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Análisis de patrones de consumo musical mediante Big Data : estudio de comportamiento en Spotify

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dc.contributor.advisorVélez Uribe, Juan Pablo
dc.contributor.authorCardona Moncada, Bryhan
dc.contributor.authorHenao Arias, Diana Lorena
dc.date.accessioned2025-08-27T20:44:22Z
dc.date.available2025-08-27T20:44:22Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractEn este trabajo analizamos patrones de consumo musical en Spotify a partir de 149.860 registros de reproducción obtenidos de un conjunto de datos público (Shaw, 2024). El objetivo fue comprender de qué manera los usuarios interactúan con la plataforma: en qué horarios escuchan música, qué funciones utilizan con más frecuencia y desde qué dispositivos lo hacen. Para responder a estas preguntas aplicamos lo aprendido en el diplomado, utilizando Python y librerías como Pandas, Matplotlib y Seaborn (McKinney, 2018). El proceso incluyó la limpieza y organización de la información, un análisis exploratorio y la construcción de gráficas que permitieron visualizar tendencias en variables como el uso de shuffle, skip, artistas más escuchados y plataformas preferidas. Entre los hallazgos más relevantes encontramos picos de reproducción en horarios nocturnos (00:00, 23:00 y 20:00), un uso elevado del modo aleatorio (74,5 %) y una baja tasa de omisión de canciones (5,3 %). También observamos que la mayoría de reproducciones provienen de dispositivos móviles, especialmente Android. Estos resultados muestran que el análisis de datos masivos en el ámbito musical no solo permite identificar hábitos de escucha contemporáneos, sino que también aporta insumos para la industria musical y para mejorar la experiencia de usuario (Marr, 2016).
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero(a) de Sistemasspa
dc.format.extent35 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/7906
dc.language.isospaspa
dc.publisherCorporación Universitaria Remingtonspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríasspa
dc.publisher.placeMedellín (Antioquia, Colombia)spa
dc.publisher.programIngeniería de Sistemasspa
dc.rightsDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2025spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subjectBig Dataspa
dc.subjectTendencias musicalesspa
dc.subjectSpotifyspa
dc.subjectAnálisis de datosspa
dc.subjectConsumo musical digitalspa
dc.subjectComportamiento del usuariospa
dc.subjectStreaming musicalspa
dc.subjectMinería de datosspa
dc.subject.lembRelaciones con los clientes
dc.subject.lembMejoramiento de procesos
dc.subject.lembDesarrollo de programas para computador
dc.titleAnálisis de patrones de consumo musical mediante Big Data : estudio de comportamiento en Spotifyspa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublicationspa
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Ingeniería de Sistemas