[데이터분석] 스포티파이 10대 트렌드 파악 및 10대 신규 고객 유입 방안 분석

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[데이터분석] 스포티파이 10대 트렌드 파악 및 10대 신규 고객 유입 방안 분석

DorYi 2024. 8. 1. 20:14

분석 주제

스포티파이 점유율 1위 유지를 위한, 10대 선호도 파악 및 10대 신규 고객 유입 방안

주제 선정 이유

10대의 구매력과 시장 내 영향력이 상승하며 10대를 미리 선점해야 하기 때문.

예시 :

- 토스의 유스카드 (10대 타겟 카드, 190만장 기록)

- 지그재그 10대 거래액 증가 (10대 타겟 프로모션 매출 상승)

- 마라탕, 탕후루 판매량 상승 등 최근 10대의 소비에 주목함

사용한 데이터

kaggle에서 공개되어 있는 spotifiy_data를 사용

https://www.kaggle.com/datasets/meeraajayakumar/spotify-user-behavior-dataset/data

Spotify User Behavior Dataset

A Comprehensive Spotify Dataset for User Analysis

www.kaggle.com

분석한 컬럼

데이터 전처리

import pandas as pd
df = pd.read_excel("Spotify_data.xlsx") #엑셀데이터 읽기
df.to_excel("Spotify_data.xlsx", index=False)

df_test = df.loc[(df['Age']=='6-12') | (df['Age']=='12-20') , ['Age', 'pod_host_preference']] #6-12세, 12-20세만 추출
df_test2 = df_test.fillna('시청안함') #결측값을 '시청안함'으로 대체
df_test2.value_counts()

데이터 내 결측치(Na)값이 141개가 있어 어떻게 처리할지 고민하던 중

- 팟캐스트를 선호하는 사람 중 선호도에 응답한 사람 108명/ null = 2
- 뮤직을 선호하는 사람 중 선호도에 응답한 사람 271/ null = 139

콘텐츠 선호도 (팟캐스트/ 뮤직) 컬럼을 필터링 해 이런 값을 얻었다.

일단, 약 400개의 값이 있는 데이터에서 141개를 뺀다는 건 말이 안되기 때문에 결측치 삭제는 고려하지 않았고

위의 데이터를 가지고 추론해보았을 때 139명은 팟캐스트를 보지 않는 사람들이기 때문에 선호도를 선택할 수 없다는 결론을 내렸다.

그렇기 때문에 결측치를 '(팟캐스트) 시청안함'으로 대체했다.

데이터 시각화

plt.rcParams['font.family'] ='AppleGothic'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False

ratio = ['26', '24', '22', '10']
labels = ['둘 다 선호', '일반인', '유명인', '팟캐스트 이용 X']

colors = sns.color_palette('hls',len(labels))
            
plt.pie(ratio, labels = labels, 
        autopct = '%.1f%%', 
        startangle = 90, 
        counterclock = False, 
        wedgeprops = {'width' : 0.6, 'edgecolor':'black', 'linewidth':1}, 
        colors = colors)


plt.title('팟캐스트 선호 mc')
plt.legend(loc= (0.8, 0.8), title = '팟캐스트 선호 mc')
plt.show()