Python で pandas を使って Talkdesk データを可視化する方法

Python の豊富なエコシステムを活用することで、作業を迅速に開始し、システム間の連携をより効果的に行うことができます。CData Python Connector for Talkdesk、pandas および Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットを組み合わせることで、Talkdesk に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、Talkdesk のデータを可視化できます。この記事では、pandas、SQLAlchemy、Matplotlib の組み込み関数を使用して Talkdesk のデータに接続し、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 Connector は、組み込みの最適化されたデータ処理機能により、Python での Talkdesk のデータへのリアルタイムアクセスにおいて比類のないパフォーマンスを提供します。Talkdesk に対して複雑な SQL クエリを発行すると、ドライバーはフィルタや集計などのサポートされている SQL 操作を Talkdesk に直接プッシュし、サポートされていない操作（多くの場合、SQL 関数や JOIN 操作）は組み込みの SQL エンジンを使用してクライアント側で処理します。

Talkdesk のデータへの接続

Talkdesk のデータへの接続は、他のリレーショナルデータソースへの接続と同様です。必要な接続プロパティを使用して接続文字列を作成します。この記事では、接続文字列を create_engine 関数のパラメータとして渡します。

Talkdesk では OAuth 2.0 の Client Credentials グラントを使用します。ブラウザでの認可ステップやコールバック URL は必要ありません。

以下の接続プロパティを設定します。

• AccountName：Talkdesk アカウントの名前。
• Region：Talkdesk インスタンスがデプロイされているリージョン。指定できる値は US（デフォルト）、EU、CA、AU、UK、FedRamp です。
• OAuthClientId：カスタム OAuth アプリケーションの登録時に割り当てられた Client Id。
• OAuthClientSecret：カスタム OAuth アプリケーションに割り当てられた Client Secret。

カスタム OAuth アプリケーションの作成

1. Talkdesk アカウントにログインし、ナビゲーションメニューから OAuth Clients を選択します。
2. Create OAuth Client をクリックし、クライアントにわかりやすい名前を付けます。
3. Grant Type を Client Credentials に設定します。
4. Add scopes をクリックし、アクセスしたいデータに応じたスコープを選択します。
5. Create をクリックし、Client Id と Client Secret をコピーします。

接続時、ドライバーは Talkdesk にアクセストークンを自動でリクエストしてキャッシュし、有効期限が切れると更新します。アプリケーションで選択したスコープが、クエリ予定のビューに対応していることを確認してください。対応していない場合、トークンのリクエストが失敗することがあります。

以下の手順に従って、必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクトを介して Talkdesk にアクセスしてみましょう。

必要なモジュールのインストール

pip ユーティリティを使用して、pandas、Matplotlib モジュール、および SQLAlchemy ツールキットをインストールします。

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

以下のようにモジュールをインポートしてください。

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engine

Python で Talkdesk のデータを可視化する

接続文字列を使用して接続できます。create_engine 関数を使用して、Talkdesk のデータを操作するための Engine を作成します。

engine = create_engine("talkdesk:///?AccountName=myAccount&Region=US&OAuthClientId=myClientId&OAuthClientSecret=myClientSecret")

Talkdesk への SQL の実行

pandas の read_sql 関数を使用して、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。

df = pandas.read_sql("SELECT Id, Name FROM Users WHERE Active = 'true'", engine)

Talkdesk のデータの可視化

クエリ結果が DataFrame に格納されたら、plot 関数を使用して Talkdesk のデータを表示するグラフを作成します。show メソッドで、グラフを新しいウィンドウに表示します。

df.plot(kind="bar", x="Id", y="Name")
plt.show()

無料トライアル & 詳細情報

CData Python Connector for Talkdesk の 30日間無料トライアルをダウンロードして、Talkdesk のデータに接続する Python アプリケーションやスクリプトの構築を始めましょう。ご質問がありましたら、サポートチームまでお気軽にお問い合わせください。

完全なソースコード

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("talkdesk:///?AccountName=myAccount&Region=US&OAuthClientId=myClientId&OAuthClientSecret=myClientSecret")
df = pandas.read_sql("SELECT Id, Name FROM Users WHERE Active = 'true'", engine)

df.plot(kind="bar", x="Id", y="Name")
plt.show()