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Google Analytics Python Connector 相談したいGoogle アナリティクスへのデータ連携用のPython Connector ライブラリ。 pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにGoogle アナリティクスをシームレスに統合。
CData
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 GoogleAnalytics を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでGoogle Analytics にデータ連携するアプリケーションを効率的に開発することができます。本記事では、pandas、Dash とCData Connector を使って、Google Analytics に連携して、Google Analytics データ をビジュアライズするシンプルなウェブアプリを作る方法をご紹介します。
CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。
まずは、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 pandas pip install dash pip install dash-daq
必要なモジュールとフレームワークがインストールされたら、ウェブアプリを開発していきます。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掲載しているので、参考にしてください。
まず、CData Connector を含むモジュールをインポートします:
import os import dash import dash_core_components as dcc import dash_html_components as html import pandas as pd import cdata.googleanalytics as mod import plotly.graph_objs as go
接続文字列を使ってデータへの接続を確立します。connect 関数を使ってCData Google Analytics Connector からGoogle Analytics データ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("Profile=MyProfile;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
OAuth 認証標準を使用してGoogle Analytics に接続します。ユーザーアカウントまたはサービスアカウントで認証できます。組織全体のアクセススコープをCData 製品に許可するには、サービスアカウントが必要です。下記で説明するとおり、CData 製品はこれらの認証フローをサポートします。
ユーザー資格情報の接続プロパティを設定せずに接続できます。次を設定して、接続してください。 Profile:接続するGoogle アナリティクスのプロファイル、またはビューに設定。この値はProfiles テーブルから取得できます。指定しない場合は、初めに返されたプロファイルが使われます。接続すると、CData 製品はデフォルトブラウザでOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、アプリケーションにアクセス許可を与えます。CData 製品がOAuth プロセスを完了します。他のOAuth 認証フローについては、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。
read_sql 関数を使って、padas からSQL 文を発行し、DataFrame に結果を格納します。
df = pd.read_sql("""SELECT Browser, Sessions FROM Traffic WHERE Transactions = '0'""", cnxn)
DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、ウェブアプリにname、stylesheet、title を設定していきます。
app_name = 'dash-googleanalyticsedataplot' external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'] app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets) app.title = 'CData + Dash'
次に、Google Analytics データ をベースにした棒グラフを作詞し、アプリのレイアウトを設定します。
trace = go.Bar(x=df.Browser, y=df.Sessions, name='Browser') app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}), dcc.Graph( id='example-graph', figure={ 'data': [trace], 'layout': go.Layout(alt='Google Analytics Traffic Data', barmode='stack') }) ], className="container")
接続、アプリ、レイアウトを定義したら、アプリを実行してみましょう。以下のコードで実行できます。
if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True)
最後に、Python でウェブアプリを起動してブラウザでGoogle Analytics データ を見てみましょう。
python googleanalytics-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね!
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import os import dash import dash_core_components as dcc import dash_html_components as html import pandas as pd import cdata.googleanalytics as mod import plotly.graph_objs as go cnxn = mod.connect("Profile=MyProfile;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt") df = pd.read_sql("SELECT Browser, Sessions FROM Traffic WHERE Transactions = '0'", cnxn) app_name = 'dash-googleanalyticsdataplot' external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'] app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets) app.title = 'CData + Dash' trace = go.Bar(x=df.Browser, y=df.Sessions, name='Browser') app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}), dcc.Graph( id='example-graph', figure={ 'data': [trace], 'layout': go.Layout(alt='Google Analytics Traffic Data', barmode='stack') }) ], className="container") if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True)