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Python pandas を使ってHubSpot のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でHubSpot 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HubSpot 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 HubSpot は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで HubSpot にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、HubSpot 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HubSpot 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。
- HubSpot 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HubSpot 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HubSpot 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HubSpot 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HubSpot のデータを可視化
次は接続文字列を作成してHubSpot に接続します。create_engine 関数を使って、HubSpot 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("hubspot:///?InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
HubSpot 接続プロパティの取得・設定方法
HubSpot はOAuth 認証 およびPrivateAppToken ベース認証をサポートします。
OAuth
HubSpot は埋め込みOAuth 認証情報を提供しており、デスクトップアプリケーションまたはヘッドレスマシンから簡単に接続できます。 Web アプリケーションから接続するには、カスタムOAuth アプリケーションを作成する必要があります。 OAuth 経由で接続するには、すべての認証フローでAuthScheme をOAuth に設定します。 ヘルプドキュメントでは、利用可能なOAuth フローでのHubSpot への認証について詳しく説明します。 カスタムOAuth アプリケーションの作成についての情報と、すでに埋め込みOAuth 認証情報を持つ認証フローでもカスタムOAuth アプリケーションを作成したほうがよい場合の説明については、「カスタムOAuth アプリケーションの作成」セクション を参照してください。
また、PrivateAppToken ベース認証についてはヘルプドキュメントの「接続の確立」セクションを参照してください。
HubSpot 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 Slug, PageViews FROM Prospects WHERE Region = 'ONTARIO'""", engine)
HubSpot 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、HubSpot のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="Slug", y="PageViews") plt.show()
HubSpot 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("hubspot:///?InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT Slug, PageViews FROM Prospects WHERE Region = 'ONTARIO'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="Slug", y="PageViews")
plt.show()
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