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Python pandas を使ってGoogle Analytics のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でGoogle Analytics 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Google Analytics 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 GoogleAnalytics は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Google Analytics にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Google Analytics 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Google Analytics 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。
- Google Analytics 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Google Analytics 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Google Analytics 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Google Analytics 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Google Analytics のデータを可視化
次は接続文字列を作成してGoogle Analytics に接続します。create_engine 関数を使って、Google Analytics 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("googleanalytics:///?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。
Google Analytics 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 Browser, Sessions FROM Traffic WHERE Transactions = '0'""", engine)
Google Analytics 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、Google Analytics のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="Browser", y="Sessions") plt.show()
Google Analytics 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("googleanalytics:///?Profile=MyProfile&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT Browser, Sessions FROM Traffic WHERE Transactions = '0'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="Browser", y="Sessions")
plt.show()
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