Uma gravadora deseja lançar um novo grupo musical no cenário global utilizando dados do Spotify 2023.
Este repositório reúne a documentação técnica do projeto, incluindo:
- scripts de limpeza de dados
- testes estatísticos para validação de hipóteses
- notebook analítico
- dashboard interativo para apoiar decisões estratégicas sobre audiência, gêneros e tendências musicais.
Utilizar análise de dados para apoiar a estratégia de lançamento de um novo grupo musical global, identificando:
- Preferências de audiência
- Tendências de gêneros musicais
- Padrões de sucesso em lançamentos
- Insights para posicionamento estratégico da gravadora
Pré-processamento e tratamento dos dados brutos do Spotify.
✔ Tratamento de inconsistências
✔ Limpeza de dados
✔ Preparação para análise
Testes estatísticos para validar hipóteses estratégicas.
Inclui análises como:
- Testes de hipótese
- Correlação
- Comparações entre variáveis
- Modelagem exploratória
- Base de dados para reprodução da análise
- Notebook completo com código, visualizações e explicações
Relatório interativo para explorar:
- Perfil de audiência
- Popularidade por gênero
- Tendências musicais
- Insights para estratégia de lançamento
- Python
- SQL
- Google Colab
- Power BI
Pandas
NumPy
SciPy
Matplotlib
Seaborn
Scikit-learnProjeto desenvolvido em parceria por:
Bruna Paiva:
Bruna Pereira:
A record label aims to launch a new music group globally using Spotify 2023 data.
This repository contains the technical documentation of the project, including:
- data cleaning scripts
- statistical hypothesis testing
- analytical notebook
- interactive dashboard to support strategic decisions on audience behavior, genres and music trends.
Use data analysis to support the launch strategy of a global music group by identifying:
- Audience preferences
- Genre trends
- Success patterns in music releases
- Strategic positioning insights
Preprocessing and treatment of raw Spotify data.
✔ Data cleaning
✔ Inconsistency treatment
✔ Analytical dataset preparation
Statistical tests developed to validate strategic hypotheses.
Includes:
- Hypothesis testing
- Correlation analysis
- Variable comparisons
- Exploratory modeling
- Reproducible analytical dataset
- Full notebook with code, visualizations and explanations
Interactive dashboard to explore:
- Audience behavior
- Genre popularity
- Music trends
- Strategic launch insights
- Python
- SQL
- Google Colab
- Power BI
Pandas
NumPy
SciPy
Matplotlib
Seaborn
Scikit-learnDeveloped in partnership by:
Bruna Paiva:
Bruna Pereira: