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Python pandas を使ってSalesforce のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でSalesforce 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Salesforce 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 Salesforce は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Salesforce にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Salesforce 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Salesforce 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。
- Salesforce 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Salesforce 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Salesforce 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Salesforce 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Salesforce のデータを可視化
次は接続文字列を作成してSalesforce に接続します。create_engine 関数を使って、Salesforce 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("salesforce:///?User=username&Password=password&SecurityToken=Your_Security_Token")
Salesforce 接続プロパティの設定方法
標準認証の設定
Salesforce への接続には、以下の3つの認証方式が利用可能です。標準的な認証方式では、以下の情報が必要となります。
- ユーザー名
- パスワード
- セキュリティトークン
セキュリティトークンの取得方法については、セキュリティトークン取得手順をご参照ください。
OAuth 認証の設定
ユーザー名とパスワードによる認証が利用できない（避けたい）場合は、OAuth 認証を使用することができます。
SSO（シングルサインオン）の設定
IDプロバイダー経由でのシングルサインオンを利用する場合は、以下のプロパティを設定してください。
- SSOProperties
- SSOLoginUrl
- TokenUrl
詳細な設定手順については、ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションをご確認ください。
Salesforce 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 Industry, AnnualRevenue FROM Account WHERE Name = 'GenePoint'""", engine)
Salesforce 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、Salesforce のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="Industry", y="AnnualRevenue") plt.show()
Salesforce 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("salesforce:///?User=username&Password=password&SecurityToken=Your_Security_Token")
df = pandas.read_sql("""SELECT Industry, AnnualRevenue FROM Account WHERE Name = 'GenePoint'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="Industry", y="AnnualRevenue")
plt.show()
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