Kendi Spotify Veri Analizinizi Excel’de Nasıl Yaparsınız?

Müzik platformlarının yıl sonu özetleri, dinleme alışkanlıklarımıza dair genel bir tablo sunsa da, birçok kullanıcı için sunulan içgörüler yüzeysel kalabiliyor. Yıllardır Spotify veri analizi deneyiminde daha derinlemesine, kişisel ve anlamlı sonuçlar arayanlar, bu durumu kendi lehlerine çevirecek yöntemler keşfetmeye başladı. Kendi müzik verilerimize doğrudan erişerek ve onları bireysel ihtiyaçlarımıza göre işleyerek, platformun sunduğunun ötesinde kişiselleştirilmiş bir dinleme geçmişi raporu oluşturmak artık mümkün.

Spotify Wrapped’ın Ötesinde Bir Bakış

Her yıl merakla beklenen Spotify Wrapped, en çok dinlediğimiz sanatçıları, şarkıları ve türleri öne çıkararak anlık bir keyif sunar. Ancak bu özetler, genellikle dinleme alışkanlıklarımızın tüm karmaşıklığını ve gelişimini yansıtmaktan uzaktır. Kullanıcılar, sadece en popüler listelerin değil, belirli bir sanatçının kaç saat dinlendiği, bir şarkının günün hangi saatlerinde tercih edildiği veya müzik zevklerinin aylar içinde nasıl değiştiği gibi daha detaylı bilgilere ulaşmak ister.

Bu özetler genellikle belirli bir algoritmaya göre derlenir ve kullanıcının toplam dinleme süresinin sadece küçük bir kesitini sunar. Örneğin, bir sanatçının belirli bir yıl içinde kaç farklı şarkısının dinlendiği, bir türün mevsimsel olarak nasıl popülerleştiği veya dinleme alışkanlıklarının ruh haliyle nasıl bir korelasyon gösterdiği gibi sorular cevapsız kalır. Kullanıcılar, sadece popülerlik sıralamalarını görmek yerine, kendi kişisel müzik yolculuklarının daha bütünsel bir panoramasını keşfetmek isterler.

Platformların topladığı muazzam veri yığınları, aslında her bir kullanıcının dijital parmak izini barındırır. Bu zenginliğe rağmen, standart özetler genellikle markanın kendi pazarlama ve kullanıcı etkileşimi hedeflerine hizmet eder. Bu durum, teknoloji meraklılarını ve veri analizi becerisi olanları, kendi dinleme verilerini indirip kişisel bir keşif yolculuğuna çıkmaya teşvik ediyor. Amaç, platformun sunduğu sınırlı çerçeveden çıkarak, müziğimizle olan ilişkimizi çok daha kapsamlı bir açıdan anlamaktır. Platformlar, bu verileri kullanarak kendi iş modellerini optimize ederken, kullanıcının bireysel keşif arzusunu tam olarak karşılayamayabilir. Bu durum, veri bilimi ve analitik araçlarına ilgi duyan kullanıcılar için kendi verilerini işleme ve yorumlama fırsatı sunar. Böylece, sadece bir tüketici olmaktan çıkıp kendi dijital içeriğinin küratörü ve analizcisi konumuna yükselirler.

Kişisel Müzik Verilerine Erişim ve İndirme

Kendi dinleme analizinizi yapmanın ilk ve en önemli adımı, Spotify’dan kapsamlı dinleme geçmişi verilerinizi talep etmektir. Bu süreç, sanılanın aksine oldukça basittir ve birkaç adımda tamamlanabilir. Kullanıcılar, genellikle hesap ayarları altında yer alan “Gizlilik Ayarları” bölümünden “Verilerini İndir” seçeneğine ulaşabilirler. Burada iki temel veri seçeneği bulunur: genel hesap verileri ve “Genişletilmiş Akış Geçmişi” (Extended Streaming History).

