Python で pandas を使って Adobe Analytics データを可視化する方法

Python の豊富なエコシステムを活用することで、作業を迅速に開始し、システム間の連携をより効果的に行うことができます。CData Python Connector for Adobe Analytics、pandas および Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットを組み合わせることで、Adobe Analytics に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、Adobe Analytics のデータを可視化できます。この記事では、pandas、SQLAlchemy、Matplotlib の組み込み関数を使用して Adobe Analytics のデータに接続し、クエリを実行して結果を可視化する方法を説明します。

CData Python Connector は、組み込みの最適化されたデータ処理機能により、Python での Adobe Analytics のデータへのリアルタイムアクセスにおいて比類のないパフォーマンスを提供します。Adobe Analytics に対して複雑な SQL クエリを発行すると、ドライバーはフィルタや集計などのサポートされている SQL 操作を Adobe Analytics に直接プッシュし、サポートされていない操作（多くの場合、SQL 関数や JOIN 操作）は組み込みの SQL エンジンを使用してクライアント側で処理します。

Adobe Analytics のデータへの接続

Adobe Analytics のデータへの接続は、他のリレーショナルデータソースへの接続と同様です。必要な接続プロパティを使用して接続文字列を作成します。この記事では、接続文字列を create_engine 関数のパラメータとして渡します。

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AuthScheme をOAuth 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、AuthScheme をOAuthClient 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。

• InitiateOAuth：GETANDREFRESH 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

以下の手順に従って、必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクトを介して Adobe Analytics にアクセスしてみましょう。

必要なモジュールのインストール

pip ユーティリティを使用して、pandas、Matplotlib モジュール、および SQLAlchemy ツールキットをインストールします。

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

以下のようにモジュールをインポートしてください。

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engine

Python で Adobe Analytics のデータを可視化する

接続文字列を使用して接続できます。create_engine 関数を使用して、Adobe Analytics のデータを操作するための Engine を作成します。

engine = create_engine("adobeanalytics:///?GlobalCompanyId=myGlobalCompanyId& RSID=myRSID& OAuthClientId=myOauthClientId& OauthClientSecret=myOAuthClientSecret& CallbackURL=myCallbackURL")

Adobe Analytics への SQL の実行

pandas の read_sql 関数を使用して、SQL ステートメントを実行し、結果セットを DataFrame に格納します。

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

Adobe Analytics のデータの可視化

クエリ結果が DataFrame に格納されたら、plot 関数を使用して Adobe Analytics のデータを表示するグラフを作成します。show メソッドで、グラフを新しいウィンドウに表示します。

df.plot(kind="bar", x="Page", y="PageViews")
plt.show()

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CData Python Connector for Adobe Analytics の 30日間無料トライアルをダウンロードして、Adobe Analytics のデータに接続する Python アプリケーションやスクリプトの構築を始めましょう。ご質問がありましたら、サポートチームまでお気軽にお問い合わせください。

完全なソースコード

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("adobeanalytics:///?GlobalCompanyId=myGlobalCompanyId& RSID=myRSID& OAuthClientId=myOauthClientId& OauthClientSecret=myOAuthClientSecret& CallbackURL=myCallbackURL")
df = pandas.read_sql("SELECT Page, PageViews FROM AdsReport WHERE City = 'Chapel Hill'", engine)

df.plot(kind="bar", x="Page", y="PageViews")
plt.show()