Анализ 100 самых популярных песен на Яндекс Музыке

Мне стало интересно узнать:

1. Какой жанр является самым популярным
2. Есть ли связь между популярность артиста и количеством прослушиваний трека
3. Какие треки самые прослушиваемые

1. Гистограмма — распределение жанров в топ-100 Яндекс Музыки
2. Графики — анализ самых прослушиваемых треков в Яндекс Музыке: топ-100
3. Кольцевые диаграммы — анализ жанров в топ-30 по прослушиваниям
4. Ящично-скрипичный график, гистограмма, график — анализ длительности треков в Яндекс Музыке
5. Точечная диаграмма — анализ популярности треков в Яндекс Музыке

NumPy — математические операции Pandas — работа с таблицами Seaborn — улучшение графиков Matplotlib — создание графиков

Для работы использовался DeepSeek-V3.2

1. Генерация идей по цветовым палитрам — получение рекомендаций по сочетанию цветов, основанных на визуале Яндекс Музыки
2. Оптимизация кода визуализации — помощь в создании более эффективного кода для matplotlib 3. Советы по композиции графиков — рекомендации по расположению элементов для лучшей читаемости
3. Статистический анализ — помощь в выборе подходящих статистических методов

«Посоветуй мне фирменный стиль для проекта, котором я анализирую 100 самых популярных треков в Яндекс Музыке. Выбери мне основные цвета и шрифт, который доступен в библиотеке Google Сolab»

Рекомендованная палитра:

1. #FF3B30 — основной акцентный цвет (ярко-красный)
2. #2C2C2C — нейтральный темный (темно-серый, почти черный)
3. #4A90E2 — акцентный дополнительный (синий)
4. #FF9500 — акцентный дополнительный (оранжевый)
5. #34C759 — акцентный дополнительный (зелёный)

Шрифт: Roboto — четкий, современный, отличная читаемость

Я взяла данные о 100 самых популярных песен на Яндекс музыке за 2023 год и посмотрела на них под разными углами. Выяснилось, что почти половиной из этих треков является русский рэп.

Теперь я могу сделать так же с любыми другими данными: найти данные, почистить их, построить графики и сделать выводы. Это полезные навыки.