Bu süreci başlatmak için aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz:

1. Spotify web sitesine giriş yapın.
2. Sağ üst köşedeki profilinize tıklayarak açılır menüden “Hesap” seçeneğini seçin.
3. Sol menüde yer alan “Gizlilik Ayarları” veya “Gizlilik ve Veriler” bölümüne gidin.
4. Aşağı kaydırarak “Verilerini İndir” seçeneğini bulun ve üzerine tıklayın.
5. Burada, “Hesap verileri” ve “Genişletilmiş Akış Geçmişi” seçeneklerini göreceksiniz. Yalnızca akış geçmişi verilerini istiyorsanız “Genişletilmiş Akış Geçmişi” kutucuğunu işaretleyin. Tüm verilerinizi istiyorsanız her ikisini de seçebilirsiniz.
6. Talebi onaylayın. Spotify, verilerinizi hazırlamak için birkaç gün, genellikle 5-30 gün arası bir süreye ihtiyaç duyabilir. Verileriniz hazır olduğunda size bir e-posta ile bildirim gönderilecektir.

Özelleştirilmiş bir Wrapped benzeri rapor oluşturmak için kritik olan, özellikle Genişletilmiş Akış Geçmişi‘ni seçmektir. Bu seçenek, dinlediğiniz her şarkının adını, sanatçısını, çalındığı zamanı ve dinleme süresini içeren detaylı bir kayıt sunar. Veriler genellikle JSON formatında indirilir ve bir sıkıştırılmış dosya olarak e-posta adresinize gönderilir. Bu ham veri seti, kişisel müzik arşivinizin adeta bir günlüğü niteliğindedir ve analiz için paha biçilmez bir kaynaktır. JSON (JavaScript Object Notation) formatı, okunması kolay, hafif bir veri değişim formatıdır. Her bir dinleme kaydı, ‘endTime’, ‘artistName’, ‘trackName’, ‘msPlayed’ gibi anahtar-değer çiftlerinden oluşur. ‘msPlayed’ milisaniye cinsinden çalma süresini ifade eder ki bu, daha sonra dakika veya saate çevrilmesi gereken önemli bir metriktir. Bu ham veriler, dinleme alışkanlıklarınızın mikro detaylarını barındırır ve doğru araçlarla işlendiğinde şaşırtıcı içgörüler sunabilir.

Excel ile Derinlemesine Müzik Keşifleri

İndirilen JSON formatındaki verileri Excel’e aktarmak, ilk bakışta karmaşık görünse de, modern Excel sürümlerindeki “Veri Al” özellikleri sayesinde kolaylaşmıştır. JSON dosyaları genellikle birden fazla tablo veya iç içe geçmiş yapılar içerebilir. Bu veriler Excel’e alındığında, her bir dinleme kaydı ayrı bir satır olarak düzenlenebilir. Bu aşamadan sonra, dinleme alışkanlıklarınıza dair yüzeyin altındaki sırları ortaya çıkarmak için Excel’in güçlü analiz araçları devreye girer.

JSON verilerini Excel’e aktarırken Power Query arabirimi devreye girer. Bu arayüz, karmaşık veri yapılarını adım adım tablo formatına dönüştürmek için tasarlanmıştır. İzlenebilecek temel adımlar şunlardır:

• Excel’i açın ve ‘Veri’ sekmesine gidin.
• ‘Veri Al’ (Get Data) seçeneğinden ‘Dosyadan’ (From File) ve ardından ‘JSON’ seçeneğini seçin.
• İndirdiğiniz JSON dosyasını seçin. Power Query Düzenleyicisi açılacaktır.
• JSON verisi genellikle bir ‘List’ veya ‘Record’ olarak görünür. Eğer ‘List’ ise, ‘Listeyi Tabloya Dönüştür’ (To Table) seçeneğini kullanın.
• Oluşan sütunda ‘Genişlet’ (Expand) simgesine tıklayarak iç içe geçmiş anahtar-değer çiftlerini ayrı sütunlara dönüştürün. ‘Orijinal Sütun Adını Önek Olarak Kullan’ (Use original column name as prefix) seçeneğini kaldırarak sütun adlarını sadeleştirebilirsiniz.
• Sütun adlarını (örneğin, endTime, artistName, trackName, msPlayed) okunabilir hale getirin ve veri tiplerini (tarih/saat, metin, sayı) doğru şekilde ayarlayın. Özellikle ‘msPlayed’ sütununu sayıya çevirmek ve ‘endTime’ sütununu tarih ve saat olarak ayırmak kritik öneme sahiptir.
• ‘Kapat ve Yükle’ (Close & Load) seçeneğiyle veriyi Excel çalışma sayfasına aktarın.

