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Adobe Analytics Python Connector 相談したいAdobe Analytics へのデータ連携用のPython Connecotr ライブラリ。 pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにAdobe Analytics をシームレスに統合。
CData
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 AdobeAnalytics を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでAdobe 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、Adobe Analytics に連携して、Adobe Analytics 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 は、以下のような特徴を持った製品です。
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
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.adobeanalytics 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 Adobe Analytics Connector からAdobe Analytics データ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("GlobalCompanyId=myGlobalCompanyId; RSID=myRSID; OAuthClientId=myOauthClientId; OauthClientSecret=myOAuthClientSecret; CallbackURL=myCallbackURL;")
Adobe Analytics はOAuth 認証標準を利用しています。 OAuth 統合またはサービスアカウント統合で認証できます。OAuth を使って認証するには、アプリケーションを作成してOAuthClientId、OAuthClientSecret、およびCallbackURL 接続プロパティを取得しなければなりません。認証方法については、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」を参照してください。
GlobalCompanyId は必須の接続プロパティです。Global Company ID がわからない場合は、Swagger UI のusers/me エンドポイントのリクエストURL で見つけることができます。Swagger UI にログインした後、ユーザーエンドポイントを展開し、「GET users/me」ボタンをクリックします。「Try it out」ボタンと「Execute」ボタンをクリックします。リクエストURL のusers/me エンドポイントの直前に表示されるGlobal Company ID をメモします。
Report Suite ID (RSID)は必須の接続プロパティです。Adobe Analytics UI で、「管理者」->「レポートスイート」に進むと、名前の横にある識別子とともにレポートスイートのリストが表示されます。
GlobalCompanyId、RSID、およびOAuth 接続プロパティを設定して、Adobe Analytics に接続してください。
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 Page, PageViews FROM AdsReport WHERE City = 'Chapel Hill'""", cnxn)
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-adobeanalyticsedataplot' external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'] app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets) app.title = 'CData + Dash'
次に、Adobe Analytics 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.Page, y=df.PageViews, name='Page') 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='Adobe Analytics AdsReport Data', barmode='stack') }) ], className="container")
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Adobe Analytics データ を見てみましょう。
python adobeanalytics-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね!
Adobe 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、Adobe Analytics 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.adobeanalytics as mod import plotly.graph_objs as go cnxn = mod.connect("GlobalCompanyId=myGlobalCompanyId; RSID=myRSID; OAuthClientId=myOauthClientId; OauthClientSecret=myOAuthClientSecret; CallbackURL=myCallbackURL;") df = pd.read_sql("SELECT Page, PageViews FROM AdsReport WHERE City = 'Chapel Hill'", cnxn) app_name = 'dash-adobeanalyticsdataplot' 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.Page, y=df.PageViews, name='Page') 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='Adobe Analytics AdsReport Data', barmode='stack') }) ], className="container") if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True)