Python で pandas を使って Unbounce 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 API Driver for Python、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、Unbounce に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、Unbounce 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 Unbounce 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 Unbounce 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。Unbounce 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 Unbounce 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。

Unbounce のデータへの接続

Unbounce 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。

まず、Profile 接続プロパティにUnbounce プロファイルのディスク上の場所を設定します（例：C:\profiles\Unbounce.apip）。

次に、ProfileSettings 接続プロパティにUnbounce の接続文字列を設定します（以下を参照）。

Unbounce API プロファイル設定

Unbounce はOAuth を使用してデータに認証します。

Unbounce に認証するには、まずOAuth アプリケーションを登録する必要があります。https://developer.unbounce.com/getting_started/ にアクセスし、Register OAuth Application フォームを完了します。

以下の接続プロパティを設定すると、接続の準備が整います：

• AuthScheme：OAuth に設定します。
• InitiateOAuth：GETANDREFRESH に設定します。InitiateOAuth を使用してOAuthAccessToken を取得するプロセスを管理できます。
• OAuthClientId：アプリ設定で指定されているClient Id を設定します。
• OAuthClientSecret：アプリ設定で指定されているClient Secret を設定します。
• CallbackURL：アプリ設定で指定したRedirect URI を設定します。

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 Unbounce 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 Unbounce 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、Unbounce のデータを操作するための Engine を作成します。

engine = create_engine("api:///?Profile=C:\profiles\Unbounce.apip&Authscheme=OAuth&OAuthClientId=your_client_id&OAuthClientSecret=your_client_secret&CallbackUrl=your_callback_url")

Unbounce 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 Tags WHERE State = 'active'", engine)

Unbounce 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 Unbounce 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()

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完全なソースコード

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

engine = create_engine("api:///?Profile=C:\profiles\Unbounce.apip&Authscheme=OAuth&OAuthClientId=your_client_id&OAuthClientSecret=your_client_secret&CallbackUrl=your_callback_url")
df = pandas.read_sql("SELECT Id, Name FROM Tags WHERE State = 'active'", engine)

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