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

次は接続文字列を作成してGMO MakeShop に接続します。create_engine 関数を使って、GMO MakeShop 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("gmomakeshop:///?ShopId=MyShopId&ProductsAccessCode=MyProductsAccessCode&MembersAccessCode=MyMembersAccessCode&OrdersAccessCode=MyOrdersAccessCode")

GMO MakeShop に接続するには、MembersAccessCode、OrdersAccessCode、ProductsAccessCode、およびShopId が必要です。

GMO MakeShop へのアクセスの設定

MembersAccessCode、OrdersAccessCode、ProductsAccessCode、およびShopId を取得するには、以下の手順に従ってください。

• GMO MakeShop には各API のAccessCode が必要です。
• GMO MakeShop Store Manager にログインし、メニューの「ショップ作成」をクリックします。
• 左ナビゲーションメニューの「外部システム連携」から任意の連携対象設定ををクリックします（メニューに表示されない場合は別途GMO MakeShop にご確認ください）。
• 商品データ連携設定の場合：認証コードの「発行」ボタンをクリックし、ProductsAccessCode を取得します。
• 注文データ連携設定の場合：最初に「注文情報参照」と「注文情報変更」の設定を選択します。選択後、認証コードの「発行」ボタンをクリックし、OrdersAccessCode を取得します。
• 会員データ連携設定の場合：最初に「会員情報の（参照・登録・変更・削除）」の設定を選択します。選択後、認証コードの「発行」ボタンをクリックし、MembersAccessCode を取得します。
• 会員認証連携設定の場合：認証コードの「発行」ボタンをクリックし、ProductsAccessCode を取得します。

GMO MakeShop アカウントの認証

次の接続プロパティを設定して接続します。

• ShopId：接続先のGMO MakeShop Store ID を設定。GMO MakeShop Store ID はログイン用の ID と同じです。
• OrdersAccessCode：「注文データ連携設定」から取得した「認証コード」を設定。このプロパティは Orders テーブルにアクセスする場合に必要です。
• ProductsAccessCode：「商品データ連携設定」から取得した「認証コード」を設定。このプロパティは Products テーブルにアクセスする場合に必要です。
• MembersAccessCode：「会員データ連携設定」から取得した「認証コード」を設定。このプロパティは Members テーブルにアクセスする場合に必要です。
• MemberAuthenticationCode：「会員認証連携設定」から取得した「認証コード」を設定。このプロパティは MemberAuthenticationConfirm を実行する場合に必要です。
• Password：GMO MakeShop Store Manager のログインユーザーのパスワードを指定。このプロパティは ProductCategoryRegistrationOrModification,ProductMemberGroupPriceRegistrationOrModification,ProductOptionRegistrationOrModification,ProductRegistrationOrModification を実行する場合に必要です。

GMO MakeShop 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 BrandCode, Price FROM Products WHERE BrandCode = '99a87c0x3'""", engine)

GMO MakeShop 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、GMO MakeShop のデータをグラフ化してみます。

df.plot(kind="bar", x="BrandCode", y="Price")
plt.show()

GMO MakeShop 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("gmomakeshop:///?ShopId=MyShopId&ProductsAccessCode=MyProductsAccessCode&MembersAccessCode=MyMembersAccessCode&OrdersAccessCode=MyOrdersAccessCode")
df = pandas.read_sql("""SELECT BrandCode, Price FROM Products WHERE BrandCode = '99a87c0x3'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="BrandCode", y="Price")
plt.show()