We Are the Champions: Queen
Введение
Величие редко измеряется скромностью! Великие громко и четко заявляют о себе. А о великих музыкантах еще более громко и болле четко говорят статистики: успешный успех измеряется в популярности, продаваемости, узнаваемости, количестве альбомов и многого другого. Сегодня мы посмотрим, что же нам сможет сказать анализ альбомов группы Queen.
Те самые Queen
Сейчас редко можно найти человека, не знающего о существовании Queen. Но на всякий случай давайте быстренько освежим в памяти. Да, это те самые: Фредди Меркьюри (вокал, фортепиано) — харизматичный фронтмен с уникальным голосом; Брайан Мэй (гитара) — виртуозный гитарист, автор многих хитов; Роджер Тейлор (ударные) — мощный барабанщик и бэк-вокалист; Джон Дикон (бас-гитара) — талантливый басист и автор песен. Да, те, которые: бум-бум пам, бум-бум пам (по всем школьным партам, дискотечным полам и любым горизонтальным поверхностям). Да, это которые: скарамуш, скарамуш…галилео, галилео, галилео, фигароооооо. И да, это та самая группа, которая первой всплывает в памяти, когда говорят о британском роке. А теперь, время анализа!
Этапы работы
Визуальный язык проекта я основывала на обложке «Greatest hits». Я взяла его за основу по нескольким причинам: Во-первых, этот альбом можно считать апогеем творчества Queen, в него вошли все самые культовые, кассовые и признанные песни группы на 1981 год. Во-вторых, обложка лаконична и приятна. Нет лишнего шума, при этом композиция хорошо отображает как каждого музыканта отдельно, так и саму группу в целом. Изображение выглядит дорого. В-третьих, этот альбом является моим личным фаворитом, как содержательно так и визуально, поэтому он стал первым и практически единственным претендентом на роль референса.
Цвет
Цвета вычленены из обложки, приведенной выше. Лаконично, стильно, наглядно.
Шрифт
Шрифт мне необходим был с засечками как на обложке альбома, выбор пал на вполне строгий и спокойный DejaVu Serif который и отсылается на референс и при этом не перебивает цвет.
Так же для оформления использован нарочито простой и лаконичный стиль, чтобы рейтинги и цифры говорили сами за себя.
Предварительная информация
На Kaggle.com я нашла датасет с информацией по альбомам группы. Его я и использовала для проекта.
Перед тем, как начать писать код для каждого нового графика, я заново импортировала pandas и matplotlib.pyplot, потому что мне так было удобнее и нагляднее.
Описание применения генеративной модели
Чтобы лучше понять, какие графики будут наиболее информативными, я обратилась к DeepSeek1 за советом. Некоторые из предложенных идей стали частью моего проекта.
1 I have a database that contains information about Queen albums. What can I analyze and compare? (https://chat.deepseek.com/)
Гистограмма
Уж если группа популярна, то и ярый слушатель и простой обыватель должны знать несколько хитов, которые бы перманентно бы ассоциировались с группой. Если мы анализируем составляющие популярности группы, то, думаю, первым делом надо бы узнать 15 самых популярных песен. Я лично ожидала увидеть другие композиции, но основываясь на датасете, наблюдаю «The show must go on», «These are the days of our lives», «Headlong» в тройке лидеров. Удивительно, что «We will rock you», которую выстукивают даже люди с необитаемого острова, не вошла даже в 15 самых популярных треков.
! pip install pandas matplotlib — установка необходимых библиотек.
import pandas as pd, import matplotlib.pyplot as plt — импорт библиотек для работы с данными и визуализации.
from google.colab import files, import io — для загрузки файлов в Google Colab.
uploaded = files.upload () — загрузка файла с данными.
df = pd.read_csv (io.BytesIO (uploaded[file_name]), delimiter='; ') — чтение данных из CSV-файла.
top_songs = data.sort_values (by='Popularity', ascending=False).head (15) — сортировка данных по популярности и выбор топ-15 песен.
plt.rcParams['font.family'] = 'DejaVu Serif' — установка шрифта DejaVu Serif.
plt.figure (figsize=(12, 8)) — создание графика с указанным размером.
bars = plt.bar () — построение столбчатой диаграммы с использованием цветов #183156, #ba2627, #c0a384, #506b95.
Цикл for bar in bars: добавляет значения популярности на каждый столбец с помощью plt.text ().
plt.xlabel (), plt.ylabel (), plt.title () — добавление подписей осей и заголовка.
plt.xticks (rotation=45, ha='right') — поворот подписей песен для удобства чтения.
plt.tight_layout () — улучшение отображения графика.
plt.show () — вывод графика на экран.
