5步解锁你的Spotify音乐DNA：从数据收集到可视化分析
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/db/dbt-spotify-analytics 想知道你的音乐品味背后隐藏着什么秘密吗？dbt-spotify-analytics 是一个完整的容器化数据分析项目，通过Python、dbt、PostgreSQL和Metabase的组合，将你的Spotify听歌习惯转化为直观的数据洞察。
为什么你需要分析Spotify数据？
在流媒体时代，音乐已经成为我们生活的一部分，但很少有人真正了解自己的音乐偏好。通过分析Spotify数据，你可以：
- 发现隐藏的音乐偏好：了解自己真正喜欢的音乐类型和艺术家
- 追踪听歌习惯变化：观察不同时期你的音乐口味如何演变
- 优化音乐发现体验：基于数据分析找到更多符合你口味的音乐
项目架构与数据流向
整个系统采用现代化的数据工程架构，确保从数据采集到可视化的每个环节都高效可靠：
数据采集层：Python脚本通过Spotify API获取听歌历史、热门曲目和艺人数据 数据处理层：dbt工具对原始数据进行清洗、转换和建模 数据存储层：PostgreSQL数据库提供稳定可靠的数据存储 数据展示层：Metabase提供直观的交互式仪表板
快速上手：5步完成部署
第一步：环境准备与配置
创建Python虚拟环境并安装依赖：
make build
python -m pip install -r requirements.txt
在Spotify开发者平台创建应用，获取Client ID和Client Secret，然后在 app/config_template.py 中填写配置信息并重命名为 config.py。
第二步：数据采集与授权
运行数据采集脚本：
make run
系统会引导你完成Spotify账号授权流程：
第三步：容器化部署
一键启动所有服务：
docker-compose up
这个命令会自动构建和启动PostgreSQL数据库、dbt数据处理服务和Metabase可视化平台。
第四步：数据建模与转换
dbt会自动执行完整的数据处理流程：
- 连接数据库并验证配置
- 安装测试依赖包
- 将CSV数据加载到数据库暂存表
- 运行数据转换和建模
- 生成项目文档
查看数据血缘关系图：
第五步：数据可视化分析
访问 http://localhost:3000 进入Metabase仪表板，使用以下凭据登录：
- 邮箱：dbt@spotify.com
- 密码：password1
核心数据分析能力
艺人洞察分析
深入了解你最喜爱的艺人，包括：
- 热门艺人排名和播放频率
- 艺人音乐风格分布
- 不同时期艺人受欢迎程度变化
曲目行为分析
分析你的听歌习惯，包括：
- 最常播放的曲目统计
- 曲目时长和流行度分析
- 播放时间模式和偏好
音乐风格探索
通过音乐风格分析，你可以：
- 发现主导你音乐库的风格类型
- 了解不同风格音乐的播放趋势
- 探索新的音乐风格组合
播放行为分析
深入分析你的听歌行为模式，包括播放频率、时长分布和偏好变化。
技术优势与特色
端到端自动化：从数据采集到可视化展示全流程自动化，无需人工干预 容器化部署：Docker确保环境一致性，支持快速部署和扩展 模块化设计：每个组件独立运行，便于维护和升级 开源免费：完全开源，可以自由定制和扩展功能
实际应用场景
个人用户：深入了解自己的音乐品味，发现新的音乐可能性 音乐爱好者：追踪音乐偏好的变化，建立个性化的音乐档案 数据分析师：学习现代数据工程的最佳实践，掌握完整的数据分析流程
开始你的音乐数据分析之旅
无论你是想深入了解自己的音乐偏好，还是希望学习现代数据工程技术，dbt-spotify-analytics 都提供了一个完美的实践平台。通过这个项目，你不仅能够获得有价值的音乐洞察，还能掌握一套完整的数据分析技能。
立即开始探索你的音乐DNA，让数据讲述你的音乐故事！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
