HaizeaR / Spotify

Un pequeño proyecto para la asignatura de Big Data & Business Intelligence. Se trata de un estudio de datos musicales sacados de la plataforma de streaming, Spotify. El objetivo es hacer un análisis sobre las tendencias actuales, para poder identificar qué canciones son más propensas a triunfar y qué canciones están destinadas a fracasar.

Geek Repo:Geek Repo

Github PK Tool:Github PK Tool

Spotify

Miembros del equipo: Unai Mendiondo, Mireya Quintana y Haizea Rodriguez

Un pequeño proyecto para la asignatura de Big Data & Business Intelligence. Se trata de un estudio de datos musicales sacados de la plataforma de streaming, Spotify.
El objetivo es hacer un análisis sobre las tendencias actuales, para poder identificar qué canciones son más propensas a triunfar y qué canciones están destinadas a fracasar.

Preguntas


¿Qué canciones son las que más gustan y que patrón comparten?

¿Quiénes son los artistas más populares?

¿Qué canciones clásicas/antiguas siguen siendo populares?

¿Si una palabra aparece en el título hace que la canción sea más popular?

¿Las canciones con títulos largos o cortos son populares?

Análisis de la industria musical


DataSet Spotify

Datos iniciales procedentes de un Dataset con los datos de canciones desde el año 1960 hasta 2020

¿Por qué Spotify? Es una de las plataformas streaming de música más utilizadas a nivel mundial. Cuenta con 35 millones de canciones y una gran cantidad de datos que podemos utilizar para hacer un estudio.

Filtrado

El análisis se centra en las tendencias actuales por eso nos quedamos con los años 2018-2019-2020

Concepto de la popularidad

La popularidad de una canción se mide con un algoritmo que calcula la relación de el número de reproducciones y la fecha de las mismas. Dando un valor próximo a 100 las canciones más reproducidas recientemente.

Conclusiones


Puntos a evitar (carácterisitcas comunes de las canciones poco populares)

  • Larga duración (máximo 3-3,5 min.)
  • No explícitas
  • Tempo alto (más bits/min)

Títulos

Cuando buscamos una canción lo hacemos con su nombre, veamos que características tiene que tener un título para que la canción triunfe más

TÍTULOS LARGOS

La longitud influye negativamente a la popularidad de aquellas canciones con títulos de más de 7 palabras

TÍTULOS CORTOS

Las canciones con títulos con un máximo de 3 o 4 palabras tienen una probabilidad mayor de éxito

Cuando decidas poner un título a una nueva canción pasarte de 4 palabras empieza a suponer un riesgo y tu probabilidad de convertirlo en un éxito se reduce. Cuantas más palabras vamos añadiendo al título menos canciones encontramos. Las que alcanzan más de un 90 suelen tener 2 palabras

KEYWORDS

Palabras cómo “feat” o “remix” son las palabras más repetidas en los títulos de las canciones populares

Esto demuestra que las colaboraciones influyen positivamente en la popularidad de las canciones

About

Un pequeño proyecto para la asignatura de Big Data & Business Intelligence. Se trata de un estudio de datos musicales sacados de la plataforma de streaming, Spotify. El objetivo es hacer un análisis sobre las tendencias actuales, para poder identificar qué canciones son más propensas a triunfar y qué canciones están destinadas a fracasar.


Languages

Language:Jupyter Notebook 100.0%