Столбчатая диаграмма с накоплением
С песнями разобрались, а что с альбомами? Думаю победа Innuendo для вас не стала супер неожиданной после результатов предыдущего графика. Все три лидера как раз из этого альбома, ставшего последним официальным, записанным с Фредди Меркьюри. На графике видим, что в тройку по популярности так же вошли «A night at the opera» и «Sheer heart attack»
groupby (['Year', 'Album'])['Popularity'].sum ().unstack () — для группировки данных по годам и альбомам и вычисления суммарной популярности.
plot (kind='bar', stacked=True) — для построения столбчатой диаграммы с накоплением.
Boxplot
Альбомы с высокими медианами и небольшим разбросом содержат больше хитов. И подтверждают информацию, которую мы увидели в предыдущем графике.
sns.boxplot () — для построения boxplot, который показывает медиану, квартили и выбросы.
plt.xticks (rotation=90) — для поворота подписей альбомов на 90 градусов, чтобы они не перекрывались.
Линейный график
Благодаря данному графику можно наглядно просмотреть когда группа была на пике популярности. Важный пункт при анализе. Обратим внимание на то, что путь группы был далеко не прост, в их популярности мы замечаем и взлеты и падения! Интересно что пиков популярности, довольно похожих друг на друга целых два: в 1975 и предположительно в 1991. В первом случае это связано с выходом «A night at the opera» с невероятной и неповторимой «Bohemian Rhapsody», которая совершила революцию в понимании того, какие песни можно крутить по радио, а во втором с культовым «Innuendo», который заслушивали до дыр скорбящие и отдающие должное фанаты, уход из жизни солиста всем дался очень тяжело, однако и фанаты и члены группы понимали, что последняя воля Меркьюри была именно в том, чтобы его детище было услышано, не просто так, он пел до самого конца.
groupby ('Year')['Popularity'].mean () — для группировки данных по годам и вычисления средней популярности.
plt.plot () — для построения линейного графика, который показывает изменение популярности с течением времени.
Диаграмма рассеяния
Хорошо. С альбомами и песнями мы разобрались, но остался вопрос, что же объединяет самые популярные композиции? Проанализируем диаграмму рассеяния, в которой у нас есть два критерия: энергичность и танцевальность. Нет, это не одно и тоже, давайте под энергичностью будем понимать быстрый и мощный тем, динамичность и яркость, а бод танцевальностью, что-то легкое, заедающее, белее похожее на поп. Популярностью у слушателей пользуются энергичные и не совсем танцевальные песни. Это подходит под описание песен, которые мы увидели в самом первом графике.
plt.scatter () — для построения scatter plot, который показывает взаимосвязь между танцевальностью и энергией.
plt.colorbar () — для добавления цветовой шкалы, которая кодирует популярность песен.
Вывод по данным графиков
Итак, данные загружались с помощью pd.read_csv (), что позволило легко работать с табличными данными. Для группировки и агрегации данных использовались функции groupby () и sum ()/mean (). Это позволило подготовить данные для визуализации. Для построения графиков использовались функции sns.boxplot (), plt.plot (), plt.scatter (), plt.hist () и plot (kind='bar'). Для настройки графиков применялись функции plt.title (), plt.xlabel (), plt.ylabel (), plt.xticks () и plt.grid (). Для улучшения читаемости использовались параметры rotation, fontsize, fontweight и tight_layout (). Каждый график был проанализирован, чтобы сделать выводы о популярности, стиле и успехе Queen. Это позволило подтвердить, что группа действительно является одной из величайших в истории музыки.
Использование библиотек Pandas, Matplotlib и Seaborn позволило эффективно проанализировать данные об альбомах Queen и создать наглядные визуализации. Каждый график выполнял свою задачу: от сравнения популярности альбомов до анализа взаимосвязей между параметрами песен. В результате мы смогли подтвердить, что Queen — это культовая группа, и данные могут помочь понять успех музыкального коллектива.
Вывод
Конечно, данный анализ несколько шуточный, и доказывать величие группы Queen в современном мире никому не нужно. Их любят и уважают до сих пор. Их путь и деятельность вдохновляют и мотивируют. Да и громче чем их песни, об необъятности их таланта не скажет никто. Однако, было интересно в этом убедиться анализируя датасет. Пусть сухая статистика никогда не сможет передать грандиозности творения, тем не менее она становится очередным подкреплением значимости группы для всего мирового музыкального сообщества. Да, вкусы трансформируются, популярность уходит и приходит, эпохи сменяются, но как однажды сказали Queen «show must go on».
