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Python のDash ライブラリを使って、Tableau CRM Analytics のデータ に連携するウェブアプリケーションを開発する方法
CData Python Connector を使って、Tableau CRM Analytics にデータ連携するPython ウェブアプリケーションを開発できます。pandas とDash を使って作成してみます。
最終更新日：2023-09-23
この記事で実現できるTableau CRM 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、多くのモジュールがあり、システム構築を素早く効率的に行うことができます。CData Python Connector for TableauCRM を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでTableau CRM Analytics にデータ連携するアプリケーションを効率的に開発することができます。本記事では、pandas、Dash とCData Connector を使って、Tableau CRM Analytics に連携して、Tableau CRM Analytics のデータ をビジュアライズするシンプルなウェブアプリを作る方法をご紹介します。
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。
- Tableau CRM 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
- Dash をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにTableau CRM Analytics のデータを連携
- ノーコードでの手軽な接続設定
必要なモジュールのインストール
まずは、pip で必要なモジュールおよびフレームワークをインストールします：
pip install pandas pip install dash pip install dash-daq
Python でTableau CRM Analytics のデータを可視化
必要なモジュールとフレームワークがインストールされたら、ウェブアプリを開発していきます。コードのスニペットは以下の通りです。フルコードは記事の末尾に掲載しているので、参考にしてください。
まず、CData Connector を含むモジュールをインポートします：
import os import dash import dash_core_components as dcc import dash_html_components as html import pandas as pd import cdata.tableaucrm as mod import plotly.graph_objs as go
接続文字列を使ってデータへの接続を確立します。connect 関数を使ってCData Tableau CRM Analytics Connector からTableau CRM Analytics のデータ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyConsumerKey;OAuthClientSecret=MyConsumerSecret;CallbackURL=http://localhost:portNumber;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
Tableau CRM Analytics 接続プロパティの取得・設定方法
Tableau CRM Analytics は、OAuth 2 認証規格を使用します。Tableau CRM Analytics にアプリを登録して、OAuthClientId およびOAuthClientSecret を取得する必要があります。
認証の手順は、ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションを参照してください。
Tableau CRM Analytics にクエリを実行
read_sql 関数を使って、padas からSQL 文を発行し、DataFrame に結果を格納します。
df = pd.read_sql("""SELECT Name, CloseDate FROM Dataset_Opportunity WHERE StageName = 'Closed Won'""", cnxn)
ウェブアプリケーションの設定
DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、ウェブアプリにname、stylesheet、title を設定していきます。
app_name = 'dash-tableaucrmedataplot' external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'] app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets) app.title = 'CData + Dash'
Layout 設定
次に、Tableau CRM Analytics のデータ をベースにした棒グラフを作詞し、アプリのレイアウトを設定します。
trace = go.Bar(x=df.Name, y=df.CloseDate, name='Name')
app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
dcc.Graph(
id='example-graph',
figure={
'data': [trace],
'layout':
go.Layout(alt='Tableau CRM Analytics Dataset_Opportunity Data', barmode='stack')
})
], className="container")
アプリをセットアップして実行
接続、アプリ、レイアウトを定義したら、アプリを実行してみましょう。以下のコードで実行できます。
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
最後に、Python でウェブアプリを起動してブラウザでTableau CRM Analytics のデータ を見てみましょう。
python tableaucrm-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね！
おわりに
Tableau CRM Analytics Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Tableau CRM Analytics のデータ への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成してみてください。
import os
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import cdata.tableaucrm as mod
import plotly.graph_objs as go
cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyConsumerKey;OAuthClientSecret=MyConsumerSecret;CallbackURL=http://localhost:portNumber;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pd.read_sql("SELECT Name, CloseDate FROM Dataset_Opportunity WHERE StageName = 'Closed Won'", cnxn)
app_name = 'dash-tableaucrmdataplot'
external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']
app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)
app.title = 'CData + Dash'
trace = go.Bar(x=df.Name, y=df.CloseDate, name='Name')
app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
dcc.Graph(
id='example-graph',
figure={
'data': [trace],
'layout':
go.Layout(alt='Tableau CRM Analytics Dataset_Opportunity Data', barmode='stack')
})
], className="container")
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
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