Adobe Analytics のデータをPythonのpandasで可視化する方法｜CData Connect AI

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
CData Connect AI Python SDKとpandas、Matplotlibを組み合わせ、リアルタイムのAdobe Analytics のデータを分析・可視化する方法を解説。pandas.read_sqlでSDK接続をそのまま渡せます。

CData Connect AI Python SDKをpandasとMatplotlibに接続すると、パーソナルアクセストークンで認証するだけでリアルタイムのAdobe Analytics のデータをDataFrameに読み込み、そのままグラフとして可視化できます。SQLAlchemyエンジンの設定やソースごとのドライバーインストールは不要です。

Python は豊富なモジュールのエコシステムを備えているため、素早く作業に取りかかり、システムをより効果的に連携できます。CData Connect AI Python SDK と pandas、Matplotlib のモジュールを使えば、Adobe Analytics のデータを可視化する Adobe Analytics 連携の Python アプリケーションやスクリプトを構築できます。この記事では、Connect AI に接続し、pandas と Matplotlib の組み込み関数を使ってAdobe Analytics のデータをクエリし、その結果を可視化する方法をご紹介します。

Connect AI Python SDK（cdata-connect-ai）は DB-API 2.0（PEP 249）に準拠したクライアントなので、pandas は SDK の接続オブジェクトから直接クエリ結果を読み取れます。ソースごとにドライバーをインストールする必要も、SQLAlchemy のエンジンを設定する必要もありません。パーソナルアクセストークンで接続して、その接続をそのまま pandas.read_sql に渡すだけです。

Connect AI で Adobe Analytics に接続する方法は？

CData Connect AI では、直感的なクリック操作ベースのインターフェースでデータソースに接続できます。

  1. Connect AI にログインし、Sources をクリックして、 Add Connection をクリックします
    2. 接続の追加
  2. 「Add Connection」パネルから「Adobe Analytics」を選択します
    3. データソースの選択
  3. Adobe Analytics に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    Adobe Analytics への接続

    それでは、Adobe Analytics に接続していきましょう。接続するには、GlobalCompanyId およびRSID を識別する必要があります。デフォルトでは、ドライバーが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可能です。詳しい手順については、ヘルプドキュメントの「Adobe Analytics への接続」セクションをご確認ください。

    Adobe Analytics への認証

    続いて、認証方法を設定しましょう。Adobe Analytics はOAuth 認証標準を利用しており、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）

    ユーザーアカウントでの認証では、すべてのフローでAuthScheme をOAuth に設定する必要があります。詳しい認証手順については、ヘルプドキュメントの「Adobe Analytics への認証」セクションをご参照ください。

    サービスアカウント

    サービスアカウントではサイレント認証が利用でき、ブラウザでのユーザー認証が不要です。このフローを使用するには、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」をご確認ください。これにより、サービスアカウントにアクセス権があるAdobe Analytics データに接続できるようになります。

    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。接続には以下のプロパティを設定してください。

    • 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、CData 製品がサービスアカウントでのOAuth フローを以下の手順で完了します。

    1. 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
    2. OAuthSettingsLocation にOAuth 値を保存し、接続間で永続化されるようにします
    3. 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
    接続の設定（Salesforce の例）
  4. 「Save & Test」をクリックします
  5. 「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。 権限の更新

パーソナルアクセストークン（PAT）を生成する

Python SDK は、アカウントのメールアドレスとパーソナルアクセストークン（PAT）を使って Connect AI に認証します。アクセスの粒度を保つために、アプリケーションごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

  1. Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして、設定ページを開きます。
  2. 設定ページの Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリックします。
  3. PAT に名前を付けて Create をクリックします。 新しい PAT の作成
  4. パーソナルアクセストークンは作成時にのみ表示されます。必ずコピーして安全な場所に保管してください。

必要なモジュールをインストールする

pip ユーティリティを使って、SDK（pandas エクストラ付き）と Matplotlib をインストールします。

pip install "cdata-connect-ai[full]"
pip install matplotlib

Python で Adobe Analytics のデータを可視化する

モジュールをインポートし、アカウントのメールアドレスと PAT で Connect AI に接続します。識別子は <Connection>.<Schema>.<Table> という3つの部分で構成されており、接続名はデフォルトでソース名（例：AdobeAnalytics1）になります。

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
import cdata_connect_ai

conn = cdata_connect_ai.connect(
    username="[email protected]",
    password="<your_pat>",
)

pandas で Adobe Analytics をクエリする

pandas の read_sql 関数を使って SQL ステートメントを実行し、結果セットを DataFrame に格納します。エンジンは不要で、SDK の接続をそのまま渡すだけです。

df = pandas.read_sql(
    "SELECT Page, PageViews "
    "FROM [AdobeAnalytics1].[AdobeAnalytics].[AdsReport] "
    "WHERE City = 'Chapel Hill'",
    conn,
)

注意：pandas が、公式にサポートしているのは SQLAlchemy の接続のみであるという UserWarning を出力する場合があります。これは DB-API 接続を直接渡したときに想定される動作です。クエリは正しく実行されるため、この警告は無視して問題ありません。

Adobe Analytics のデータを可視化する

クエリ結果を DataFrame に格納したら、plot 関数を使ってチャートを作成します。show メソッドを使うと、チャートが新しいウィンドウに表示されます。

df.plot(kind="bar", x="Page", y="PageViews")
plt.show()

conn.close()
クエリ結果を表示した Matplotlib のチャート（Salesforce の例）

関連情報と無料トライアル

これで、CData Connect AI Python SDK を通じて、リアルタイムのAdobe Analytics のデータを pandas に読み込めるようになりました。Adobe Analytics（および数百種類のその他のデータソース）への接続について詳しくは、Connect AI のページをご覧ください。

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完全なソースコード

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
import cdata_connect_ai

conn = cdata_connect_ai.connect(
    username="[email protected]",
    password="<your_pat>",
)

df = pandas.read_sql(
    "SELECT Page, PageViews "
    "FROM [AdobeAnalytics1].[AdobeAnalytics].[AdsReport] "
    "WHERE City = 'Chapel Hill'",
    conn,
)

df.plot(kind="bar", x="Page", y="PageViews")
plt.show()

conn.close()

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