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Python pandas を使ってAdobe Analytics のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でAdobe Analytics 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Adobe Analytics 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 AdobeAnalytics は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Adobe Analytics にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Adobe Analytics 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Adobe Analytics 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。
- Adobe Analytics 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Adobe Analytics 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Adobe Analytics 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Adobe Analytics 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Adobe Analytics のデータを可視化
次は接続文字列を作成してAdobe Analytics に接続します。create_engine 関数を使って、Adobe Analytics 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("adobeanalytics:///?GlobalCompanyId=myGlobalCompanyId& RSID=myRSID& OAuthClientId=myOauthClientId& OauthClientSecret=myOAuthClientSecret& CallbackURL=myCallbackURL")
Adobe Analytics への接続
Adobe Analytics に接続するには、GlobalCompanyId およびRSID を識別する必要があります。デフォルトで、ドライバーは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できます。方法はヘルプドキュメントの「Adobe Analytics への接続」セクションを参照してください。
Adobe Analytics への認証
Adobe Analytics はOAuth 認証標準を利用しています。 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）
すべてのユーザーアカウントフローでAuthScheme をOAuth に設定する必要があります。OAuth 経由のAdobe 認証では、2週間ごとにリフレッシュトークンを更新する必要があります。詳しい認証方法については、ヘルプドキュメントの「Adobe Analytics への認証」セクションを参照してください。
サービスアカウント
サービスアカウントにはサイレント認証があり、ブラウザでのユーザー認証は必要ありません。このフローでは、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」を参照してください。これで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。接続するには次のプロパティを設定します。
- 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、本製品 はサービスアカウントでのOAuth フローを完了します。
- 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。
- OAuthSettingsLocation にOAuth 値を保存し、接続間で永続化されるようにします。
- 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。
Adobe Analytics 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 Page, PageViews FROM AdsReport WHERE City = 'Chapel Hill'""", engine)
Adobe Analytics 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、Adobe Analytics のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="Page", y="PageViews") plt.show()
Adobe Analytics 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("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()
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