여름을 맞아, Tableau 커뮤니티에서 제작한 음악 동향, 아티스트, 장르 및 지역에 대한 비주얼리제이션 시리즈인 Data + Music을 즐겨보겠습니다. Pooja Gandhi가 시각화한 상위 트랙의 오디오 특징, 또는 Sean Miller가 시각화한 역대 최고의 메탈 앨범 등이 있습니다. Spotify의 데이터 시각화 디자이너인 Skyler Johnson과 함께 진행한 최근 웹 세미나에서 Spotify의 Top 200 및 Viral 50 차트 이면의 데이터를 분석하는 방법을 공유했습니다. 이 블로그 게시물을 읽고 어떻게 Spotify 데이터 분석을 시작하여 국가별 상위 트랙 및 아티스트를 알아내는 기본 대시보드를 만드는지 알아보십시오.

나만의 Spotify 데이터를 Spotify API에 연결하는 방법을 자세히 알아보려면 Skyler와 함께하는 웹 세미나를 시청하십시오.

Spotify 데이터에 연결

다음 단계들을 따라 Spotify의 차트에서 최신 데이터를 가져와 Tableau에서 분석하는 방법을 알아봅니다.

데이터 가져오기:

  1. https://spotifycharts.com/regional로 이동하여 Spotify의 상위 차트에서 데이터를 다운로드합니다.
  2. 상위 트랙을 볼지 인기 트랙을 볼지, 자신의 분석 목적에 따라 Top 200 또는 Viral 50을 선택합니다. 이 분석에서는 Top 200을 선택합니다.
  3. 드롭다운을 사용하여 특정 국가별로 필터링하거나 전체(Global)를 선택하여 모든 국가 데이터를 표시합니다. 이 분석에서는 국가별 청취 성향을 볼 수 있도록 Global 데이터에 초점을 맞춰 보겠습니다. 일간(Daily) 또는 주간(Weekly) 데이터를 선택할 수도 있습니다. 이 분석의 목표에 맞게 Daily를 선택하고 날짜 드롭다운에서 가장 최근 날짜를 선택해 보겠습니다.
  4. 오른쪽 상단의 'Download to CSV'(CSV로 다운로드)를 클릭합니다. 참고: 목록에 있는 모든 국가와, 2019년 7월 1일 이전의 날짜에 대해 이를 수행했으며, CSV 파일들을 Spotify_Daily_Streaming이라는 하나의 파일로 결합했습니다. 그 파일은 여기에서 다운로드할 수 있습니다.

Tableau로 가져오기:

  1. Tableau를 엽니다. 연결 패널에서 '텍스트 파일'을 선택하고, 방금 다운로드한 Spotify CSV를 엽니다.
  2. Spotify_Daily_Streaming CSV를 캔버스로 끌어옵니다.

가장 인기 있는 트랙 및 아티스트

먼저 Spotify의 Top 200 목록에서 가장 인기 있는 트랙을 분석해 보겠습니다. 일부 노래의 제목이 같을 수 있으므로, 트랙의 고유 카운트를 셀 때 고유 식별자로 Track URL 필드를 사용합니다.

  1. Track URL을 열로 끌어옵니다. 측정값을 카운트(고유)로 변경합니다. 데이터 집합에 50,000개 이상의 트랙이 있음을 바로 확인할 수 있습니다.
  2. Artist 필드를 행으로 끌어옵니다. 데이터 집합에서 트랙이 가장 많은 아티스트를 확인하려면 내림차순으로 정렬합니다. 그러나 트랙이 가장 많은 아티스트라고 해서 스트리밍이 가장 많은 것은 아닙니다. 아래 스크린샷에서 이를 확인할 수 있습니다.
  3. 두 변수 사이의 관계를 보여주고 있으므로, 대신 분산형 차트에서 살펴보겠습니다. 이제 Drake가 Top 200 목록에 많은 트랙을 지속적으로 보유하고 있으며, 이 트랙들의 스트리밍 시간이 많다는 것을 알 수 있습니다.

가장 인기 있는 아티스트를 확인했으므로, 이제 가장 인기 있는 노래를 살펴보겠습니다.

  1. 새로운 시트를 만듭니다. SUM(Streams)을 열에 추가하고 Track URL을 행에 추가합니다.
  2. 내림차순으로 정렬합니다.
  3. Track Name을 행에 Track URL 옆에 추가합니다.
  4. 행에서 알약 모양을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 '머리글 표시'를 선택 취소하여 Track URL 머리글을 숨깁니다. Ed Sheeran의 'Shape of You'는 40억 회 이상 스트리밍된 것으로 보입니다.

국가별 인기도

국가별로 청취 성향이 어떻게 다른지 보는 것은 항상 흥미롭습니다. Tableau의 맵을 사용하여 국가별 Streams를 분석해 보겠습니다.

  1. 데이터 패널의 Country 필드를 두 번 클릭합니다. Tableau는 이것이 지리적 필드임을 알고 있으므로 데이터를 맵에 표시합니다.
  2. 채워진 맵을 만들려면 Streams 필드를 색상 위에 놓습니다. 스트리밍이 많을수록 음영이 짙고, 스트리밍이 적을수록 음영이 연하게 표시됩니다.
  3. 오른쪽 하단 모서리에 어떤 알 수 없는 값이 표시될 수도 있습니다. 그러한 오류 알림을 두 번 클릭하면 어디에 데이터 정리가 필요한지 알 수 있습니다. 베트남에 맞춤법 오류가 있는 것으로 보이는데, 그렇다면 이를 데이터의 필드와 일치시켜 수동으로 수정할 수 있습니다. Global 필드도 '인식할 수 없음'으로 나오고 있습니다. 이 필드는 데이터 집합에 있는 모든 국가를 나타냅니다.
  4. 필터를 사용하여 이 Global 필드를 제외하여 데이터가 왜곡되지 않도록 합니다.

시간의 흐름에 따른 스트리밍

마지막으로, 시간의 흐름에 따른 스트리밍을 살펴보겠습니다. 이것을 나중에 대시보드에서 사용하여 각 노래 및 아티스트의 스트리밍 수를 포괄적으로 살펴보겠습니다.

  1. 열에 연속형 주(Date)를 추가하고, 행에 합계(Streams)를 추가합니다.
  2. 이전 섹션의 4단계에서 한 것처럼, Global 데이터를 필터링합니다.

대시보드로 종합하기

이제 이 데이터를 대시보드로 가져와서 모두 어떻게 연관되는지 살펴보겠습니다.

  1. 새 대시보드를 만듭니다.
  2. '가장 인기 있는 아티스트', '가장 인기 있는 트랙', 및 '시간의 흐름에 따른 스트리밍'에 대해 만든 시트들을 맵과 함께 대시보드로 끌어옵니다.
  3. 맵에서 필터로 사용과 막대 차트를 선택합니다.
  4. 마지막으로, 맵을 Spotify 색상으로 사용자 지정합니다. 서식→ 대시보드를 선택하여 색상, 격자선 등의 서식을 지정합니다.


Tableau Public에서 이 샘플 대시보드를 다운로드하여 상호 작용해 보십시오.

이 데이터에는, 계절성과 같은 많은 다양한 이야기가 숨겨져 있습니다. 더 자세한 자습서가 필요하다면, '음악에 대한 사랑을 시각화' 웹 세미나 녹화본을 살펴보십시오. Twitter에서 #DataPlusMusic 해시태그를 사용하여 이 데이터 집합에서 발견한 자신만의 결과를 공유해 주시기 바랍니다.

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