
Концепция
Для анализа данных я выбрала информацию о треках и музыкальных характеристиках с платформы Spotify. Данные были получены из открытого источника в интернете, а именно из CSV-датасета, размещённого на Kaggle. Датасет включает сведения о треках, популярность песен и годы их релиза.
Мне было интересно проанализировать именно эти данные, так как Spotify является одной из самых популярных музыкальных платформ в мире, а представленные треки отражают вкусы современной молодёжи. Анализ позволяет выявить, какие жанры и исполнители были наиболее популярны, какие характеристики треков чаще встречались у хитовых песен, а также проследить динамику музыкальных трендов по годам.
Для визуализации данных я использовала следующие типы графиков:
Этот анализ позволит сделать выводы о ключевых музыкальных трендах на платформе Spotify, выявить предпочтения слушателей, а также понять, какие характеристики треков чаще встречаются у хитов.
Дизайн
Основной фон: глубокий графитовый чёрный
Цвет сетки: мягкий тёмно-серый
Главный акцент: неоново-зелёный
Шрифт: IBM Plex Sans
Импорт необходимых для работы библиотек

Распределение популярности треков
Что значат цифры на гистограмме популярности?
График показывает распределение популярности песен ось X — популярность, ось Y — сколько песен имеют такую популярность
Выявления самых популярных исполнителей и топ-треков
Отслеживание динамики релизов и популярности треков по годам
На линейном графике по оси X указаны годы релиза песен, а по оси Y — средняя популярность песен, вышедших в каждый из этих годов. Точки на графике показывают, насколько популярной была музыка в тот или иной год, а линия отражает динамику изменения этой популярности со временем.
Процентное распределение песен по артистам
На диаграмме показано, какой процент всех песен в датасете принадлежит каждому артисту. Это позволяет увидеть «вес» каждого исполнителя в выборке и оценить разнообразие контента.