Asistencia media
70k
Promedio estimado por concierto en el dataset consolidado.
workspace_premium Proyecto número 1
terminal Python + Streamlit
dashboard Dashboard interactivo
music_note Live '25
Tour analytics case
Oasis Live '25
Caso interactivo construido con Streamlit y un notebook en Python para explorar la gira de reunión de Oasis por fecha, ciudad, país, asistencia estimada, recaudación estimada y variantes de setlist. El objetivo es convertir un CSV histórico en una experiencia visual que se sienta como un backstage de la gira.
Conciertos
41
Fechas consolidadas del tour dentro del CSV analizado.
Ciudades
17
La gira cruza Reino Unido, América, Asia y Oceanía.
Países
11
Cobertura amplia para comparar comportamiento regional.
graphic_eq
Escenario visual
Centro
Oasis Live '25
Ritmo
25 canciones promedio
Efecto
Dashboard con contexto musical
Recaudación media
$12.8M
Estimación por show usando la referencia pública de Pollstar.
Variantes
8
El setlist cambia por ciudad y por tramos de la gira.
Duración del recorrido
Jul-Nov 2025
Ventana visible en el CSV: del 4 de julio al 23 de noviembre de 2025.
stadia_controller
Tour pulse
Explorador interactivo de paradas
Selected stop
cardiff
Cardiff
La apertura del tour fija el tono: una sola ciudad, dos noches y un setlist que mezcla himnos y nostalgia.
Fecha
4 Jul 2025
Venue
Principality Stadium
Asistencia estimada
70,000
Recaudación estimada
$12.7M
Setlist pulse
Canciones que funcionan como el corazón del análisis.
Tomorrow Never Knows
Hello
Wonderwall
Champagne Supernova
code_blocks
Notebook
Del CSV al análisis legible
01
Carga reproducible
El notebook arranca leyendo oasis_live_25.csv y configurando el entorno para trabajar con fechas y columnas limpias.
02
Calidad de datos
Se revisan nulos, tipos, rango temporal y consistencia para no construir insights sobre una base frágil.
03
Resumen descriptivo
Asistencia, recaudación y longitud del setlist se convierten en métricas base para leer el tour de forma comparativa.
04
Ciudad y tiempo
El análisis por ciudad y la evolución temporal ayudan a detectar dónde el tour sube de volumen o cambia de ritmo.
dashboard
Streamlit
El dashboard convierte el análisis en una experiencia
La app en Streamlit permite filtrar la gira por rango de fechas, país, ciudad y variante de setlist. A partir de ahí, el usuario puede leer métricas principales, seguir series temporales, comparar ciudades y descargar el subconjunto filtrado.
Filtros
Fecha, país, ciudad y variante
KPIs
Conciertos, asistencia y gross
Lecturas
Serie temporal, ranking y correlación
Salida
Descarga del subconjunto filtrado
Feature map
Lo que la app resuelve de un vistazo
Navegación viva
La sidebar cambia la vista según el rango y los filtros seleccionados.
Rankings claros
Las ciudades mejor posicionadas quedan ordenadas por asistencia o recaudación.
Correlación útil
Asistencia y gross se revisan juntas para leer el comportamiento por parada.
Subconjunto descargable
El usuario puede exportar justo la parte del tour que está explorando.
Nota metodológica
La recaudación es estimada, no una cifra reportada para cada fecha. El dashboard lo muestra con esa advertencia para mantener la lectura rigurosa.
photo_library
Capturas
Dashboard y notebook del proyecto
emoji_events
Por qué abre el portafolio
Abre el portafolio porque combina música, datos e interactividad en una sola pieza. Muestra criterio para limpiar un dataset, convertirlo en una app navegable y construir una narrativa visual que se siente viva, no solo informativa.
copyright
Créditos de imagen
Todas las imágenes públicas usadas en esta pieza provienen de Wikimedia Commons.
- OasisLive2025.jpg · CC0 1.0 · SamuelDJ12
- Oasis_Liam_and_Noel.jpg · CC BY-SA 2.0 · Will Fresch
- Liam_Gallagher.jpg · CC BY-SA 2.0 · Will Fresch