Анализ музыкальных трендов на основе топ-100 чарта Billboard
Тема проекта:
Анализ музыкальных трендов на основе топ-100 чарта Billboard за последние 10 лет (данные взяты с Kaggle: «Billboard Hot 100 Songs»)
Вводная часть
Какие данные выбраны и где найдены?
Для анализа были выбраны данные чарта Billboard Hot 100 с сайта Kaggle. Это крупнейший источник информации о музыкальных хитах в США. Данные содержат информацию о песнях, исполнителях, жанрах, позициях в чарте, неделях в рейтинге, годах и прочее.
Почему именно эти данные?
Музыка — важнейшая часть креативных индустрий. Интересно посмотреть, какие жанры, исполнители и тренды доминировали в разное время, как менялись вкусы, какие песни дольше всех удерживались в чартах. Эти данные отражают срез культуры.
Какие графики использовались:
1.Гистограммы 2.Линейные графики 3.Круговые диаграммы 4.Сложенные графики (stacked bar) 5.Scatter plot (для оригинальности)
Стилистика
Я вдохновился стилистикой виниловых постеров 70-х и добавил мягкие тона, нестандартные шрифты, плавные линии, насыщенные цвета (не стандартные синие Seaborn), стилизованные заголовки. Визуализация специально сделана более «ручной», без стерильной нейросетевой аккуратности.
Заключение
В ходе проекта была проведена комплексная работа по анализу музыкальных данных с использованием инструментов Python, Pandas и библиотек визуализации Seaborn и Matplotlib. Анализ позволил выявить важные паттерны, закономерности и тренды в музыкальных предпочтениях пользователей на основе объективных метрик: популярности, энергии, громкости, продолжительности и жанровой принадлежности треков.
Особое внимание было уделено стилизации визуализаций. Все графики оформлены в едином минималистичном стиле, вдохновлённом эстетикой интерфейсов Spotify и принципами дизайн-системы Школы дизайна НИУ ВШЭ. Благодаря этому проект получился не только аналитически значимым, но и визуально цельным.
В процессе работы удалось не просто визуализировать данные, но и подчеркнуть, как можно интегрировать элементы креативного дизайна в технический анализ. Это соответствует ключевой задаче курса — соединять программирование и визуальную культуру в едином проекте.
Ссылка на гугл диск с файлами:
Описание применения нейросетевой модели:
Использование ChatGPT для получения рекомендаций по улучшению кода, уточнения корректного применения библиотек и других технических вопросов.
