🎵 스포티파이 데이터 음원 트렌드 분석 프로젝트

 

🎵스포티파이 데이터 음원 트렌드 분석 프로젝트

✅  주제 :  스포티파이 데이터를 활용하여 2023년에

                  어떤 노래가 인기 있었는가 트렌드 확인

✅  배경 : 유튜브 뮤직 Recap 기능을 이용하다가

                  2023년 한해동안 인기 있는 노래들의 특징이 궁금해졌습니다.

✅  기간 : 2024.08.17 ~ 2024.08.24

✅  과정 : 스포티파이 데이터 특징 분석 및 시각화를 통한 인사이트 도출

✅  스킬 : Tableau

 

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📃  1. 분석주제

스포티파이에서 2023년 동안 인기 있었던 노래는 무엇이고, 노래 사이에 보이는 특징이 있을까?

유튜브 뮤직 Recap 기능을 이용하다가, 지난 한해 동안 인기 있는 노래들의 특징이 궁금해져서 정형화된 데이터를 보고

어떤 요인이 가장 인기있는 주된 요인이 되었는지 궁금하여 진행한 프로젝트

 

 

🔍  2. 분석 과정

• 캐글의 2023년 스포티파이 데이터를 활용 :  Most Streamed Spotify Songs 2023 (kaggle.com)
• 스트리밍별 랭크 / 아티스트별 랭크 / 음원 서비스 플랫폼(apple,spotify,deezer)별 랭크 비교
• 스트리밍 / 아티스트 / 음원 BPM 등을 워드 클라우드, 상관관계분석, 시각화를 통해 데이터 분석 후 인사이트 도출

 

📊  3. 분석 진행

•  스트리밍 랭크와 아티스트 랭크 비교
• 서비스 플랫폼 별 상관관계 분석
• 인기 있는 곡 top 10의 특성 분석(바 차트)
• 스트리밍 수에 따라 상,중,하 세 그룹으로 나눠서 인기 있는 음원들의 특성 분석(파이 차트)
• 인기 있는 음원의 제목을 첫 단어와 전체 단어로 나누어서 특성 분석(바 차트, 워드 클라우드)

상위 20위 가수 및 음원 순위 비교

 

• Harry Styles의 경우엔 stream rank는 13위이지만 artist rank는 4위로 높은 편이다.
• 인기 곡으로 인해 아티스트의 스트리밍이 많아져 아티스트 랭크가 높을 수 있다.
• 해당 아티스트가 여러 곡을 낼 경우, 곡 자체가 20위 안에 못 들어도 아티스트 랭크가 높을 수 있다.

 

 

스트리밍 서비스별 상관관계 분석

• 음원 서비스 별로 플레이리스트 상관관계가 다르게 나타났다.
• 애플은 다른 2개의 서비스에 비해 상관관계가 약하다.
• 스포티파이는 다른 음원 서비스들과 비교적 상관관계가 높은 편이다.
• Apple - Dezzer R square 값 : 0.228706
• Spotify - Apple R square 값 :   0.505579
• Spotify - Dezzer R square 값 : 0.684863
• 도메인 지식 : Spotify는 음원이 비교적 다양하다.
• Deezer : 프랑스 - 전체 / Spotify : 전세계 - 전체 / Apple: 전세계 - 아이폰 유저

💡 인사이트

애플 뮤직은 아이폰 유저의 비중이 높음

아이폰 유저는 다른 스마트폰 유저들과 차이가 유의미 하게 있다고 판단된다.

그러므로 애플 뮤직 및 아이폰 유저에 대해서는 다른 유형의 프로모션을 고려할 필요가 있다.

 

 

 

음원 특성 분석

• Top 10  : Acousticness가 2~5위 높다
•  상위 곡들에서 높은 속성 : Valence, Acousticnes, Daceabiltiy
•   Danceability, Valence 같은 경우는 중간 그룹이 제일 낮았다
•  즉, Danceability와 Valence가 높아도 Acousticnes가 낮으면 상위곡 그룹에 포함될 확률이 낮아진다.

 

 

제목 분석 (첫번째 단어)

• 가장 빈도수가 높은 단어 Top 5 : The, I, La, All, Love
• La : 영어가 아닌 음원도 빈도가 많다
• 첫번째 단어이기 때문에 고유명사는 상위에 거의 없다
• 그럼에도 불구하고 Love는 Top5에 있다

 

제목 분석 (전체 단어)

• 빈도 기준 가장 많이 등장하는 단어 : The, Feat., Me, You, I
• 빈도 기준은 첫번째 단어처럼 고유명사가 많이 없다. (불용어가 많은 듯)
• 스트리밍 기준으로 가장 많이 등장하는 단어 : Yourself, Kiss, Someone, Dance, Go, Save, Call
• 스트리밍이 많이 되는 음원에 포함되는 단어들을은 고유명사가 다수 포함되어 있다. 

 

 

📌4. 결론

• 음원 서비스 별로 플레이리스트 상관관계가 다르게 나타나기에 다른 유형의 프로모션을 고려할 필요가 있다.
• 인기 있는 곡을 냈다고 해서 아티스트 랭크가 높은 것 만은 아니다. 곡의 인기가 적더라도 여러 곡을 낼 경우에는  아티스트 랭크가 높은 편에 속한다.
• 인기 있는 곡 상위 그룹에서 볼 수 있는 특성은 Valence, Acousticnes, Danceability 였다
• 스트리밍이 많이 되는 음원에 포함되는 단어에는 Yourself, Kiss, Someone, Dance, Go, Save, Call 들이 포함 되어 있으므로 음원 제작사 입장에서 해당 단어들을 고려할 필요가 있다.

 

✍️ 5. 개선점 및 코멘트

• 이모티콘 시장 조사 및 분석 프로젝트 진행시에 데이터를 어떻게 수집할 것에 대한 아이디어를 받았다.
• 2023년 자료 뿐만 아니라 2024년 스포티파이 데이터로 제목에 가장 많이 포함되는 단어를 분기 or 연간 트랙킹하여 새로운 인사이트를 도출해낼 수 있을 것 같다.
• 각 데이터 분석마다 연결성은 떨어지는 것 같이 느껴져서 2024년 스포티파이 데이터 분석시 매끄럽게  진행될 수 있도록 해야할 필요성이 보인다.
• 대시보드 생성 시에 시각적으로 어떻게 더 깔끔하게 할 지 고민해야 할 것 같다. 색상 선택도 주의해야 할 듯 싶다.