Python pandas を使ってCertinia データを可視化・分析する方法

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ライブラリがあり、開発やデータ分析を行う際には必須と言っていいライブラリも多く存在します。CData Python Connector for Certinia は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Certinia にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Certinia データの可視化を実現します。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でCertinia にリアルタイムアクセスし、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 Connectors の特徴

CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。

1. Certinia 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
2. pandas をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにCertinia データを連携
3. ノーコードでの手軽な接続設定

CData Python Connectors では、1.データソースとしてCertinia の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。

以下の手順に従い、必要なライブラリをインストールし、Python オブジェクト経由でCertinia にアクセスします。

必要なライブラリのインストール

pip で、pandas & Matplotlib ライブラリおよび、SQLAlchemy をインストールします。

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

次にライブラリをインポートします。

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

Python でCertinia データを可視化

次は接続文字列を作成してCertinia に接続します。create_engine 関数を使って、Certinia に連携するEngne を作成します。以下はサンプルの接続文字列になりますので、環境に応じてクレデンシャル部分を変更してください。

engine = create_engine("certinia:///?User=myUser&Password=myPassword&Security Token=myToken&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

Certinia 接続プロパティの取得・設定方法

デフォルトでは、CData 製品は本番環境に接続します。サンドボックスアカウントを使用するには、UseSandbox をtrue に設定します。User にサンドボックスのユーザー名を指定してください。

Certinia への認証

Certinia への接続に使用できる認証方法は以下のとおりです。

• ログイン認証
• SSO
• OAuth

ログインおよびトークン

User およびPassword をログインクレデンシャルに設定します。さらにSecurityToken を設定します。SecurityToken については、信頼できるIP アドレスに利用中のIP を追加することで指定する必要がなくなります。

セキュリティトークンを無効にするには、以下の手順を実行してください。

1. Certinia にログインして、「設定」セクションの「Quick Find」ボックスに「Network Access」と入力します。
2. 使用しているIP アドレスを信頼できるIP アドレスのリストに追加します。

セキュリティトークンの取得には、以下を実行してください。

1. Certinia の個人情報設定用ページを開きます。
2. セキュリティトークンリセット用のリンクをクリックすると、トークンが指定したメールアドレスに送信されます。
3. 取得したセキュリティトークンを、SecurityToken 接続プロパティに指定するか、Password に追加してください。

OAuth

すべてのOAuth フローで、AuthScheme をOAuth に設定する必要があります。詳しい設定方法については、ヘルプドキュメントの「OAuth」セクションを参照してください。

Certinia にアクセスするSQL を実行

pandas のread_sql 関数を使って好きなSQL を発行して、DataFrame にデータを格納します。

df = pandas.read_sql("""SELECT BillingState, Name FROM Account WHERE Industry = 'Floppy Disks'""", engine)

Certinia データを可視化

DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、Certinia データをグラフ化してみます。

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

Certinia からPython へのデータ連携には、ぜひCData Python Connector をご利用ください

このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。

日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。

ソースコード

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

engine = create_engine("certinia:///?User=myUser&Password=myPassword&Security Token=myToken&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT BillingState, Name FROM Account WHERE Industry = 'Floppy Disks'""", engine)

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