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Python pandas を使ってDynamics 365 のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でDynamics 365 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Dynamics 365 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 Dynamics365 は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Dynamics 365 にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Dynamics 365 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Dynamics 365 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。
- Dynamics 365 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Dynamics 365 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Dynamics 365 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Dynamics 365 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Dynamics 365 のデータを可視化
次は接続文字列を作成してDynamics 365 に接続します。create_engine 関数を使って、Dynamics 365 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("dynamics365:///?OrganizationUrl=https://myaccount.operations.dynamics.com/&Edition=Sales&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
Dynamics 365 接続プロパティの取得・設定方法
Microsoft Dynamics 365 への接続
Microsoft Dynamics 365 ドライバーは、以下のMicrosoft Dynamics 365 エディションへの接続をサポートしています。
- CustomerService
- FieldService
- FinOpsOnline （デフォルト）
- FinOpsOnPremise
- HumanResources
- Marketing
- ProjectOperations
- Sales
Notes：
- Supply Chain Management はFinance and Operations と同一です。これらのいずれかに接続するには、Edition をFinOpsOnline またはFinOpsOnPremise のいずれかに設定します。
- Microsoft Dynamics 365 Business Central については、個別のMicrosoft Dynamics 365 Business Central ドライバーを使用してください。
- OrganizationUrl：お使いのMicrosoft Dynamics 365 組織のURL。例えば、https://orgcb42e1d0.crm.dynamics.com。
- Edition：上記のエディション一覧に示すとおり。
Microsoft Dynamics 365 への認証
Microsoft Dynamics 365 は、Azure AD、Azure サービスプリンシパル、Azure マネージドID（MSI）を経由する認証をサポートします。これらはすべてOAuth 規格に基づきます。 認証方法の詳細は、ヘルプドキュメントを参照してください。
Dynamics 365 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 GoalHeadingId, Name FROM GoalHeadings WHERE Name = 'MyAccount'""", engine)
Dynamics 365 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、Dynamics 365 のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="GoalHeadingId", y="Name") plt.show()
Dynamics 365 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("dynamics365:///?OrganizationUrl=https://myaccount.operations.dynamics.com/&Edition=Sales&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT GoalHeadingId, Name FROM GoalHeadings WHERE Name = 'MyAccount'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="GoalHeadingId", y="Name")
plt.show()
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