音楽業界でデータが重要である理由

初版のラピッドファイアQ &として、最もよくあるデータの質問を取り上げます。音楽データサイエンスはどのように機能し、なぜそれが必要なのか、そして将来を予測できるのでしょうか?

(Sara Mekinc)(2020年7月6日)

テクノロジーは何十年にもわたって音楽業界に影響を与えてきました。オートチューン、CDの衰退、そして何年にもわたる音楽をポケットに入れて持ち歩く可能性について話しているだけではありません。ストリーミングサービス、ソーシャルメディア、ラジオ、マーケティング活動、販売、ロイヤリティ検出、イベントなどから蓄積された大量のデータについて話しています。それでも、大量のデータを収集するビジネスは、犬が車:どうしたらいいかわからない場合は役に立たない追求です。

入力:私たちの音楽データ科学。それについて多くの質問があるので、この一連の速射Q & Asを設計しました。まず、基本事項について説明します。音楽データとその背後にある科学は、音楽業界にどのように役立つのでしょうか。 ナビゲートを支援するのは

シニアデータサイエンティストのRokBavecです。

Rokがデータを見る方法であなたを見ている誰かをあなたの人生で見つけてください。

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音楽は創造的ですが、なぜ科学が必要なのですか?

データの操作はスヌーズフェストのように聞こえるかもしれませんが、実際には創造的な問題解決がすべてです。キックアススタジオのセットアップを想像してみてください。アートを妥協せず、代わりに次のレベルに押し上げる「退屈な」技術について学ぶのは賢明な方法ではないでしょうか。

それは私たちの仕事です。このような「サポート」スキルの習得をどのように支援できるかを確認します。例: Viberate PRO に追加したのは、が音楽の到達に役立つポインターのシステムです。より多くの人々と適切なオーディエンスをヒット

。プロモーション部分を「ハッキング」することで(オンラインで何が機能するか、他のアーティストが何を投稿するか、チャンネルをどのように改善できるかなどを確認する)、クリエイティブな取り組みが適切な人に適切なタイミングで評価され、

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データサイエンス=分析、チャート、グラフですね。

分析は大きな役割を果たしますが、それは実際には継続的な活動です。データサイエンスの賢明な質問は、「どのツールを使用するか」、「どの式を適用するか」、「どの大学の学位がそれに最適か」ではありません。彼らは次のように尋ねています:「最終目標は何ですか、そしてそこに到達するための最良の方法は何ですか?」 たとえば、Viberateの最近の取り組みの1つは、最新の音楽チャートを毎日計算するシステムを作成することでした。しかし、データサイエンスの魔法は、「創造的な数学」にはありません。主な目標は、これらのチャートを設計して、人々が興味を持つ可能性のあるさまざまなトピック(ジャンルの詳細、上昇傾向にある人など)を確実にカバーし、そもそもこれらの興味を予測することでした。

人的要因を理解する

ドメイン知識に基づいて構築する

は、優れたプロジェクト(およびビジネス)と優れたプロジェクトを区別するものです。専門家の多様なチームを持つことは、誰もが独自の視点を志願できるため、貴重です。そして、柔軟性があり、最良の結果を生み出す学際的なインプットにオープンです。

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アーティストの将来を予測できますか?

「予測分析」という用語は、最近のマーケティングでよく使われていますが、常にそうです。情報で本能をバックアップすることにより、競争上の優位性を高めることをお勧めします。しかし、繰り返しになりますが、どの業界でも最大の飛躍は人的要因によるものであり、それは多くの場合、予測できないことを意味します。

データとグラフを確認することは1つのことです。 見ながら、独自の視点を持つことが重要です。私たちが知っている最も精通したアーティストは、独自の未来を創造します。彼らは質問を続けます。聴衆を知り、パターンに気づき、それらを適用するときに創造的になるようにしてください。それらは、成功した仲間がしていることを単にコピーすることによって型に収まることを避け、代わりに彼らが*していない*ことを確認し、ノイズを突破しようとするものです。

私たちが予測できること、ただし、より多くのデータをロードして処理する必要があるということです。そしてそれとともに、答えるべきより多くの質問。あなたがそれらを持っているならば、あなた自身で私たちを襲ってください。

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