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

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

Cvent への認証を行う前に、ワークスペースとOAuth アプリケーションを作成する必要があります。

ワークスペースの作成

ワークスペースを作成するには：

1. Cvent にサインインし、App Switcher（ページ右上の青いボタン） -> Admin に移動します。
2. Admin メニューから、Integrations -> REST API に移動します。
3. Developer Management の新しいタブが立ち上がります。新しいタブでManage API Access をクリックします。
4. Workspace を作成し、名前を付けます。開発者にアクセスさせたいスコープを選択します。スコープは、開発者がアクセスできるデータドメインを制御します。
   • All を選択すると、開発者は任意のスコープ、およびREST API にこれから追加されるスコープを選択できます。
   • Custom を選択すると、開発者がOAuth アプリで選択できるスコープを、選択したスコープに制限できます。本製品によって公開されるすべてのテーブルにアクセスするには、次のスコープを設定する必要があります。

     event/attendees:read	event/attendees:write	event/contacts:read
     event/contacts:write	event/custom-fields:read	event/custom-fields:write
     event/events:read	event/events:write	event/sessions:delete
     event/sessions:read	event/sessions:write	event/speakers:delete
     event/speakers:read	event/speakers:write	budget/budget-items:read
     budget/budget-items:write	exhibitor/exhibitors:read	exhibitor/exhibitors:write
     survey/surveys:read	survey/surveys:write

OAuth アプリケーションの作成

Workspace を設定して招待すると、開発者はサインアップしてカスタムOAuth アプリを作成できます。手順については、ヘルプドキュメントのカスタムOAuth アプリケーションの作成を参照してください。

Cvent への接続

OAuth アプリケーションを作成したら、次の接続プロパティを設定してCvent に接続します。

• InitiateOAuth：GETANDREFRESH。OAuthAccessToken を自動的に取得およびリフレッシュするために使用します。
• OAuthClientId：OAuth アプリケーションに関連付けられたClient ID。これは、Cvent Developer Portal のApplications page ページにあります。
• OAuthClientSecret：OAuth アプリケーションに関連付けられたClient secret。これは、Cvent Developer Portal のApplications page ページにあります。

Cvent 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, Title FROM Events WHERE Virtual = 'true'""", engine)

Cvent 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、Cvent のデータをグラフ化してみます。

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

Cvent 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("cvent:///?OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT Id, Title FROM Events WHERE Virtual = 'true'""", engine)

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