Analisis Tren Global dan Pola Preferensi Pendengar Musik pada Platform Streaming Digital

Repository Outline

1. README.md - Penjelasan gambaran umum project
2. music_streaming_trends.ipynb - Notebook yang berisi proses EDA, statistik deskriptif, dan inferensial dengan python

Problem Background

Industri musik global mengalami perkembangan pesat seiring dengan meningkatnya popularitas platform streaming musik digital seperti Spotify, Apple Music, dan YouTube Music. Data tentang tren musik dan preferensi pendengar di berbagai negara menjadi sangat penting bagi pelaku industri, baik itu label rekaman, musisi independen, hingga platform streaming itu sendiri untuk memahami karakteristik pasar dan menyusun strategi yang lebih tepat sasaran.

Melalui proyek data ini, saya ingin menggali insight mengenai tren global dan perbedaan preferensi antar negara yang dapat dijadikan dasar dalam pengambilan keputusan bisnis di industri musik digital, dengan menganalisis:

• Genre musik paling populer secara global dan per negara
• Platform streaming paling banyak digunakan
• Negara dengan rata-rata durasi streaming paling tinggi
• Pola waktu favorit pengguna dalam mendengarkan musik
• Distribusi waktu mendengarkan musik dan hubungannya dengan tipe langganan pengguna

Proyek ini ditujukan untuk:

• Record Label dan Manajemen Artis yang ingin mengetahui pasar potensial bagi artis di label mereka.
• Music Streaming Platform yang ingin memahami pola konsumsi musik global dan tren genre populer di berbagai negara.
• Music Marketing Analyst yang bertugas menyusun strategi promosi dan kolaborasi musik berdasarkan data perilaku pengguna.
• Data Enthusiast yang tertarik menganalisis tren musik berbasis data.

Project Output

• Notebook Python berisi proses data preparation, eksplorasi data dan analisis, serta perhitungan statistik deskriptif dan inferensial
• Dashboard visualisasi interaktif di Tableau Public
• Insight berbasis data listening behavior pengguna layanan streaming.

Data

Dataset yang digunakan berasal dari Kaggle URL Dataset Global Music Streaming Trends and Listener Insight, berisi:

• 5000 baris data pengguna
• 12 kolom: User_ID, Age, Country, Streaming Platform, Top Genre, Minutes Streamed Per Day, Number of Songs Liked, Most Played Artist, Subscription Type, Listening Time, Discover Weekly Engagement (%), Repeat Song Rate (%).
• Tanpa missing value
• Semua data sudah melalui proses cleaning dan formatting.

Method

Project ini menggunakan metode:

• Exploratory Data Analysis (EDA)
• Statistik Deskriptif (mean, median, std, skewness, kurtosis)
• Statistik Inferensial menggunakan Independent T-Test untuk menguji perbedaan durasi streaming berdasarkan tipe langganan
• Visualisasi data menggunakan Matplotlib, Seaborn, dan Tableau Public

Berikut tampilan dari dashboard data visualisasinya

Stacks

Tools & Bahasa

• Python 3.12
• Jupyter Notebook
• Tableau Public (desktop)

Library Python

pip install pandas matplotlib seaborn scipy

Reference

• Dashboard Data Viz: Music Streaming Trends - Link menuju dashboard Tableau Public