Spotify: тенденции музыкального контента

Для данного исследования я выбрала базу данных на сайте kaggle.com, где собрана информация о популярных треках на Spotify. Данна тема показалась мне интересной, так как я сама на постоянной основе слушаю музыку практически везде, в транспорте, на работе и учебе, когда тренируюсь и так далее… Мне было интересно посмотреть на то, как меняются наши тенденции к потреблению музыкального контента с годами и насколько много треков артисты выпускают в зависимости от спроса, а также в целом проанализировать, что может влиять на популярность трека

Для иллюстрации данных я использовала диаграммы и графики, чтобы наиболее точно и наглядно продемонстрировать информацию:

1. Столбчатая диаграмма
2. Круговая диаграмма
3. Диаграмма рассеяния
4. Линейчатая диаграмма
5. Линейный график

Обложку проекта я сгенерировала в Recraft.ai promt: make photo without any text for the project about Spotify. Use green, white and black colors in spotify color palette. Make it look like an modern photo of a young man with headphones on party

Для визуализации данных я выбрала цветовую палитру, которая выполнена в оттенках Spotify.

Для начала я установила необходимые библиотеки и после импортировала их в файл, для дальнейшего использования в работе

Затем я открыла базу данных, содержащую информацию о пользователях, и начала её анализ.

Своё исследование я начала с анализа количества треков, выпущенных по годам. Наибольший пик прослушиваний наблюдается в 2023 году, согласно графику.

Несложно догадаться, что самые популярные треки всегда на английском языке. Действительно, большинство популярных треков написаны на английском, поскольку этот язык знает большинство людей, изучают в школах и самостоятельно как второй язык.

Несмотря на это в топ-5 языков также вошли тамильский, корейский и хинди. Тамильский меня особенно удивил, так как раньше я даже не слышала о нем.

Диаграмма рассеяния показывает довольно яркую положительную корреляцию между танцевальностью и популярностью.

Большинство самых популярных треков (диапазон 60–90) обладают высокими показателями танцевальности (0,25–1,00). Треки с низкой танцевальностью редко становятся лидерами чартов и не набирают такую популярность. Из этого можно сделать вывод, что ритмичная, танцевальная музыка чаще оказывается коммерчески успешной и прослушиваемой аудиторией

Данный график демонстрирует, что со временем тренд на увеличение темпа в музыке становится популярным

Со временем продолжительность треков менялась: — В 1970 году она составляла 3,92 минуты. — В 1990 году достигла пика — примерно 4,64 минуты. — К 2020 году снизилась до 3,64 минуты. Это показывает изменения в моделях потребления музыки: в эпоху стриминга короткие треки становятся более популярными, люди привыкли потреблять быстрый контент