Asana のデータを IBM SPSS Modeler にシームレスにインポート

IBM SPSS Modeler は、組織がデータから価値あるインサイトを抽出できる強力なデータマイニング・予測分析プラットフォームです。CData ODBC Driver for Asana を介してAsana のデータを SPSS Modeler に接続することで、高度なデータマイニング、予測モデリング、統計分析のためのリアルタイムアクセスを活用できます。

このガイドでは、IBM SPSS Modeler をAsana のデータに接続し、シームレスなデータのインポート、準備、分析を行う手順を説明します。CData ODBC Driver for Asana を使用して、IBM SPSS Modeler でAsana のデータの可能性を最大限に引き出し、実用的なインサイトを得ましょう。

概要

手順の概要は以下のとおりです：

1. ODBC ドライバーの設定：CData ODBC Driver for Asana で必要な接続プロパティを入力し、Asana のデータ への接続を設定します。
2. SPSS Modeler での ODBC 接続のセットアップ：IBM SPSS Modeler で、設定済みの DSN を選択して ODBC 接続を確立します。
3. データのインポートと処理：Asana のデータ を SPSS Modeler にインポートし、データの確認、フィルタリング、変換、準備を行って、予測分析や統計モデリングに活用します。

CData ODBC Driver を使用した Asana DSN の設定

まず、CData ODBC Driver を使用してシステムにAsana のデータ用の DSN（データソース名）を設定します。こちらから全機能を備えた 30 日間の無料トライアルをダウンロードしてインストールしてください。

インストールが完了したら、ODBC データソースアドミニストレーターを起動します：

• Windows の場合：スタートメニューで ODBC データソースアドミニストレーター を検索してアプリケーションを開きます。
• Mac の場合：アプリケーションからユーティリティを開き、ODBC Manager を選択します。
• Linux の場合：コマンドラインから ODBC Data Source Administrator を起動するか、インストールされている場合は unixODBC を使用します。

起動したら、CDataAsana のデータSource をダブルクリックし、接続に必要な値を入力します：

Asana への接続は以下のように行います。

• WorkspaceId: Asana Wrokspace のglobally unique identifier (gid) を設定すると指定されたWorkspace のプロジェクトだけを返します。Workspace Id はhttps://app.asana.com/api/1.0/workspaces から取得します。表示されるJSON にWorkspace name およびId が含まれます。
• ProjectId: Asana Project のglobally unique identifier (gid) に設定すると指定されたProject のデータだけを返します。Project ID はプロジェクトのOverview ページのURL を参照してください。/0/ の後ろの数字 です。

Asana への認証

Asana はOAuth またはOAuthPKCE 認証標準を利用しています。認証方法については、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

IBM SPSS Modeler での ODBC 接続のセットアップ

DSN の設定が完了したら、IBM SPSS Modeler で接続を行います：

• IBM SPSS Modeler を起動し、ログインして新しいストリームを作成します。

• Sources パレットから Database ノードを見つけ、キャンバスにドラッグします。

• Database ノードをダブルクリックして設定ダイアログを開きます。 を選択し、設定済みの DSN を参照して選択し、OK をクリックします。
• Database ダイアログで、インポートしたいテーブルを参照して選択し、データをプレビューして、OK をクリックして確定します。

これで IBM SPSS Modeler でAsana のデータを処理・分析する準備が整いました。

データ処理：フィルタ、カテゴリ、モデル

テーブルをインポートしたら、SPSS Modeler でAsana のデータの絞り込み、フィルタリング、カテゴリ分け、モデリングを行えます：

• フィルタリング：Database 接続をダブルクリックし、Filter セクションでフィールドを選択/解除して、関連するデータに絞り込みます。これにより処理速度とモデル精度が向上します。

• データ型とロールの設定：Types セクションでフィールドをカテゴリ分けし、各データ型にロールを割り当てます。

• 基本的な分析の実行：Analysis ノードを Database ノードの隣にドラッグアンドドロップして接続し、Play ボタンをクリックしてストリームを実行しデータを分析します。

これで簡単な分析が完了し、SPSS Modeler がデータベースからのインサイトを処理・表示できるようになりました。

CData で Asana データの可能性を引き出す

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