Анализ данных Charli XCX

Charli XCX — британская поп-артистка и автор песен, активно работающая с электронной и клубной эстетикой.

Мне было интересно проанализировать творчество Charli XCX, поскольку я регулярно слушаю её музыку и считаю альбом BRAT заметным феноменом современной визуальной и музыкальной культуры. Этот релиз оказал влияние не только на музыкальную сцену, но и на моду и графический стиль. Именно на нем я решила сосредоточить внимание в своем проекте.

Для анализа был использован открытый датасет Spotify Global Music Dataset (2009–2025),

https://www.kaggle.com/datasets/wardabilal/spotify-global-music-dataset-20092025

Для визуализации данных был выбран единый графический стиль, вдохновлённый визуальной эстетикой альбома BRAT. В качестве основного шрифта использовался Arial (sans-serif), близкий по характеру к типографике, применяемой в оформлении альбома. Такой шрифт подчёркивает минималистичный и прямолинейный визуальный язык.

Цветовая палитра была намеренно ограничена. В качестве акцентного цвета использовался яркий кислотно-зелёный оттенок #8ACE00, ассоциирующийся с визуальным стилем альбома BRAT. Нейтральный фон и сдержанная цветовая схема позволяют сфокусировать внимание на данных и сохранить визуальную целостность всех графиков.

Единый стиль был применён ко всем визуализациям, что позволило создать консистентную инфографику и усилить связь между музыкальной темой проекта и его визуальным оформлением.

Загрузка и первичное ознакомление с данными

Первым этапом я загрузила датасет Spotify в формате CSV с помощью библиотеки Pandas и провела первичное ознакомление со структурой данных. Для этого были выведены первые строки таблицы и список колонок, что позволило понять, какие переменные доступны для анализа.

Фильтрация данных по артисту и альбому

Далее из общего датасета были отобраны только треки Charli XCX. Для корректной фильтрации учитывались возможные пропущенные значения в колонке с именем артиста. После этого выборка была дополнительно ограничена треками альбома BRAT, а данные отсортированы по порядку треков в альбоме.

Очистка данных и формирование финального треклиста

В процессе анализа было обнаружено, что в датасете присутствуют альтернативные версии треков (ремиксы и версии с приглашёнными артистами), имеющие одинаковый номер трека. Для сохранения структуры альбома и исключения дублирования данных для каждого номера трека была оставлена одна версия — с наибольшим показателем популярности. В результате была сформирована финальная таблица для анализа и визуализации.

Описала шрифт и цвет

Для анализа популярности треков альбома BRAT была построена столбчатая диаграмма. Такой тип визуализации позволяет наглядно сравнить значения популярности отдельных композиций и выделить наиболее и наименее популярные треки внутри одного альбома.

Для анализа структуры альбома по порядку треков был построен линейный график. Он отражает изменение популярности композиций в зависимости от их положения в треклисте. Такой формат визуализации позволяет увидеть, как распределяется внимание аудитории на протяжении всего альбома и существуют ли выраженные пики или спады популярности.

Чтобы проверить возможную связь между характеристиками трека и его популярностью, был построен график рассеяния (scatter plot). По оси X отображается длительность композиции, а по оси Y — показатель популярности в Spotify.

По графику рассеяния не наблюдается явной зависимости между длительностью трека и его популярностью. Это говорит о том, что в рамках альбома BRAT популярность композиций не определяется их продолжительностью, а зависит от других факторов.