IBM SPSS Modeler にJSON のデータをシームレスに読み込む方法

こんにちは！リードエンジニアの杉本です。

本記事では、データサイエンティスト向けのツールとして有名なIBM SPSS Modeler でCData Driver を利用し、各種クラウドサービスのデータを取り込み、予測モデル作成につなげる方法を紹介したいと思います。

IBM SPSS Modeler とは？

IBMが提供するビジュアル・データサイエンスと機械学習（ML）のソリューションです。

SPSS Modeler はローコードで予測モデルの作成およびモデルの作成に必要なデータ加工などのプレパレーションを実施できます。今回の記事では、このSPSS Modeler にJSON のデータを取り込んでみたいと思います。データの取得ができれば、予測モデルの作成などに自在に活用できます。

連携シナリオ

さて、今回の記事ではSPSS からJSON に接続していきますが、このときに必要となるのがCData ODBC ドライバです。

SPSS にはODBC を経由して他サービスに接続する機能が標準提供されています。この機能とCData が提供しているODBC Drivers ラインナップを組み合わせることで、各種クラウドサービスのAPI やデータベースにシームレスにアクセスすることができるようになります。

とは言っても、説明だけではイメージできない部分もあると思うので、実際に連携を試してみましょう。

CData JSON ODBC Driver のインストール

最初にCData JSON ODBC Driver を対象のマシンにインストールします。

以下のページから30日間のトライアルがダウンロードできます。

インストーラーを入手後、対象のマシンでセットアップを進めていきます。

セットアップが完了すると接続設定画面が表示されるので、JSON への認証に必要な情報を入力します。

データソースへの認証については、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。CData 製品は、JSON API を双方向データベーステーブルとして、JSON ファイルを読み取り専用ビュー（ローカル ファイル、一般的なクラウドサービスに保存されているファイル、FTP サーバー）としてモデル化します。HTTP Basic、Digest、NTLM、OAuth、FTP などの主要な認証スキームがサポートされています。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

URI を設定して認証値を入力したら、DataModel を設定してデータ表現とデータ構造をより厳密に一致させます。

DataModel プロパティは、データをどのようにテーブルに表現するかを制御するプロパティで、次の基本設定を切り替えます。

• Document（デフォルト）：JSON データのトップレベルのドキュメントビューをモデル化します。CData 製品 は、ネストされたオブジェクト配列を集約されたJSON オブジェクトとして返します。
• FlattenedDocuments：ネストされた配列オブジェクトと親オブジェクトを、単一テーブルに暗黙的に結合します。
• Relational：階層データから個々の関連テーブルを返します。テーブルには、親ドキュメントにリンクする主キーと外部キーが含まれています。

リレーショナル表現の設定についての詳細は、ヘルプドキュメントの「JSON データのモデリング」を参照してください。また、以下の例で使用されているサンプルデータも確認できます。データには人や所有する車、それらの車に行われたさまざまなメンテナンスサービスのエントリが含まれています。

Amazon S3 内のJSON への接続

URI をバケット内のJSON ドキュメントに設定します。さらに、次のプロパティを設定して認証します。

• AWSAccessKey：AWS アクセスキー（username）に設定。
• AWSSecretKey：AWS シークレットキーに設定。

Box 内のJSON への接続

URI をJSON ファイルへのパスに設定します。Box へ認証するには、OAuth 認証標準を使います。 認証方法については、Box への接続 を参照してください。

Dropbox 内のJSON への接続

URI をJSON ファイルへのパスに設定します。Dropbox へ認証するには、OAuth 認証標準を使います。 認証方法については、Dropbox への接続 を参照してください。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。ユーザーアカウントフローでは、以下の接続文字列で示すように、ユーザー資格情報の接続プロパティを設定する必要はありません。 URI=dropbox://folder1/file.json; InitiateOAuth=GETANDREFRESH; OAuthClientId=oauthclientid1; OAuthClientSecret=oauthcliensecret1; CallbackUrl=http://localhost:12345;

SharePoint Online SOAP 内のJSON への接続

URI をJSON ファイルを含むドキュメントライブラリに設定します。認証するには、User、Password、およびStorageBaseURL を設定します。

SharePoint Online REST 内のJSON への接続

URI をJSON ファイルを含むドキュメントライブラリに設定します。StorageBaseURL は任意です。指定しない場合、ドライバーはルートドライブで動作します。 認証するには、OAuth 認証標準を使用します。

FTP 内のJSON への接続

URI をJSON ファイルへのパスが付いたサーバーのアドレスに設定します。認証するには、User およびPassword を設定します。

Google Drive 内のJSON への接続

デスクトップアプリケーションからのGoogle への認証には、InitiateOAuth をGETANDREFRESH に設定して、接続してください。詳細はドキュメントの「Google Drive への接続」を参照してください。

あとは「接続のテスト」ボタンをクリックし、接続が成功したら、「接続ウィザード」の「OK」ボタンをクリックして保存します。

接続完了後、メタデータタブから利用できるテーブル・ビューの情報を確認できます。

ここで予めJSON のどのオブジェクト、項目を利用するか確認しておくと良いでしょう。

SPSS Modeler を立ち上げて新規ストリームを作成

それではSPSS Modeler を使ってJSON のデータを取り込んでみましょう。

Windows のスタートメニューから「IBM SPSS Modeler Subscription」を立ち上げて、新しいストリームを作成します。

データベース入力を追加

まず「入力」タブにある「データベース」をストリーム上に配置します。

配置したアイコンをダブルクリックするとデータベースの接続設定画面が出てくるので、「データソース」から「新規データベース接続の追加」をクリックします。

すると以下のようにODBC DSNの一覧が表示されるので、先程構成したJSON のDSNを選択して、「接続」をクリックしましょう。

ユーザー名・パスワードなどの認証情報は事前に入力してあるので、空白のままで構いません。これでJSON への接続を確立できます。

接続を追加したら、どんなデータを取り込むのか、テーブルまたはSQLクエリーで設定します。

とりあえず手軽に取り込めるテーブル名での指定を行ってみます。「データの選択」をクリックします。

表示されたテーブル・ビューの一覧から取り込みたい対象のテーブルを選択しましょう。

フィルタリング・データ型の設定・データの取得

あとはフィルター条件として、どの項目を取り込むかどうかという設定や、

モデル作成の際に利用するデータ型やロールを設定すれば、データ取得の準備はOKです。

データのプレビューを確認すると、以下のようにJSON のデータを確認できました。

せっかくなので、「データ検査」を実行してデータの傾向も確認してみましょう。

以下のように各項目のデータの最小・最大・平均、有効な値かどうかなどが確認できます。

このように、とてもシンプルな手順でJSON のデータをSPSS Modeler に取り込むことができました。

これで、予測モデル作成などより複雑なタスクにJSON データを簡単に活用できます。

おわりに

このようにCData ODBC ドライバと併用することで、270を超えるSaaS、RDB、NoSQL データをSPSS Modeler 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。

CData ODBC ドライバは日本のユーザー向けに、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。