Визуализация самых проигрываемых песен Spotify за 2024 год on Dafes

// концепция

В качестве основы для проекта был выбран датасет Spotify’s Most Streamed Songs 2024 с платформы Kaggle, представленный в формате CSV. Датасет содержит информацию о самых популярных треках на платформе Spotify в 2024 году, включая:

^{i. общее количество стримов
ii. среднее количество ежедневных стримов
iii. исполнителя и название трека} Анализ этих данных позволяет посмотреть, насколько внимание слушателей распределено равномерно и чем отличается долгосрочная популярность от актуального хайпа.

Музыкальный стриминг — одна из ключевых областей креативных индустрий, напрямую влияющая на то, как формируется массовая культура и внимание аудитории. Данные Spotify в данном случае мне интересны не только как данные музыкальной платформы, но и как данные алгоритмической системы, которая усиливает одни треки, оставляет в тени другие и формирует тренды через метрики популярности.

Для анализа были использованы разные типы визуализаций, каждая из которых отвечает на отдельный вопрос:

^{// Столбчатые диаграммы — для сравнения топ-10 треков по общим и ежедневным стримам
// Scatter plot — для анализа соотношения «наследие и актуальный хайп»
// Кумулятивная кривая (Long Tail) — для изучения концентрации внимания
// Rank plot — для визуализации резкости падения популярности
// Круговая диаграмма (Donut) — для демонстрации распределения текущего внимания}

// этапы работы

Процесс включал следующие этапы:

i. Источник данных. Скачан датасет Spotify’s Most Streamed Songs 2024 с платформы Kaggle ii. Очистка данных. Разделение столбца Songs & Artist на отдельные поля Artist и Song iii. Создание признаков. Выведена производная метрика «наследие / темп» — отношение общих стримов к дневным, позволяющая отличить треки-долгожители от вирусных всплесков без даты релиза в данных. iv. Создание инфографики. Пять визуализаций. Графики построены на Python в единой палитре, оформлены в Figma v. Обложка. Создана через генеративную нейросеть Ideogram vi. Мокапы. Созданы через Adobe Photoshop

Original size 2048x1204

// стилизация

^{Для визуализации был выбран единый минималистичный стиль:
// чёрный фон
// белые графические элементы
// акцентный зелёный цвет #73B02B
// жёлтые оттенки для круговой диаграммы}

Original size 1814x777

// технические графики

Ссылка на код [графики]

// инфографика | 2 постера

// мокапы

Original size 1600x1100

Original size 1700x1050

// описание применения генеративных моделей

В процессе работы использовались модели ChatGPT и Claude Opus 4.8 для оптимизации технической части работы.

Они применялась для помощи в структурировании текста, обработке данных, расчёте метрик, оптимизации и исправлении ошибок кода. Все решения по интерпретации данных, визуальному стилю и финальным выводам принимались автором проекта.

Для генерации обложки была использована модель Ideogram 0.3 Turbo x 4.