Python pandas を使ってBing Search のデータを可視化・分析する方法

CData Python Connector を使えば、Python でBing Search をpandas などのライブラリで呼び出してデータ分析や可視化を実行できます。

加藤龍彦
デジタルマーケティング

最終更新日:2023-09-23

この記事で実現できるBing Search 連携のシナリオ

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

次は接続文字列を作成してBing Search に接続します。create_engine 関数を使って、Bing Search 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("bing:///?APIKey=MyAPIKey")

Bing 接続プロパティの取得・設定方法

Bing に接続するには、ApiKey 接続プロパティを設定します。 API キーを取得するには、Bing Web Search API が Azure Cognitive Services からBing Search Services に移動したため、Azure Marketplace からBing Search リソースを作成します。 リソースが作成されると、サブスクリプションキー(API キー)が発行されます。これは、接続設定のAPIKey プロパティに使用します。

Azure Marketplace 経由でのBing Search リソースの作成

  1. Microsoft アカウントでAzure ポータルにサインインします。アカウントを取得していない場合は、作成をクリックします。
  2. 検索バーにBing と入力し、Marketplace から適切なBing サービスを選択します。
  3. サブスクリプションの詳細を選択し、無料使用版をクリックしてトライアルに登録するか、サブスクリプションをお持ちでない場合は購入します。
  4. 既存のリソースグループを選択するか、新しいグループを作成してリソースを構成します。
  5. インスタンスの詳細で、名前リージョンを入力し、該当する場合は、Free F1 の価格ティアまたは別のパッケージを選択します。
  6. 契約条件に同意し、確認と作成をクリックします。デプロイが完了したら、リソースへ移動をクリックします。
  7. API キーを取得するには、左側のメニューでキーとエンドポイントをクリックします。このキーをAPIKey プロパティに使用します。

詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

Bing Search 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 Title, ViewCount FROM VideoSearch WHERE SearchTerms = 'WayneTech'""", engine)

Bing Search のデータを可視化

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

df.plot(kind="bar", x="Title", y="ViewCount")
plt.show()
Bing Search results in a Python plot (Salesforce is shown).

Bing Search 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("bing:///?APIKey=MyAPIKey")
df = pandas.read_sql("""SELECT Title, ViewCount FROM VideoSearch WHERE SearchTerms = 'WayneTech'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="Title", y="ViewCount")
plt.show()

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