Power-BI-Dashboard · Spotify Charts

KONTEXT UND ZIEL

Ein analytisches Power-BI-Dashboard auf Basis öffentlicher Spotify-Charts-Daten erstellen, das Songs, Künstler, Alben, Zeiträume und Märkte integriert, um die Verteilung musikalischer Präsenz über verschiedene Charts zu verstehen.

Das Projekt analysiert, welche Songs das höchste Stream-Volumen bündeln, welche Künstler dauerhaft in den Charts präsent sind, wie sich die Führung im Zeitverlauf verändert und welche Märkte die größte Aktivität im Datensatz erklären.

DATEN UND DIAGNOSE

• Öffentliche Spotify-Charts-Daten dienen als Hauptquelle für die Analyse täglicher Song- und Künstler-Rankings sowie wöchentlicher Album-Rankings.
• Ein Datenmodell mit Faktentabellen, Dimensionen und Beziehungen für die Power-BI-Analyse aufbauen und Songs, Künstler, Alben, Länder, Datumswerte und visuelle Hilfsinformationen trennen.
• Kennzahlen zur Messung von Gesamtstreams, Chart-Auftritten, Bestplatzierungen, Top-10-Einträgen, Marktpräsenz, Konzentration führender Songs und zeitlicher Entwicklung der Rankings erstellen.
• Muster des Musikkonsums mit interaktiven Visualisierungen und Filtern nach Zeitraum, Land, Marktgruppe, Künstler und Song untersuchen.

ERGEBNIS UND LERNGEWINN

Das Ergebnis verbindet Datenaufbereitung, relationale Modellierung und Power-BI-Visualisierung zu einer klaren Betrachtung der Spotify-Musikrankings.

Das erwartete Ergebnis ist ein interaktives Portfolio-Dashboard mit dunkler Ästhetik, managementgerechter Lesbarkeit und Diagrammen zur Erkennung von Konzentration, Führung, geografischer Präsenz und Chart-Entwicklung.