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Python pandas を使ってBing Ads データをビジュアライズ

CData Python Connector for Bing Ads を使えば、Python でBing Ads をpandas やその他の標準モジュールでで呼び出し、データ分析やビジュアライズが可能になります。

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 Bing Ads は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Bing Ads にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Bing Ads をビジュアライズできます。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でBing Ads にリアルタイムアクセスし、クエリを実行し、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Bing Ads 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。Bing Ads 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Bing Ads 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)。

Bing Ads データへの接続

Bing Ads 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。

Bing Ads API はOAuth 2 標準を使用します。Bing Ads への認証には、有効なBing Ads OAuth 資格情報が必要です。また開発者トークンを取得する必要があります。詳しくは、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

以下の手順に従い、必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクト経由でBing Ads にアクセスします。

必要なモジュールのインストール

pip で、pandas & Matplotlib モジュールおよび、SQLAlchemy ツールキットをインストールします:

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

以下のようにモジュールをインポートします:

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

Python でBing Ads データをビジュアライズ

次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、Bing Ads に連携するEngne を作成します。.

engine = create_engine("bingads:///? OAuthClientId=MyOAuthClientId& OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret& CallbackURL=http://localhost:portNumber& AccountId=442311& CustomerId=5521444& DeveloperToken=11112332233&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

Bing Ads 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, Name FROM AdGroups WHERE CampaignId = '234505536'""", engine)

Bing Ads 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、Bing Ads data をグラフで表現してみます。show メソッドはグラフを新しいウィンドウに表示します。

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

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ソースコードe

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

engine = create_engine("bingads:///? OAuthClientId=MyOAuthClientId& OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret& CallbackURL=http://localhost:portNumber& AccountId=442311& CustomerId=5521444& DeveloperToken=11112332233&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT Id, Name FROM AdGroups WHERE CampaignId = '234505536'""", engine)

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