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

次は接続文字列を作成してZuora に接続します。create_engine 関数を使って、Zuora 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("zuora:///?OAuthClientID=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&Tenant=USProduction&ZuoraService=DataQuery&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

Zuora はユーザー認証にOAuth 標準を使用しています。OAuth 認証ついて詳しくは、オンラインヘルプドキュメントを参照してください。

Tenant プロパティの設定

プロバイダへの有効な接続を作成するには、アカウントの設定と合致するテナント値を1つ選択する必要があります。以下は、利用可能なオプションのリストです。

• USProduction：リクエストはhttps://rest.zuora.com に送信されます。
• USAPISandbox：リクエストはhttps://rest.apisandbox.zuora.com に送信されます。
• USPerformanceTest：リクエストはhttps://rest.pt1.zuora.com に送信されます。
• EUProduction：リクエストはhttps://rest.eu.zuora.com に送信されます。
• EUSandbox：リクエストはhttps://rest.sandbox.eu.zuora.com に送信されます。

デフォルトではUSProduction テナントを使用します。

Zuora サービスの選択

データクエリとAQuA API の2つのZuora サービスを使用します。デフォルトでは、ZuoraService はAQuADataExport に設定されています。

DataQuery

データクエリ機能は、非同期の読み取り専用SQL クエリを実行することで、Zuora テナントからのデータのエクスポートを実現します。 このサービスは、素早く軽量なSQL クエリでの使用を推奨します。

制限

• フィルタ適用後の、テーブルごとの入力レコードの最大数： 1,000,000
• 出力レコードの最大数： 100,000
• テナントごとの、実行用に送信される同時クエリの最大数： 5
• テナントごとの、同時クエリの制限に達した後に実行用に送信され、キューに追加されるクエリの最大数： 10
• 1時間単位での、各クエリの最大処理時間： 1
• GB 単位での、各クエリに割り当てられるメモリの最大サイズ： 2
• Index Join を使用する際のインデックスの最大値。言い換えれば、Index Join を使用する際にWHERE 句で使われる一意の値に基づいた、左のテーブルから返されるレコードの最大数： 20.000

AQuADataExport

AQuA API のエクスポートは、すべてのオブジェクト（テーブル）のすべてのレコードをエクスポートするように設計されています。AQuA のクエリジョブには以下の制限があります。

制限

• AQuA のジョブ内のクエリが8時間以上実行されている場合、ジョブは自動的に停止されます。
• 停止されたAQuA のジョブは3回再試行可能で、その後失敗として返されます。

Zuora 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 Id, BillingCity FROM Invoices WHERE BillingState = 'CA'""", engine)

Zuora 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、Zuora データをグラフ化してみます。

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

Zuora 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。

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ソースコード

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

engine = create_engine("zuora:///?OAuthClientID=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&Tenant=USProduction&ZuoraService=DataQuery&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT Id, BillingCity FROM Invoices WHERE BillingState = 'CA'""", engine)

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