通过分析乐队过往演出歌单，探究其现场表演的独特性。本文介绍一个基于setlist.fm api 的数据分析项目，旨在量化乐队演出歌单的多样性。该项目避免使用tableau，而是自主构建数据收集和分析工具，技术栈选择node.js。 github 项目地址：setlist-analysis
独特性评分算法
项目核心在于评估乐队演出歌单的独特性和多样性。算法包含三个关键指标：
歌曲独特性分数: 衡量一年内，乐队演出中歌曲重复率。分数越高，歌曲选择越多样化。
歌单独特性分数: 评估一年内，每场演出的歌单与其他演出的差异程度。歌单重复率越低，分数越高。
序列独特性分数: 分析歌曲播放顺序的独特性，识别重复出现的歌曲序列。
最终的总独特性分数综合以上三项指标，全面评估乐队现场表演的多样性。
案例分析：Phish vs. Taylor Swift
下图展示了Phish和Taylor Swift的案例对比：
Phish: 高独特性分数，歌曲选择、歌单排列和序列变化显著，体现了其即兴表演风格。序列长度短，平均仅2.05，每场演出都独具特色。
Taylor Swift: 低独特性分数，歌单相对一致，可能与大型演出的制作需求有关。序列长度长，平均15.87，演出体验更稳定、可预测。
下图是歌曲独特性分数与平均序列长度的散点图，更直观地展现了不同乐队的差异：
未来规划
未来计划添加以下功能：
稀有度分数: 评估歌曲在乐队所有演出中出现的频率，突出罕见曲目。
新近度分数: 衡量乐队最近演出中新歌的比例，体现其对新旧作品的侧重。
挑战与展望
项目初期面临Spotify API变更的挑战，最终选择仅依赖SetList.fm API。未来计划扩展评分系统，创建用户友好的数据展示界面，并分析不同类型和年代乐队的演出模式。 这是一个将音乐爱好与数据分析技术结合的有趣项目，期待其未来的发展。
以上就是解码setList唯一性：实时性能的数据驱动分析的详细内容，更多请关注【创想鸟】其它相关文章！
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至253000106@qq.com举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：PHP中文网，转转请注明出处：https://www.chuangxiangniao.com/p/2641715.html
