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Python pandas を使ってAct CRM のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でAct CRM をpandas などのライブラリで呼び出してデータ分析や可視化を実行できます。
最終更新日：2023-09-23
この記事で実現できるAct CRM 連携のシナリオ
こんにちは！ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。
Python エコシステムには多くのライブラリがあり、開発やデータ分析を行う際には必須と言っていいライブラリも多く存在します。CData Python Connector for ActCRM は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Act CRM にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Act CRM のデータの可視化を実現します。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でAct CRM にリアルタイムアクセスし、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 Connectors の特徴
CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。
- Act CRM 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
- pandas をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにAct CRM のデータを連携
- ノーコードでの手軽な接続設定
CData Python Connectors では、1.データソースとしてAct CRM の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。
以下の手順に従い、必要なライブラリをインストールし、Python オブジェクト経由でAct CRM にアクセスします。
必要なライブラリのインストール
pip で、pandas & Matplotlib ライブラリおよび、SQLAlchemy をインストールします。
pip install pandas pip install matplotlib pip install sqlalchemy
次にライブラリをインポートします。
import pandas import matplotlib.pyplot as plt from sqlalchemy import create_engine
Python でAct CRM のデータを可視化
次は接続文字列を作成してAct CRM に接続します。create_engine 関数を使って、Act CRM に連携するEngne を作成します。以下はサンプルの接続文字列になりますので、環境に応じてクレデンシャル部分を変更してください。
engine = create_engine("actcrm:///?URL=https://myActCRMserver.com&User=myUser&Password=myPassword&ActDatabase=MyDB")
Authentication セクションのUser とPassword プロパティに、有効なAct! ユーザー資格情報を設定する必要があります。認証値に加えて、以下も参照してください。
-
Act! Premium への接続
認証値に加えて、Act! へのURL も設定が必要です。例：https://eup1-iis-04.eu.hosted.act.com/。
さらに、接続するActDatabase を指定する必要があります。これは、ご自分のアカウントの「About Act! Premium」メニューのページ右上にある「?」で確認することができます。表示されたウィンドウの「Database Name」を使用します。
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Act! Premium Cloud への接続
Act! Premium Cloud アカウントに接続するには、ActCloudName プロパティも指定する必要があります。このプロパティはCloud アカウントのURL アドレスで確認できます。例：https://eup1-iis-04.eu.hosted.act.com/ActCloudName/。
ActCRM メタデータの取得は高負荷になる可能性があることに注意してください。CacheMetadata プロパティを設定して、メタデータをローカルに格納することをお勧めします。
Act CRM にアクセスするSQL を実行
pandas のread_sql 関数を使って好きなSQL を発行して、DataFrame にデータを格納します。
df = pandas.read_sql("""SELECT ActivityDisplayName, Subject FROM Activities WHERE Subject = 'Sample subject'""", engine)
Act CRM のデータを可視化
DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、Act CRM のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="ActivityDisplayName", y="Subject") plt.show()
Act CRM からPython へのデータ連携には、ぜひCData Python Connector をご利用ください
このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。
日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。
ソースコード
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin
engine = create_engine("actcrm:///?URL=https://myActCRMserver.com&User=myUser&Password=myPassword&ActDatabase=MyDB")
df = pandas.read_sql("""SELECT ActivityDisplayName, Subject FROM Activities WHERE Subject = 'Sample subject'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="ActivityDisplayName", y="Subject")
plt.show()
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