Данные
Для анализа были взяты данные с сайта Kaggle, содержащие информацию о пользователях платформы Spotify. Мне показалось интересным проанализировать эти данные, чтобы выяснить, какие треки наиболее популярны и какие критерии влияют на эту популярность больше всего.
Этапы анализа
- Для начала был произведен импорт всех необходимых библиотек, а также открыт файл с данными (в формате CSV) в режиме для чтения.
Исходный размер 2324x1328
импорт датасета
2.Далее были созданы круговые диаграммы для таких характеристик треков как длительность и наличие текста в треке.
Исходный размер 2323x321
Исходный размер 2255x252
3.После этого была создана столбчатая диаграмма для анализа энергичности и темпа треков, а также средней громкости композиций
Исходный размер 2246x361
Исходный размер 2238x201
Стилизация графиков
- С помощью промптов в ChatGpt (https://chatgptchatapp.com/) графики были стилизованы в выбранной стилистике.
Пример промта и полученного кода
Графики
Код и описание применения генеративной модели
Датасет
![[Анализ данных и визуализация] прогноз сердечной недостаточности](https://files.mediiia.ru/projectimages/821/e8ee1abe02294326962756155f210f5f/96b9a492caf841d580fcc8fcb8cf730d220x309.jpg "[Анализ данных и визуализация] прогноз сердечной недостаточности")
