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https://github.com/mstovarh/analisis_de_canciones_de-spotify-m-s-repoducidas-en-2023-

En este repositorio se encuentra el análisis descriptivo que le realicé sobre las visualizaciones de las canciones más escuchadas de Spotify en 2023.
https://github.com/mstovarh/analisis_de_canciones_de-spotify-m-s-repoducidas-en-2023-

dax powerbi powerquery sql

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JSON representation

En este repositorio se encuentra el análisis descriptivo que le realicé sobre las visualizaciones de las canciones más escuchadas de Spotify en 2023.

Host: GitHub
URL: https://github.com/mstovarh/analisis_de_canciones_de-spotify-m-s-repoducidas-en-2023-
Owner: mstovarh
Created: 2023-11-30T18:34:16.000Z (11 months ago)
Default Branch: main
Last Pushed: 2024-01-23T23:16:59.000Z (10 months ago)
Last Synced: 2024-01-24T00:30:37.192Z (10 months ago)
Topics: dax, powerbi, powerquery, sql
Homepage:
Size: 490 KB
Stars: 0
Watchers: 1
Forks: 0
Open Issues: 0
Metadata Files:
- Readme: README.md

Awesome Lists containing this project

README

## 💚 Análisis de canciones de Spotify más escuchadas en 2023

Este proyecto fue concebido con el propósito de fortalecer mi comprensión y habilidades en PowerBI, PowerQuery y Excel, así como de explorar los datos de la plataforma Spotify. A través de esta iniciativa, logré crear dashboards detallados utilizando diversas herramientas, gráficos y segmentadores en PowerBI. Los resultados obtenidos fueron sorprendentes. Este proyecto ha contribuido significativamente a mi aprendizaje y experiencia en el uso efectivo de PowerBI para el análisis de datos en un contexto musical.

## 📚Fuente de datos

Kaggle: https://www.kaggle.com/datasets/nelgiriyewithana/top-spotify-songs-2023

## 📐Graficos de visualización usados

Gráfico de barras apiladas, gráfico de columnas apiladas y de líneas, gráfico circular, treemap, segmentación de datos, tarjeta, tarjeta de varias filas, KPI, gráfico de áreas apiladas, medidor, gráfico de anillos, tabla, tarjeta (nueva).

## ✅Conclusiones y resultados obtenidos

Página 1:
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- Las canciones que componen el Top 10 general están ordenadas de la siguiente manera: "Blinding Lights", "Shape of You", "Someone You Loved", "Sunflower", "Dance Monkey", "One Dance", "rockstar", "STAY", "Starboy" y "Believer".
- En cuanto al Top 10 diario, las canciones se presentan en el siguiente orden: "Seven", "Cruel Summer", "Daylight", "Lize Crazy", "As it Was", "Flowers", "I Wanna Be Yours", "Kill Bill", "Classy 101" y "WHERE SHE GOES".
- Se destaca que Taylor Swift y The Weeknd son los artistas que tienen más de una canción con más de 20 millones de visualizaciones.
- En relación con el porcentaje de artistas que superan los 10 éxitos en la lista, Taylor Swift lidera la clasificación, seguida por Bad Bunny y Drake.

Página 2 (Énfasis en Taylor Swift):
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- Las 10 canciones más visualizadas a lo largo de su trayectoria profesional incluyen: "Blank Space", "Shake It Off", "Anti", "Cruel Summer", "Lover", "Look What You Made Me Do", "cardigan", "Style", "Wildest Dreams" y "You Need To Calm Down".
- La desviación estándar entre los oyentes de sus canciones es de 189.95 millones.

Página 3 (Énfasis en The Weeknd):
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- Las 10 canciones más visualizadas a lo largo de su trayectoria profesional incluyen: "Blinding Lights", "Starboy", "The Hills", "Die For You", "I Feel it Coming", "Can't Feel My Face", "Call Out My Name", "Style", "Earned it" y "Save you Tears".
- La desviación estándar entre los oyentes de sus canciones es de 721.64 millones.

Página 4 (Énfasis en Ed Sheeran):
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- Las 10 canciones más visualizadas a lo largo de su trayectoria profesional incluyen: "Shape Of You", "Perfect", "Thinking out Loud", "Photograph", "I Don't Care", "Bad Habits", "Shivers", "Beautiful People", "Happier" y "Castle on the Hill".
- La desviación estándar entre los oyentes de sus canciones es de 736.66 millones.

Página 2, 3 y 4:
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- La variabilidad en el número de oyentes es más pronunciada en las canciones de Ed Sheeran, seguido de The Weeknd y, en menor medida, Taylor Swift. Esta diferencia sugiere que las audiencias de Ed Sheeran y The Weeknd muestran una mayor variación en comparación con las de Taylor Swift, la cual presenta una menor dispersión en el número de oyentes. Esta consistencia en la audiencia de Taylor Swift puede deberse a factores como una base de fans sólida.

## 🧐Previsualización de las páginas de la dashboard

## 📌Estado del proyecto

Culminado