Описание проекта
Группа Queen — культовый коллектив, чья музыка стала символом свободы, смелости и творческого эксперимента. Их творчество — это смешение жанров, эмоций и идей, где каждая нота и слово создают грандиозное музыкальное полотно. Queen — не просто группа, а явление, перевернувшее рок-музыку и оставившее след в сердцах миллионов.
Красной нитью через их творчество проходит тема преодоления, свободы и самовыражения. От оперных арий в "Bohemian Rhapsody" до стадионных гимнов вроде "We Will Rock You" — Queen создают музыку, которая вдохновляет, объединяет и заставляет задуматься.
Именно поэтому Queen в фокусе моего исследования. Их творчество — культурный феномен, требующий глубокого анализа. От текстов, полных метафор, до сложных аранжировок — Queen создают мир, где каждый находит что-то своё. Их музыка — путешествие через время, жанры и эмоции, делающее её уникальной и вечной.
Введение
Тема: Анализ данных о группе Queen.
Цель исследования: Изучить популярность, стиль и концертную активность.
Мои задачи:
1.Проанализировать популярность песен.
2.Изучить изменение стиля группы (тональности, темп).
3.Исследовать концертную активность.
4.Выявить ключевые темы в текстах песен.
Этапы моей работы
Загрузка данных: Использованы CSV-файлы с данными о песнях и концертах.
Очистка данных: Удалены пропуски, приведены к единому формату.
Анализ текстов: Подсчёт частоты слов с помощью библиотеки collections.Counter.
Визуализация: Построение графиков с использованием matplotlib и seaborn
Использование нейросетей в проекте
Для анализа текстов: Использован ChatGPT с промптом: "Какие слова чаще всего встречаются в текстах Queen?"
Для стилизации графиков: Использован DALL·E с промптом: "Создай визуальный стиль для графиков, вдохновлённый группой Queen: красный, золотой, белый, барочный стиль." это было сделано для поиска возможного визуального стиля для моих графиков!
Стилизация графиков
Цвета: Красный (#FF0000), золотой (#FFD700), белый (#FFFFFF).
Источники вдохновения: Обложки альбомов Queen, концертные плакаты.
Код: plt.style.use('ggplot') colors = ['#FF0000', '#FFD700', '#FFFFFF'] sns.set_palette(sns.color_palette(colors))
Популярность песен
График: Столбчатая диаграмма.
Полученный вывод: Наиболее популярные песни — "Bohemian Rhapsody" и "We Will Rock You"
Код: # График 1: Популярность отдельных песен Queen plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.barplot(data=df, x='Song', y='Streams', palette=colors) plt.title('Популярность отдельных песен Queen', fontsize=14, color='#FF0000') plt.xlabel('Песня', fontsize=12) plt.ylabel('Количество стримов', fontsize=12) plt.xticks(rotation=45, ha='right') plt.show()
Распределение тональностей
График: Круговая диаграмма.
Вывод: Группа чаще всего играла в тональностях C и G.
Код: # График 2: Распределение тональностей песен tonalities = df['Key'].value_counts() plt.figure(figsize=(8, 8)) plt.pie(tonalities, labels=tonalities.index, autopct='%1.1f%%', colors=colors) plt.title('Распределение тональностей песен Queen', fontsize=14, color='#FF0000') plt.show()
Концертная активность
График: Линейный график.
Вывод: Пик концертной активности пришёлся на 1980-е годы.
Код: # График 3: Концертная активность Queen plt.figure(figsize=(10, 5)) sns.lineplot(data=concerts, x='Year', y='Concerts', marker='o', color='#FFD700') plt.title('Концертная активность Queen', fontsize=14, color='#FF0000') plt.xlabel('Год', fontsize=12) plt.ylabel('Количество концертов', fontsize=12) plt.show()
Частота слов в текстах
График: Гистограмма.
Вывод: Чаще всего встречаются слова "love", "dream", "fight".
Код: # График 4: Часто встречающиеся слова в текстах plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.bar(words, counts, color='#FF0000') plt.title('Часто встречающиеся слова в текстах песен Queen', fontsize=14, color='#FF0000') plt.xlabel('Слова', fontsize=12) plt.ylabel('Частота', fontsize=12) plt.xticks(rotation=45) plt.show()




