Insights & méthodologie
Comprendre ce que chaque page révèle, comment les analytics sont calculés et où se situent les limites actuelles. Utilisez cette page comme référence pour importer vos données et tirer plus de valeur du dashboard.
En bref
Résumé rapide de la méthodologie
Patterns : la vue d'ensemble agrège KPIs et modules récap ; la Bibliothèque couvre titres, artistes, pages tendances et palette ; timeline, heatmap et analyse temporelle explorent le rythme ; l'IA ajoute Ask your Soundprint, Insights IA, le profil musical et l'évolution des goûts. Les entrées Compte (Spotify live, playground API, réglages) et la page démo vidéo sont à côté de ce cœur : elles informent ou font tourner le produit mais ne remplacent pas l'historique issu des exports.
Calculs : agrégations PostgreSQL (jour/semaine/mois), stats globales, cascade genres (Track → ARTIST_TO_GENRE_MAP → Unknown), exports CSV/JSON/PDF.
Limitations : couverture du mapping genres, complétude des sources, API Spotify live vs historique issu des exports, temps d'écoute estimé, performance sur gros volumes, normalisation des noms.
Architecture : Next.js App Router, PostgreSQL + Prisma, Redis optionnel (ioredis) et TanStack Query, IA Groq avec cache d'insights côté serveur, Recharts, ingestion Spotify/Apple d'abord (Last.fm optionnel).
Your Music
La page /dashboard/overview est la vue principale : indicateurs clés comparés à la fenêtre précédente de même durée, graphique en aires des écoutes récentes, et liens vers les vues approfondies. Elle intègre aussi des blocs récap — aperçu heatmap, momentum genres/artistes/titres, extrait de profil de goût, extrait insights IA, top artistes, et analyses par artiste déployables alignées sur la zone artistes. Les routes associées incluent /dashboard/tracks, /dashboard/artists, /dashboard/musical-profile et cette méthodologie sous /dashboard/insights.
Timeline et Tendances Temporelles
Les pages /dashboard/timeline et /dashboard/genres/trends révèlent des cycles d'écoute avec agrégation par jour, semaine ou mois:
- Cycles hebdomadaires: Jours de la semaine où vous écoutez le plus
- Variations saisonnières: Évolution mensuelle des habitudes
- Tendances de genres: Genres en hausse ou en baisse sur la période (comparaison première / seconde moitié)
Heatmap d'écoute
La page /dashboard/heatmap affiche un calendrier style GitHub avec l'intensité d'écoute par jour. Elle identifie vos jours les plus actifs et la distribution par jour de la semaine.
Analyse temporelle avancée
La page /dashboard/temporal-analysis détaille vos patterns d'écoute: écoutes par jour de la semaine (lundi-dimanche), par heure de la journée, et identifie les moments de pic (jour et heure où vous écoutez le plus).
Diversité et préférences de genres
Les pages /dashboard/genres, /dashboard/genres/trends et /dashboard/genres/palette couvrent votre palette musicale : genres dominants, évolution dans le temps, indicateurs de diversité et une visualisation « palette » dédiée. Les métriques (artistes uniques, titres uniques) reflètent l'équilibre entre répétition et exploration.
Vues tendances titres et artistes
Au-delà des résumés par genre, /dashboard/tracks/trends et /dashboard/artists/trends tracent le volume d'écoutes sur la plage filtrée par buckets jour, semaine ou mois — pour suivre des titres précis ou vos artistes les plus joués dans le temps. Le filtre de dates global du dashboard s'applique de la même façon.
Insights alimentés par l'IA
Plusieurs parcours s'appuient sur des modèles hébergés chez Groq, à partir de vos agrégats et de vos données d'écoute :
/dashboard/ask-your-soundprint: assistant conversationnel avec réponses outillées sur votre bibliothèque (respecte le filtre de dates du dashboard)/dashboard/ai-insights: cartes d'insights en langage naturel (optionnel ; clés Groq côté serveur)/dashboard/musical-profile: enrichit vos statistiques avec une identité musicale générée par IA/dashboard/taste-evolution: évolution des goûts semaine par semaine avec commentaires IA- Les requêtes d'insights IA identiques réutilisent un cache serveur 24 h lorsque
REDIS_URLest configuré (repli en mémoire en développement local), pour ne pas rappeler le modèle à chaque fois.
Filtre de période
La barre de filtres en haut limite les analyses à des préréglages (7 jours, 30 jours, depuis le début de l'année, plage personnalisée) ou à tout l'historique. Pour le préréglage « tout », le client charge les dates min/max réelles des écoutes via /api/date-range afin que l'IA (insights, profil de goût, etc.) couvre tout l'historique au lieu de retomber silencieusement sur une fenêtre courte. Les exports (CSV, JSON, PDF) suivent aussi la plage sélectionnée.
Compte : Spotify live, playground API et réglages
La section Compte du menu est volontairement distincte du fil conducteur « historique issu des exports ». /dashboard/spotify-snapshot affiche ce que renvoie aujourd'hui la Web API Spotify — profil, tops, titres récemment joués — pour comparer cet instantané live aux lignes Listen construites à partir de vos imports. Cette route est utilisable dès que Spotify est lié en OAuth, même si l'onboarding d'export n'est pas terminé ; elle reflète l'état de l'API, pas l'entrepôt d'écoute importé. /dashboard/spotify-playground expose les mêmes familles d'endpoints en JSON brut pour vérifier scopes et réponses ; c'est de l'outil d'exploitation, pas un tableau de bord d'historique. /dashboard/settings regroupe préférences, confirmations et actions sensibles (par ex. suppression) : elles modifient votre expérience et l'état du compte, pas la définition des agrégats calculés sur les écoutes stockées.
Vidéos de parcours (démo)
/dashboard/demo intègre des vidéos de présentation pour l'orientation et la narration produit. À considérer comme illustratif — rien n'y est ingéré comme donnée d'écoute, et les graphiques personnalisés restent alimentés par les écoutes présentes sur votre compte.