各製品の資料を入手。
詳細はこちら →
製品をチェック
Python pandas を使ってPipedrive のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でPipedrive 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Pipedrive 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 Pipedrive は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Pipedrive にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Pipedrive 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Pipedrive 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。
- Pipedrive 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Pipedrive 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Pipedrive 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Pipedrive 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Pipedrive のデータを可視化
次は接続文字列を作成してPipedrive に接続します。create_engine 関数を使って、Pipedrive 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("pipedrive:///?AuthScheme=Basic&CompanyDomain=MyCompanyDomain&APIToken=MyAPIToken")
Pipedrive 接続プロパティの取得・設定方法
Pipedrive には、接続および認証する2つの方法があります。Basic およびOAuth です。
Basic 認証
Basic 認証で認証するには：- API トークンを取得します。
- Pipedrive ポータルを開きます。
- ページ右上のアカウント名をクリックします。Pipedrive はドロップダウンリストを表示します。
- 会社設定 -> Personal Preferences -> API -> Generate Token に移動します。
- 生成されたAPI トークンの値を記録します。また、CompanyDomain を控えておきます。これは、PipeDrive ホームページのURL に表示されます。（これは会社の開発者用サンドボックスのURL です。）
- 次の接続プロパティを設定します。
- APIToken：取得したAPI トークンの値。
- CompanyDomain：開発者サンドボックスURL のCompanyDomain。
- AuthScheme：Basic。
- 承認されたユーザー名とパスワードでログインします。
API トークンはPipedrive ポータルに保存されます。これを取得するには、会社名をクリックし、ドロップダウンリストを使用して会社設定 -> Personal Preferences -> API に移動します。
OAuth 認証
ユーザー名やパスワードへのアクセスを保有していない場合や、それらを使いたくない場合にはOAuth ユーザー同意フローを使用します。認証方法については、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証」セクションを参照してください。
Pipedrive 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 PersonName, UserEmail FROM Deals WHERE Value = '50000'""", engine)
Pipedrive 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、Pipedrive のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="PersonName", y="UserEmail") plt.show()
Pipedrive 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("pipedrive:///?AuthScheme=Basic&CompanyDomain=MyCompanyDomain&APIToken=MyAPIToken")
df = pandas.read_sql("""SELECT PersonName, UserEmail FROM Deals WHERE Value = '50000'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="PersonName", y="UserEmail")
plt.show()
関連コンテンツ
