Концепция
Все любят слушать музыку. Хороший трек всегда задает настроение и атмосферу. Для меня прослушивание музыки всегда вызывает ассоциации с определенными чувствами и моментами из моей жизни, поэтому в этом проекте я хотела проанализировать самый популярный выбор музыки у людей со всего мира пользующихся той же платформой что и я. Spotify всегда выкладывает данные в открытый доступ, так что с информацией для работы недостатка не было.
Типы диаграмм: (01) Линейная диаграмма (02) Столбчатая диаграмма (03) Точечный график
Все использованные данные для проекта взяты с открытых источников kaggle.com. Для работы я использовала датасет спотифая, так как это одно из самых популярных приложений для прослушивания музыки в мире.
Для оформления работы я использовала основные цвета с логотипа spotify. Так же эти три цвета были использованны для генерации обложки — #1DB954 #191414 #FFFFFF.
Обработка данных
Для начала я загружаю необходимые для работы библиотеки, после чего загружаю в гугл коллаб файл .csv с датасетом по самым прослушиваемым трекам в 2024 году в spotify с сайта kaggle.com.
Это позволяет мне работать с самими данными.
Затем я вывожу названия колонок, таким образом я смогу комфортно работать с созданием графиков.
В самом датасете содержится информация о топ-100 самых прослушиваемых треков на платформе, с названиями, именами артистов, информации о популярности в спотифае, популярности в тиктоке, популярности в ютюбе и актуальности треков на других платформах. Меня интересуют только данные непосредственно с самого спотифая.
Визуализация
(01) Самые прослушиваемые песни
Самая очевидная категория — количество прослушиваний у трека. Это позволит определить, какие треки играли в наушниках в 2024 году чаще всего.
В начале кода я задала параметры внешнего вида для диаграммы, после чего описала параметры сортировки данных. Я использовала plt.figure (figsize=(26, 15)) для нужных параметров текста. Задав нужный шрифт, я оформила тип самого графика. В последующих графиках я буду использовать то же описание цветового решения.
(02) Самые популярные треки
Как выяснилось из датасета, популярность трека не измеряется его прослушиваниями, что видно по разительной разнице в результатах графиков.
Оставив тот же код для цветовой палитры графика и тот же шрифт, я использовала ascending=False для сортировки в порядке убывания и создания топ-10. При построении диаграммы я использовала plt.bar (), где по оси X идут названия треков, а по оси Y их популярность. Я так же повернула подписи на 45 градусов для удобства прочтения.
(03) Самые добавляемые в плейлисты треки
Самый последний график посвящен добавляемости треков в пользовательские плейлисты. Это позволяет увидеть, какая музыка чаще всего проигрывалась в заведениях или мероприятиях.
Для построения точечного графика я использовала plt.figure (figsize=(20, 10)) для задачи размера и plt.scatter () для нужного формата. s=200 для увеличения точек для необходимого размера.
Описание применения генеративной модели
Для генерации обложки использовался leonardo.ai. Промпт — Draw a logo saying 2024 with headphones instead of 0 using these colors #1DB954 #191414 #FFFFFF. Для поиска трех цветов логотипа спотифая использовался ChatGPT.
Список источников
[1] Most Streamed Spotify Songs 2024 by Nidula Elgiriyewithana https://www.kaggle.com/datasets/nelgiriyewithana/most-streamed-spotify-songs-2024/data
