【徹底解説】Dash を使ってPython からAdobe Analytics のデータに連携するアプリを簡単に開発

加藤龍彦
加藤龍彦
デジタルマーケティング
Adobe Analytics × Python連携を簡単に。pandas・DashとCData Python ConnectorでPythonのデータ連携を簡単に実現、データ可視化アプリが短時間で完成。

Python エコシステムには、多くのモジュールがあり、システム構築を素早く効率的に行うことができます。CData Python Connector for AdobeAnalytics を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでAdobe Analytics にデータ連携するアプリケーションを効率的に開発することができます。本記事では、pandas、Dash とCData Connector を使って、Adobe Analytics に連携して、Adobe Analytics のデータ をビジュアライズするシンプルなウェブアプリを作る方法をご紹介します。

CData Python Connectors の特徴

CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。

  1. Adobe Analytics をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
  2. Dash をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにAdobe Analytics のデータを連携
  3. ノーコードでの手軽な接続設定

必要なモジュールのインストール

まずは、pip で必要なモジュールおよびフレームワークをインストールします:

pip install pandas
pip install dash
pip install dash-daq

Python でAdobe Analytics のデータを可視化

必要なモジュールとフレームワークがインストールされたら、ウェブアプリを開発していきます。コードのスニペットは以下の通りです。フルコードは記事の末尾に掲載しているので、参考にしてください。

まず、CData Connector を含むモジュールをインポートします:

import os
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import cdata.adobeanalytics as mod
import plotly.graph_objs as go

接続文字列を使ってデータへの接続を確立します。connect 関数を使ってCData Adobe Analytics Connector からAdobe Analytics のデータ との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("GlobalCompanyId=myGlobalCompanyId; RSID=myRSID; OAuthClientId=myOauthClientId; OauthClientSecret=myOAuthClientSecret; CallbackURL=myCallbackURL;")

Adobe Analytics への接続

それでは、Adobe Analytics に接続していきましょう。接続するには、GlobalCompanyId およびRSID を識別する必要があります。デフォルトでは、ドライバーが会社とレポートスイートの識別を自動で試みますが、これらの値を明示的に指定することも可能です。詳しい手順については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「Adobe Analytics への接続」セクションをご確認ください。

Adobe Analytics への認証

続いて、認証方法を設定しましょう。Adobe Analytics はOAuth 認証標準を利用しており、OAuth またはサービスアカウントで認証できます。

ユーザーアカウント(OAuth)

ユーザーアカウントでの認証では、すべてのフローでAuthSchemeOAuth に設定する必要があります。詳しい認証手順については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「Adobe Analytics への認証」セクションをご参照ください。

サービスアカウント

サービスアカウントではサイレント認証が利用でき、ブラウザでのユーザー認証が不要です。このフローを使用するには、アプリケーションを作成する必要があります。アプリケーションの作成および認可については、ドキュメントの「カスタムOAuth アプリの作成」をご確認ください。これにより、サービスアカウントにアクセス権があるAdobe Analytics データに接続できるようになります。

サービスアカウントを使用したServer-to-Server OAuth で認証するには、AuthSchemeOAuthClient に設定します。接続には以下のプロパティを設定してください。

  • InitiateOAuthGETANDREFRESH に設定
  • OAuthClientId:アプリケーション設定のクライアントId に設定
  • OAuthClientSecret:アプリケーション設定のクライアントシークレットに設定

接続すると、CData 製品がサービスアカウントでのOAuth フローを以下の手順で完了します。

  1. クライアントクレデンシャルOAuth フローで指定されたOAuthClientId およびOAuthClientSecret を使用して、アクセストークンを取得します
  2. OAuthSettingsLocation にOAuth 値を保存し、接続間で永続化されるようにします
  3. トークンが期限切れになった際に、新しいアクセストークンを要求します

Adobe Analytics にクエリを実行

read_sql 関数を使って、padas からSQL 文を発行し、DataFrame に結果を格納します。

df = pd.read_sql("""SELECT Page, PageViews FROM AdsReport WHERE City = 'Chapel Hill'""", cnxn)

ウェブアプリケーションの設定

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、ウェブアプリにname、stylesheet、title を設定していきます。

app_name = 'dash-adobeanalyticsedataplot'

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)
app.title = 'CData + Dash'

Layout 設定

次に、Adobe Analytics のデータ をベースにした棒グラフを作詞し、アプリのレイアウトを設定します。

trace = go.Bar(x=df.Page, y=df.PageViews, name='Page')

app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
	dcc.Graph(
		id='example-graph',
		figure={
			'data': [trace],
			'layout':
			go.Layout(alt='Adobe Analytics AdsReport Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

アプリをセットアップして実行

接続、アプリ、レイアウトを定義したら、アプリを実行してみましょう。以下のコードで実行できます。

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

最後に、Python でウェブアプリを起動してブラウザでAdobe Analytics のデータ を見てみましょう。

python adobeanalytics-dash.py
Dash のウェブアプリでAdobe Analytics のデータ を表示

ちゃんとデータが表示できてますね!

おわりに

Adobe Analytics Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Adobe Analytics のデータ への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成してみてください。



import os
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import cdata.adobeanalytics as mod
import plotly.graph_objs as go

cnxn = mod.connect("GlobalCompanyId=myGlobalCompanyId; RSID=myRSID; OAuthClientId=myOauthClientId; OauthClientSecret=myOAuthClientSecret; CallbackURL=myCallbackURL;")

df = pd.read_sql("SELECT Page, PageViews FROM AdsReport WHERE City = 'Chapel Hill'", cnxn)
app_name = 'dash-adobeanalyticsdataplot'

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)
app.title = 'CData + Dash'
trace = go.Bar(x=df.Page, y=df.PageViews, name='Page')

app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
	dcc.Graph(
		id='example-graph',
		figure={
			'data': [trace],
			'layout':
			go.Layout(alt='Adobe Analytics AdsReport Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

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