Python pandas を使ってPonparemall 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 Ponparemall は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Ponparemall にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Ponparemall 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Ponparemall 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. Ponparemall 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Ponparemall 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Ponparemall 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Ponparemall 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Ponparemall データを可視化

次は接続文字列を作成してPonparemall に接続します。create_engine 関数を使って、Ponparemall 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("ponparemall:///?InventoryUserId=Inventory UserId&InventoryPassword=Invetory Password")

Ponparemall に接続するには、ShopUrl、InventoryUserId、InventoryPassword、OrderUserId、OrderPassword、PaymentUserId、およびPaymentPassword が必要です。

Ponparemall へのアクセスの設定

Ponparemall には各API のId とPassword が必要です。取得するには、以下の手順に従ってください。

• Ponparemall Manager にログインし、メニューの「各種申請」の「WebAPI利用申請」をクリックします。
• Web API メニューの「WebAPIサービス利用申請」をクリックし、利用申請を行います。
• 後日、Ponparemall から必要なId とPassword が送られてきます。

Ponparemall アカウントの認証

次の接続プロパティを設定して接続します。

• ShopUrl：接続先のPonparemall Shop URL を設定。「http://storetst4.ponparemall.com/sample/」に含まれる「sample」の部分を入力します。
• InventoryUserId：「在庫API」のユーザID を設定。このプロパティは、Inventory テーブルにアクセスする場合に必要です。
• InventoryPassword：「在庫API」のパスワードを設定。このプロパティは、Inventory テーブルにアクセスする場合に必要です。
• OrderUserId：「受注API」のユーザID を設定。このプロパティは、Orders テーブルにアクセスする場合に必要です。
• OrderPassword：「受注API」のパスワードを設定。このプロパティは、Orders テーブルにアクセスする場合に必要です。
• PaymentUserId：「決済API」のユーザID を設定。このプロパティは、Payments テーブルにアクセスする場合に必要です。
• PaymentPassword：「決済API」のパスワードを設定。このプロパティは、Payments テーブルにアクセスする場合に必要です。

Ponparemall 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 OrderNumber, OrderStatus FROM Orders WHERE DateRangeSearchColumn = '2'""", engine)

Ponparemall 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、Ponparemall データをグラフ化してみます。

df.plot(kind="bar", x="OrderNumber", y="OrderStatus")
plt.show()

Ponparemall 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("ponparemall:///?InventoryUserId=Inventory UserId&InventoryPassword=Invetory Password")
df = pandas.read_sql("""SELECT OrderNumber, OrderStatus FROM Orders WHERE DateRangeSearchColumn = '2'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="OrderNumber", y="OrderStatus")
plt.show()