Bu işlemler tamamlandığında, ham verileriniz üzerinde kolayca çalışabileceğiniz düzenli bir tabloya dönüşmüş olacaktır.

Pivot tablolar ve çeşitli Excel fonksiyonları kullanılarak, sadece en çok dinlenen şarkılar veya sanatçılar değil, aynı zamanda günün hangi saatlerinde, haftanın hangi günlerinde veya yılın hangi aylarında müzik dinleme alışkanlıklarınızın yoğunlaştığı gibi bilgiler elde edilebilir. Örneğin, bir ‘endTime’ sütunundan gün, ay, yıl, saat gibi yeni sütunlar türeterek farklı zaman dilimlerine göre dinleme trendlerini analiz edebilirsiniz. ‘msPlayed’ sütununu 60000’e bölerek dinleme sürelerini dakikaya çevirebilir ve toplam dinleme sürelerini hesaplayabilirsiniz. Bu sayede, belirli bir sanatçıyı ne kadar süre dinlediğinizi, bir şarkıyı en çok hangi günlerde veya hangi saatlerde tercih ettiğinizi net bir şekilde görebilirsiniz. Koşullu biçimlendirme ile en çok dinlenen parçaları görsel olarak vurgulamak da mümkündür. Bu derinlemesine analizler, dinleme geçmişinize kişisel bir hikaye katmanın anahtarıdır.

Verilerinizi Analiz Etmeye Nasıl Başlarsınız?

Kendi kişiselleştirilmiş Spotify raporunuzu oluşturmak için izlemeniz gereken birkaç temel adım bulunur. İlk olarak, Spotify hesabınızdan “Genişletilmiş Akış Geçmişi” seçeneğini kullanarak veri talebinde bulunun. Veriler e-posta adresinize ulaştığında, sıkıştırılmış dosyayı açın ve JSON dosyalarını bir klasöre çıkarın. Ardından, Excel’i açın ve “Veri” sekmesindeki “Veri Al” (Get Data) seçeneğiyle JSON dosyanızı içeri aktarın.

Veri aktarımı ve düzenlemesi sırasında Power Query’nin sağladığı esneklik çok değerlidir. ‘endTime’ sütununu seçip ‘Dönüştür’ (Transform) sekmesinden ‘Tarih’ (Date) ve ‘Saat’ (Time) seçeneklerini kullanarak tarih ve saat bileşenlerini ayrı sütunlara ayırabilirsiniz. ‘msPlayed’ sütununu seçip ‘Sütun Ekle’ (Add Column) sekmesinden ‘Özel Sütun’ (Custom Column) oluşturarak [msPlayed] / 60000 formülü ile milisaniyeyi dakikaya çevirebilirsiniz. Bu tür ön işlem adımları, pivot tablolarınızın ve grafiklerinizin doğruluğu için temel oluşturur.

