Анализ данных о музыкальных предпочтениях пользователей Spotify
Введение
Для выполнения данного задания я выбрала датасет «Spotify Tracks Dataset». Этот датасет содержит информацию о популярных треках на Spotify, включая такие параметры, как название трека, исполнитель, альбом, жанр, популярность, длительность, дата релиза, а также аудиофичи, такие как танцевальность, энергичность, громкость и другие.
- Анализ данных о популярных треках на Spotify интересен и полезен для музыкальных продюсеров, исполнителей и любителей музыки. - Датасет содержит множество параметров, которые можно анализировать, включая популярность треков, жанры, исполнителей и аудиофичи. - Музыка является важной частью повседневной жизни, и анализ данных о популярных треках может дать полезные инсайты о текущих тенденциях в музыкальной индустрии.
Использование нейросетей для стилизации графиков
Для выполнения анализа и стилизации графиков была использована модель ChatGPT от OpenAI. Модель помогла на каждом этапе анализа, начиная с генерации идей и заканчивая стилизацией графиков. С помощью модели были созданы уникальные и необычные графики, которые выделяются своей визуальной привлекательностью и информативностью.
Анализ и визуализация данных
1. Bar Plot: Топ-10 жанров по количеству треков
Вывод по Bar Plot топ-10 жанров по количеству треков
График показывает:
- Топ-10 жанров по количеству треков. - Жанры Hip-Hop и Pop имеют наибольшее количество треков. - Бар-график позволяет легко сравнить количество треков в различных жанрах.
2. Scatter Plot: Связь между танцевальностью и энергичностью
Вывод по Scatter Plot связи между танцевальностью и энергичностью
График показывает:
- Взаимосвязь между танцевальностью и энергичностью треков. - Треки с высоким уровнем танцевальности часто имеют также высокую энергичность. - Цветовая шкала по жанрам позволяет визуализировать распределение треков по разным жанрам.
Scatter Plot: Зависимость acousticness от speechiness
Вывод по Scatter Plot зависимости acousticness от speechiness
График показывает:
- Взаимосвязь между acousticness и speechiness треков. - Треки с высоким значением speechiness могут иметь различные уровни acousticness. - Цветовая шкала по жанрам позволяет визуализировать распределение треков по разным жанрам.
4. Violin Plot: Распределение популярности по жанрам
Вывод по Violin Plot распределения популярности по жанрам
График показывает:
- Распределение популярности треков по различным жанрам. - Жанры с наибольшей популярностью представлены более широкими частями. - Форма графиков позволяет увидеть плотность данных и выделить ключевые особенности.
5. Pie Chart: Распределение треков по исполнителям
Вывод по Pie Chart распределения треков по исполнителям
График показывает:
- Топ-10 исполнителей по количеству треков. - Исполнители с наибольшим количеством треков занимают большую часть круга. - Круговая диаграмма позволяет легко увидеть распределение треков по исполнителям.
Заключение
Анализ данных о популярных треках на Spotify показал важность различных факторов, таких как жанр, популярность, аудиофичи и исполнители. Графики, созданные с использованием нейросети ChatGPT, помогли визуализировать данные в уникальных и необычных форматах, что улучшило их восприятие и понимание.
