Для многих, в том числе и для меня, прослушивание музыки является неотъемлемой частью жизни. Часто это приносит нам положительные эмоции или может помочь пережить тяжелые времена. Так, мне стало интересно есть ли какая-то связь музыки и психического здоровья человека

В своём анализе я использовала датасет Music & Mental Health Survey Results, представленный на платформе Kaggle. Датасет состоит из данных опроса людей использующих музыкальную терапию в качестве способа снятия стресса, улучшения настроения и общего психического состояния человека

Главная цель этого набора данных - понять, существуют ли корреляции между музыкальным вкусом человека и оценкой его психического здоровья

Для визуализации данных я использовала несколько типов графиков:

• Столбчатая диаграмма
• Диаграмма размаха
• Круговая диаграмма
• Сгруппированная гистограмма
• Линейная диаграмма
• Точечная диаграмма

Основную палитру я составила из ненасыщенных цветов на основе одной из своих работ при помощи Adobe Color. Мне показалось важным использовать не просто набор оттенков одного тона, а разные цвета, так как это поможет сделать графики более понятными и читаемыми

В качестве основного шрифта я взяла Roboto Slab Regular, а для заголовков использовала его жирное начертание

Для начала работы я импортировала все необходимые мне библиотеки и модули

Затем я загрузила шрифты в директорию проекта и задала им названия для удобства

Выгружаю и сохраняю данные в датафрейм и вывожу на экран первые пять строк таблицы, чтобы убедиться, что данные подгрузились корректно

После этого я считаю процент пропусков в каждом столбце. В итоге я выяснила, что самый большой процент пропусков в колонке BPM 14.5%. В еще нескольких колонках 1% и менее

После того как я посчитала процент пропусков, я удаляю пустые значения там, где они не влияют на результат, и заполняю остальные пропущенные значения наиболее распространенными в категории

Затем привожу данные к типу соответствующему содержанию данных столбцов

График размаха полезен для быстрой оценки формы распределения, разброса и аномалий. На основании данных графика можно оценить разброс данных, медиану и выбросы

Наибольший размах наблюдается в категориях age и bpm — это говорит о высокой вариативности данных. Низкие же значения и компактное распределение характерны для психологических показателей (anxiety, depression, insomnia, ocd), что может свидетельствовать о том, что у респондентов (людей практикующих музыкальную терапию) относительно низким уровнем стресса

Выбросы в age и bpm требуют дополнительного анализа — они могут быть связаны с аномалиями в данных или представлять особый интерес для исследования (например, очень молодые/пожилые респонденты или экстремальные музыкальные предпочтения)

График наглядно показывает популярность различных стриминговых сервисов. Популярнее всего Spotify, который занимает больше половины доли от общего числа опрошенных. Pandora же занимает всего 1 процент, что даже меньше количества людей, которые в принципе не пользуются сервисами

Этот график дополняет предыдущий, показывая, среди каких возрастных групп популярны те или иные сервисы

На графике видно, что среди молодежи наиболее популярны Spotify и Apple Music. YouTube Music занимает промежуточное положение (около 27–28 по шкале). Люди зрелого возраста пользуются сервисом Pandora или же вообще не используют никаких стриминговых сервисов

График наглядно демонстрирует, что музыкальные вкусы тесно связаны с возрастом и поколением. Молодёжь предпочитает динамичные и современные жанры (Поп, Хип-хоп, а также EDM). Зрелые слушатели предпочитают проверенные временем направления (Classical и Country). Промежуточные группы демонстрируют смешанные предпочтения

Интересно, что жанр Рок популярен среди наибольшего числа возрастных категорий, что означает, что этот жанр может нравится всем вне зависимости от возраста