음원 스트리밍 데이터를 분석하고 시각화하는 것은 음악 플랫폼과 아티스트에게 중요한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이를 위해 Seaborn을 사용하여 데이터를 시각화하는 방법을 알아보겠습니다.

데이터 불러오기

먼저, 스트리밍 통계 데이터를 불러와야 합니다. CSV 파일이나 데이터베이스로부터 데이터를 가져올 수 있습니다. 이 예시에서는 Pandas를 사용하여 CSV 파일을 불러오는 것으로 가정하겠습니다.

import pandas as pd

data = pd.read_csv("streaming_data.csv")

데이터 탐색하기

데이터를 불러오고 나면, 데이터를 살펴보고 탐색할 수 있습니다. Pandas의 기능을 사용하여 데이터의 구조와 분포를 확인할 수 있습니다.

print(data.head())  # 데이터 상위 5개 레코드 출력
print(data.info())  # 데이터 정보 출력

# 데이터 통계량 확인
print(data.describe())

데이터 시각화하기

시각화를 위해 Seaborn의 다양한 도구를 활용할 수 있습니다. 아래는 몇 가지 예시입니다.

히스토그램

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.histplot(data["stream_count"])
plt.title("음원 스트리밍 횟수 분포")
plt.xlabel("스트리밍 횟수")
plt.ylabel("빈도")
plt.show()

이 예시는 음원의 스트리밍 횟수 분포를 히스토그램으로 시각화한 것입니다.

상자 그림

sns.boxplot(data["stream_count"])
plt.title("음원 스트리밍 횟수 상자 그림")
plt.xlabel("스트리밍 횟수")
plt.show()

위의 예시는 음원의 스트리밍 횟수를 상자 그림으로 시각화한 것입니다.

산점도 행렬

sns.pairplot(data, vars=["stream_count", "revenue", "duration"], hue="genre")
plt.title("음원 스트리밍 통계 상관관계 시각화")
plt.show()

이 예시는 음원의 스트리밍 횟수, 수익, 재생 시간의 상관관계를 산점도 행렬로 시각화한 것입니다. 장르별로 색상을 구분하여 나타냅니다.

결론

Seaborn을 사용하여 음원 스트리밍 통계 분석 결과를 시각화하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이를 통해 음악 플랫폼과 아티스트는 데이터를 더 잘 이해하고 향상시킬 수 있습니다.

[참조링크]

• Seaborn 공식 문서
• Pandas 공식 문서