Veriler Excel’e aktarıldıktan sonra, sütunları düzenleyerek ve gerektiğinde “Power Query” aracını kullanarak veriyi analiz edilebilir bir formata getirin. Zaman damgalarını tarih ve saat olarak ayırmak, dinleme sürelerini dakikalara çevirmek gibi ön işlemler önemlidir. Daha sonra, Pivot Tablolar ve Pivot Grafikler kullanarak farklı boyutlarda analizler yapabilirsiniz. Pivot tabloları oluştururken, ‘endTime’ (yıl, ay, gün), ‘artistName’, ‘trackName’ gibi sütunları satır veya sütun etiketleri olarak kullanabilir, ‘msPlayed’ (dakika cinsinden) sütununu ise değerler alanına sürükleyerek toplam, ortalama veya sayı gibi ölçütlerle analiz edebilirsiniz. Örneğin, her ay dinlediğiniz toplam müzik süresi, belirli bir günün farklı saat dilimlerindeki sanatçı tercihleriniz veya en çok dinlediğiniz ilk 10 şarkının yıllara göre dağılımı gibi çok sayıda parametreye göre raporlar oluşturmak, bu sürecin en keyifli kısmıdır. Örneğin, her ay dinlediğiniz toplam müzik süresini görmek için ‘endTime’ sütununu satırlara, ‘msPlayed’ (toplam) sütununu değerlere sürükleyebilir ve ‘endTime’ sütununu aylara göre gruplayabilirsiniz. Bu, zaman içindeki dinleme alışkanlıklarınızdaki değişimleri gözlemlemenizi sağlar. Ayrıca, en çok dinlediğiniz şarkıların haftanın hangi günlerinde yoğunlaştığını veya belirli bir ruh haline sahip şarkıların günün hangi saatlerinde öne çıktığını keşfetmek için filtreler ve dilimleyiciler kullanabilirsiniz. Görselleştirmeler için ise, pivot tablolarınızdan oluşturduğunuz pivot grafikleri kullanarak verilerinizi daha anlaşılır hale getirebilirsiniz. Çubuk grafikler, çizgi grafikler ve pasta grafikler, farklı türdeki analizler için uygun olabilir.

Veri Egemenliği ve Şeffaflık Çağında Kullanıcı Deneyimi

Kullanıcıların kendi müzik verilerini analiz etme çabası, sadece kişisel bir merakın ötesine geçer. Bu durum, dijital platformlar çağında veri egemenliği ve şeffaflık konularına dikkat çekiyor. Kullanıcıların platformların kendileri hakkında topladığı bilgilere erişebilmesi ve bu verileri kendi amaçları doğrultusunda kullanabilmesi, dijital özerkliğin önemli bir göstergesidir. Platformlar genellikle basit özetler sunarken, bireylerin kendi verilerini işleyerek çok daha zengin ve bağlamsal içgörüler elde etmesi, veri okuryazarlığının artan önemini de vurgular.

Bu kişisel analizler, kullanıcıların kendi dijital ayak izlerini anlamalarına ve onlara sahip çıkmalarına yardımcı olur. GDPR (Genel Veri Koruma Yönetmeliği) ve CCPA (Kaliforniya Tüketici Gizliliği Yasası) gibi düzenlemeler, bireylerin kendi verilerine erişim ve kontrol hakkını güvence altına alırken, bu tür kişisel projeler bu hakların pratikte nasıl kullanılabileceğini gösterir. Kullanıcılar, yalnızca bir hizmetin tüketicisi olmakla kalmayıp, aynı zamanda kendi verilerinin bilinçli yöneticileri haline gelirler.

Bu tür kişisel veri analizleri, tüketicilerin sadece pasif alıcılar olmak yerine, kendi dijital deneyimlerini şekillendiren aktif katılımcılar haline gelmelerini sağlar. Müzik dinleme alışkanlıklarımızın detaylarını öğrenmek, bize yeni sanatçılar keşfetme, eski favorileri yeniden canlandırma veya sadece zaman içindeki kişisel gelişimimizi müzik üzerinden izleme fırsatı sunar. Müzik, kişisel anılarımızın ve duygusal deneyimlerimizin önemli bir parçasıdır. Kendi müzik verilerimizi analiz etmek, bu deneyimleri daha derinlemesine anlamamıza ve zaman içindeki kişisel evrimimizi müzik zevklerimiz üzerinden takip etmemize olanak tanır. Bu süreç, sadece teknolojik bir beceri kazanımı değil, aynı zamanda kendimize dair yeni içgörüler edinme ve dijital dünyadaki varlığımızı daha bilinçli bir şekilde yönetme yoludur. Bu, teknolojinin sadece eğlence değil, aynı zamanda kişisel farkındalık ve güçlendirme aracı olarak nasıl kullanılabileceğinin çarpıcı bir örneğidir ve dijital vatandaşlık kavramını pekiştirir.