Python で pandas を使って Adobe Target 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 Target、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 Target 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 Target 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 Target 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 Target 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 Target 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 Target 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 Target のデータへの接続

Adobe Target 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 Target に接続するには、以下に記載されているOAuth 接続プロパティとともにTenant プロパティを指定する必要があります。他の接続プロパティは処理動作に影響を与える可能性がありますが、接続には影響しません。

以下のステップでTenant 名を確認できます。

1. Adobe Experience にログインします。URL は「https://experience.adobe.com/#/@mycompanyname/preferences/general-section」です。
2. 「/#/@」の後の値を抽出します。この例では「mycompanyname」です。
3. Tenant 接続プロパティをその値に設定します。

ユーザーアカウント（OAuth）

すべてのユーザーアカウントフローでAuthScheme をOAuthClient に設定する必要があります。

注意：OAuth を介したAdobe 認証では、2週間ごとにトークンを更新する必要があります。

すべてのアプリケーション

OAuth アクセストークンの取得

接続するには以下のプロパティを設定します：

• InitiateOAuth：GETANDREFRESH に設定して、OAuth 交換を自動的に実行し、必要に応じてOAuthAccessToken を更新します。
• OAuthClientId：アプリを登録した際に割り当てられたクライアントID に設定します。
• OAuthClientSecret：アプリを登録した際に割り当てられたクライアントシークレットに設定します。
• CallbackURL：アプリを登録した際に定義されたリダイレクトURI に設定します。例：https://localhost:3333

これらの設定により、プロバイダーはAdobe Target からアクセストークンを取得し、それを使用してデータを要求します。OAuth値はOAuthSettingsLocation で指定された場所に保存され、接続間で確実に保持されます。

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 Target 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 Target 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 Target のデータを操作するための Engine を作成します。

engine = create_engine("adobetarget:///?Tenant=mycompanyname")

Adobe Target 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 Id, Name FROM Activities WHERE Type = 'AB'", engine)

Adobe Target 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 Target 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="Id", y="Name")
plt.show()

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完全なソースコード

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

engine = create_engine("adobetarget:///?Tenant=mycompanyname")
df = pandas.read_sql("SELECT Id, Name FROM Activities WHERE Type = 'AB'", engine)

df.plot(kind="bar", x="Id", y="Name")
plt.show()