Python pandas を使ってAdobe Analytics データをビジュアライズ

こんにちは！コンテンツスペシャリストの古川です。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 AdobeAnalytics は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Adobe Analytics にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Adobe Analytics 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Adobe Analytics にリアルタイムアクセスし、クエリを実行して結果をビジュアライズする方法を説明します。

CData Python Connector は、ビルトインされた効率的なデータプロセスにより、リアルタイムAdobe Analytics データにPython からアクセスし、高いパフォーマンスと接続性を発揮します。Adobe Analytics に複雑なクエリを投げる際に、ドライバーはフィルタリング、集計などがサポートされている場合、SQL 処理を直接Adobe Analytics 側に行わせ、サポートされていないSQL 処理については、組み込まれたSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います（特にJOIN やSQL 関数など）。

Adobe Analytics データへの接続

まずは、右側のサイドバーからCData Pytthon Connector の無償トライアルをダウンロード・インストールしてください。必要な接続プロパティを使って接続文字列を作成します。本記事では、接続文字列をcreate_engine 関数のパラメータとして送ります。

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の取得

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 の取得

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。

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Adobe Analytics 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Adobe Analytics データをビジュアライズ

次は接続文字列を作成してAdobe Analytics に接続します。create_engine 関数を使って、Adobe Analytics 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("adobeanalytics:///?GlobalCompanyId=myGlobalCompanyId& RSID=myRSID& OAuthClientId=myOauthClientId& OauthClientSecret=myOAuthClientSecret& CallbackURL=myCallbackURL")

Adobe Analytics 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 Page, PageViews FROM AdsReport WHERE City = 'Chapel Hill'""", engine)

Adobe Analytics データをビジュアライズ

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

df.plot(kind="bar", x="Page", y="PageViews")
plt.show()

製品の無償トライアル情報

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 への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成しましょう。

ソースコード

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

engine = create_engine("adobeanalytics:///?GlobalCompanyId=myGlobalCompanyId& RSID=myRSID& OAuthClientId=myOauthClientId& OauthClientSecret=myOAuthClientSecret& CallbackURL=myCallbackURL")
df = pandas.read_sql("""SELECT Page, PageViews FROM AdsReport WHERE City = 'Chapel Hill'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="Page", y="PageViews")
plt.show()