Grammy Winners — анализ датасета

Для анализа я выбрала датасет, содержащий информацию о наградах и номинациях премии «Грэмми». Данные включают такие параметры, как год, категория номинации, артист, песня или альбом, а также наличие победителя в каждой номинации.

Эта тема показалась мне интересной, потому что она позволяет не только понять, какие категории наград доминировали в последние годы, но и спрогнозировать, какие номинации могут стать более популярными в будущем.

Изучение трендов может дать важную информацию о возможных изменениях в музыкальных предпочтениях и тенденциях, что особенно актуально для предсказания будущих победителей премии.

Для анализа я использовала следующие типы визуализации данных:

— Круговая диаграмма — Столбчатая диаграмма — Линейчатая диаграмма — Точечная диаграмма

Обложка была сгенерированна с помощью Midjorney. Промпт написан с помощью ChatGPT:

vintage style grammy award high detailed https://s.mj.run/PI-qeCArhd8 --chaos 45 --ar 1:2 --stylize 450 --iw 3 --weird 200

Я выбрала приглушенные, но насыщенные цвета, чтобы четко отделить данные друг от друга. Это помогает сделать информацию читаемой и легко воспринимаемой.

В среде Google Colab я выгрузила файл с данными и установила все необходимые библиотеки для анализа и визуализации:

pandas — для обработки и анализа данных. matplotlib — для создания графиков и диаграмм. seaborn — для улучшенной визуализации графиков. numpy — для работы с массивами данных и выполнения математических операций. scipy — для выполнения статистических операций, например, для расчета линии тренда.

Далее я задала общий стиль и параметры оформления для всех графиков в Matplotlib и Seaborn, чтобы сделать их более читаемыми и визуально приятными.

Очистила пропущенные значения в столбцах «artist» и «song_or_album» и проверила датасет на наличие дубликатов.

Для начала было выявить топ 5 самых вручаемых наград, иначе диаграммы (эта и последующие) были бы слишком перегруженные из-за большого объема данных. Также это помогает понять, какие награды доминируют в индустрии, а какие имеют меньший вес.

Если определенная награда занимает значительную долю в последние годы, можно ожидать, что ее популярность сохранится или возрастет.

Анализ показал, что наибольшей популярностью пользуется категория «Лучшая оперная запись», что говорит о высоком интересе к классической музыке. За ней следуют «Запись года» и «Альбом года». Категории «Песня года» и «Лучшие аннотации к альбому» также имеют значительную популярность, что говорит о том, что слушатели ценят как отдельные песни, так и информационное сопровождение альбомов. В целом, диаграмма отражает широкий спектр музыкальных интересов и подчеркивает важность различных аспектов музыкального искусства.

Далее мне было важно определить динамику изменений в популярности наград, а именно: — Стабильные и нестабильные категории — Рост или спад популярности конкретных наград

Для этого я выбрала столбчатую диаграмму.

Мы можем заметить, что Record of the Year лидирует с 6 наградами, что делает эту номинацию самой вручаемой за последний год. В номинациях Best Engineered Album, Non-Classical, Best Latin Pop Album, Best Contemporary Classical Composition и Best Latin Jazz Album было вручено по 5 наград.

Предварительно можно сделать вывод о том, что такие результаты могут говорить о равномерном признании разных жанров и стилей музыки, а не о доминировании одного стиля или жанра. Возможно, премия старается создать более инклюзивную и разнообразную картину музыкальной индустрии.

Следующим шагом было важно понять, как количество наград в этих номинациях изменилось за последние 5 лет (2019-2024), чтобы выявить возможные тренды в музыкальной индустрии.