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Python pandas を使ってOracle Eloqua のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でOracle Eloqua 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。
最終更新日：2023-09-23
この記事で実現できるOracle Eloqua 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 OracleEloqua は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Oracle Eloqua にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Oracle Eloqua 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Oracle Eloqua 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。
- Oracle Eloqua 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
- pandas をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにOracle Eloqua のデータを連携
- 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Oracle Eloqua 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Oracle Eloqua 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Oracle Eloqua のデータを可視化
次は接続文字列を作成してOracle Eloqua に接続します。create_engine 関数を使って、Oracle Eloqua 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("oracleeloqua:///?User=user&Password=password&Company=CData")
Oracle Eloqua への標準的な認証方法は、ログインメソッドによるものです。ログインメソッドでは、Company を設定し、User およびPassword をログインに使用するクレデンシャルに設定する必要があります。このメソッドは、SSL でHTTP Basic 認証を使用します。
あるいは、Oracle Eloqua OAuth 認証を使用して接続することもできます。これは、ユーザー名やパスワードへのアクセスを保有していない場合や、それらを使いたくない場合に使用できます。OAuth は、他のユーザーが彼らのデータにアクセスできるようにするのに適しています。ログインクレデンシャルを使う方法は、自分のデータへのアクセスに適しています。
Oracle Eloqua 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 Name, ActualCost FROM Campaign WHERE ShipCity = 'New York'""", engine)
Oracle Eloqua 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、Oracle Eloqua のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="Name", y="ActualCost") plt.show()
Oracle Eloqua 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("oracleeloqua:///?User=user&Password=password&Company=CData")
df = pandas.read_sql("""SELECT Name, ActualCost FROM Campaign WHERE ShipCity = 'New York'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="Name", y="ActualCost")
plt.show()
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