Bitbucket 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 Bitbucket を介してBitbucket 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Bitbucket 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 Bitbucket を使用して、IBM SPSS Modeler でBitbucket 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 Bitbucket で必要な接続プロパティを入力し、Bitbucket 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：Bitbucket 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 Bitbucket DSN の設定

まず、CData ODBC Driver を使用してシステムにBitbucket 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、CDataBitbucket 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：

ほとんどのクエリでは、ワークスペースを設定する必要があります。唯一の例外は、Workspacesテーブルです。このテーブルはこのプロパティの設定を必要とせず、クエリを実行すると、Workspaceの設定に使用できるワークスペーススラッグのリストが提供されます。このテーブルにクエリを実行するには、スキーマを'Information'に設定し、SELECT * FROM Workspacesクエリを実行する必要があります。

Schemaを'Information'に設定すると、一般的な情報が表示されます。Bitbucketに接続するには、以下のパラメータを設定してください。

• Schema: ワークスペースのユーザー、リポジトリ、プロジェクトなどの一般的な情報を表示するには、これを'Information'に設定します。それ以外の場合は、クエリを実行するリポジトリまたはプロジェクトのスキーマに設定します。利用可能なスキーマの完全なセットを取得するには、sys_schemasテーブルにクエリを実行してください。
• Workspace: Workspacesテーブルにクエリを実行する場合を除き、必須です。Workspacesテーブルへのクエリにはこのプロパティは必要ありません。そのクエリはWorkspaceの設定に使用できるワークスペーススラッグのリストのみを返すためです。

Bitbucketでの認証

BitbucketはOAuth認証のみをサポートしています。すべてのOAuthフローからこの認証を有効にするには、カスタムOAuthアプリケーションを作成し、AuthSchemeをOAuthに設定する必要があります。

特定の認証ニーズ（デスクトップアプリケーション、Webアプリケーション、ヘッドレスマシン）に必要な接続プロパティについては、ヘルプドキュメントを必ず確認してください。

カスタムOAuthアプリケーションの作成

Bitbucketアカウントから、以下のステップを実行します。

1. 設定（歯車アイコン）に移動し、ワークスペース設定を選択します。
2. アプリと機能セクションで、OAuthコンシューマーを選択します。
3. コンシューマーを追加をクリックします。
4. カスタムアプリケーションの名前と説明を入力します。
5. コールバックURLを設定します。
   • デスクトップアプリケーションとヘッドレスマシンの場合、http://localhost:33333または任意のポート番号を使用します。ここで設定するURIがCallbackURLプロパティになります。
   • Webアプリケーションの場合、信頼できるリダイレクトURLにコールバックURLを設定します。このURLは、ユーザーがアプリケーションにアクセスが許可されたことを確認するトークンを持って戻るWebの場所です。
6. クライアント認証情報を使用して認証する予定の場合、これはプライベートコンシューマーですを選択する必要があります。ドライバーでは、AuthSchemeをclientに設定する必要があります。
7. OAuthアプリケーションに与える権限を選択します。これにより、読み取りおよび書き込みできるデータが決まります。
8. 新しいカスタムアプリケーションを保存するには、保存をクリックします。
9. アプリケーションが保存された後、それを選択して設定を表示できます。アプリケーションのKeyとSecretが表示されます。これらを将来の使用のために記録してください。Keyを使用してOAuthClientIdを設定し、Secretを使用してOAuthClientSecretを設定します。

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Bitbucket 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Bitbucket 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 Bitbucket データの可能性を引き出す

CData ODBC Driver for Bitbucket を使用すれば、Bitbucket のデータ を IBM SPSS Modeler にシームレスに接続できます。今すぐ無料トライアルを開始して、リアルタイムデータの可能性を最大限に活用し、高度な分析と意思決定に役立てましょう。