Про что проект?
В этом проекте я решила проанализировать датасет, который нашла на Kaggle.
Этот датасет называется «Top 100 songs on Spotify in 2025». По собранной информации можно узнать, какие артисты и треки были самыми прослушиваемыми за 2025 год на стриминговом сервисе Spotify.
Для изучение материала я закодила несколько диаграмм, чтобы понять не только какие треки были популярны. Но и какие жанры преобладают, какая средняя длительность трека и так далее.
Цветовая гамма и визуал
Вот цветовая палитра, которую я использовала для всего визуала. Я решила выбрать разные яркие цвета, которые отображают микс всех музыкальных жанров в анализе.
Более того, эти цвета напрямую связаны с жанрами. Для каждого жанра в коде я определила свой цвет.
После этого я визуализировала данные о том, какое соотношение музыкальных треков можно увидеть в датасете
На этом графике видно, какой жанр был самым распространенным в топ-100. И код, благодаря которому я это узнала.
Ещё я собрала график, по которому можно отследить в каком жанре треки самые продолжительные по длительности. И сравнить со средней длительностью других треков.
Дальше я собрала график по самым популярным артистам этого топа…
Код должен был определить главный жанр артиста и присвоить каждому артисту свой цвет, опираясь на цвет жанра. И создать график самых популярных артистов, по которым мы бы видели ещё и популярность жанра.
Интересно, что результат получился не таким уж очевидным. Код считал из датасета, сколько треков у артиста было в списке и какой жанр в треках повторялся чаще всего.
А так как мы работаем с данными одного года, некоторые жанры артистов не были похожи на привычные для них.
Дальше я посмотрела, какое соотношение кей-попа было в плане жанров.
Заключение: при анализе данных топ-2025 треков не все данные оказались очевидными. У реп-исполнителей оказалось много кей-поп треков, например.
