🎧 Spotify Data Analysis App

📝 Description du projet

Application web interactive permettant d’explorer les données Spotify.
Elle offre des filtres dynamiques, des visualisations avancées et une analyse complète des morceaux et artistes Spotify.

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🚀 Pour commencer

Cloner ce projet et récupérer les fichiers de données (Git LFS requis) :

git lfs install 
git clone https://github.com/Aahaa-hub/Spotify_Data_Analysis_App.git
cd Spotify_Data_Analysis_App
git lfs pull

📋 Pré-requis Installer les dépendances nécessaires :

pip install -r requirements.txt

▶️ Démarrage Lancer l’application :

streamlit run app.py
or
python -m streamlit run app.py

📊 Exemples de visualisations générées

• KPI : Nombre total de morceaux, durée moyenne.

• Répartition des morceaux par année (Line Chart).

• Top 10 des chansons populaires (Bar Chart).

• Distribution des durées des morceaux (Histogramme).

• Top 10 des artistes les plus prolifiques (Bar Chart).

• Clustering K-Means (Scatter Plot) des morceaux.

⚙️ Technologies utilisées

• Python
• Streamlit
• DuckDB
• Pandas
• Matplotlib
• Scikit-Learn
• Git LFS (pour la gestion des fichiers CSV volumineux)

🚨 Remarques importantes

• Les fichiers CSV sont inclus dans /data/ et gérés via Git LFS.
• La base DuckDB (spotify.db) est générée automatiquement au lancement.
• L’application est prête à l’emploi immédiatement après installation.

✅ Résumé

Une application complète, intuitive et immédiatement exploitable pour explorer les données Spotify.