На вершине популярности Adele, Black Eyed Peas (хотя последние пару лет про них не слышно) и конечно Taylor Swift. Композиции Adele по своим музыкальным характеристикам гораздо аномальнее и заметнее чем у Black Eyed Peas или Taylor Swift, которые расположены левее. В правой части графика диджеи и композиторы (например Ramin Djawadi: «Железный человек», «Игра престолов», «Проблема трёх тел» и т.д.), чьи треки заметно отличаются от популярной музыки. Среди известных артистов заметна небольшая тенденция - чем популярнее исполнитель, тем сложнее отличить его треки от всех остальных (что из этого причина, а что следствие не известно).

Если нужна корреляция между бинарной и непрерывной переменными, часто используют Point Biserial коэффициент (то же, что корреляция Пирсона), но на stackexchange кто-то предложил попробовать для этого ROCAUC, я попробовал и это выглядит круто. Суть: последовательно перебираем пороговые значения непрерывной переменной (размечая 0/1 для меньше/больше порога), сравниваем бинарную переменную с полученными выше 0/1, строим ROC и считаем AUC. В качестве наглядного примера для этого метода я взял ответы из опроса stackoverflow для бинарной переменной, и количество лет опыта кодинга для непрерывной. При этом, если ROCAUC > 0.5, то опыт положительно коррелирует с выбранным пунктом, и преимущественно относится к опытным/возрастным разработчикам. Если ROCAUC < 0.5, то опыт отрицательно коррелирует с выбранным пунктом, и чаще замечен среди начинающих/молодых разработчиков.

P.S. Еще попробовал ROCAUC заменить на PRAUC, результат показался хуже, но может его стоило как-то иначе интерпретировать.