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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。
古川えりか
コンテンツスペシャリスト
Python
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 とpetl フレームワークを使って、Adobe Analytics に連携するPython アプリや、Adobe Analytics データをETL することが可能です。本記事では、CData Python Connector をpetl と一緒に使い、ETL 処理を実装します。
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 data 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 data への連携は、RDB ソースへのアクセスと同感覚で行うことができます。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 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。
CData Adobe Analytics Connector をインストールしたら、次のように必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクトでAdobe Analytics にアクセスします。
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 petl pip install pandas
モジュールとフレームワークをインストールしたら、ETL アプリケーションを組んでいきます。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付いています。
CData Connector を含むモジュールをインポートします:
import petl as etl import pandas as pd import cdata.adobeanalytics as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Adobe Analytics Connector からAdobe Analytics への接続を行います
cnxn = mod.connect("GlobalCompanyId=myGlobalCompanyId; RSID=myRSID; OAuthClientId=myOauthClientId; OauthClientSecret=myOAuthClientSecret; CallbackURL=myCallbackURL;")
Adobe Analytics にはSQL でデータアクセスが可能です。AdsReport エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Page, PageViews FROM AdsReport WHERE City = 'Chapel Hill'"
DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でExtract(取得)、Transform(加工)、Load(ロード)を組みます。この例では、Adobe Analytics data を取得して、PageViews カラムでデータをソートして、CSV ファイルにデータをロードします。
table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'PageViews') etl.tocsv(table2,'adsreport_data.csv')
CData Python Connector for AdobeAnalytics を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Adobe Analytics data を扱うことができ、petl のようなETL パッケージから直接データにアクセスが可能になります。
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 data 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。
import petl as etl import pandas as pd import cdata.adobeanalytics as mod cnxn = mod.connect("GlobalCompanyId=myGlobalCompanyId; RSID=myRSID; OAuthClientId=myOauthClientId; OauthClientSecret=myOAuthClientSecret; CallbackURL=myCallbackURL;") sql = "SELECT Page, PageViews FROM AdsReport WHERE City = 'Chapel Hill'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'PageViews') etl.tocsv(table2,'adsreport_data.csv')