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詳細はこちら →LinkedIn のデータをR で分析:JDBC での接続
CData JDBC Driver で標準的なR 関数とお好みの開発環境を使ってLinkedIn を分析。
最終更新日:2023-09-21
この記事で実現できるLinkedIn 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。
CData JDBC Driver for LinkedIn とRJDBC package を使って、R でリモートLinkedIn データ を利用できます。CData Driver を使うことで、業界が認めた基準で書かれたドライバーを活用して、オープンソースでポピュラーなR 言語のデータにアクセスできます。この記事では、ドライバーを使ってLinkedIn にSQL クエリを実行する方法、および標準R 関数を呼び出してLinkedIn をビジュアライズする方法について説明します。
R をインストール
マルチスレッドのMicrosoft R Open を実行すること、またはBLAS/LAPACK ライブラリにリンクされたオープン R を実行することによって、マルチスレッドおよびマネージドコードから利益を得られたドライバーのパフォーマンスにマッチできます。ここでは、Microsoft R Open 3.2.3 を使用します。CRAN レポジトリのJan. 1, 2016 snapshot からパッケージをインストールするために事前設定されています。このsnapshot は再現性を保証します。
RJDBC パッケージをロード
ドライバーを使うにはRJDBC パッケージをダウンロードします。RJDBC パッケージをインストールしたら、次のコードを入力してパッケージをロードします。
library(RJDBC)
JDBC データソースとしてLinkedIn に接続
下記の情報を使いLinkedIn にJDBC データソースとして接続します。
- Driver Class:cdata.jdbc.linkedin.LinkedInDriver に設定。
- Classpath:Driver JAR の場所を設定します。デフォルトではインストールディレクトリの[lib]サブフォルダです。
dbConnect やdbSendQuery のようなDBI 関数は、R にデータアクセスコードを書くための統一インターフェースを提供します。
driver <- JDBC(driverClass = "cdata.jdbc.linkedin.LinkedInDriver", classPath = "MyInstallationDir\lib\cdata.jdbc.linkedin.jar", identifier.quote = "'")
これで、DBI 関数を使ってLinkedIn に接続しSQL クエリを実行する準備が整いました。dbConnect 関数を使ってJDBC 接続を初期化します。一般的なJDBC 接続文字列は次のとおりです。
conn <- dbConnect(driver,"OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=http://localhost:portNumber;CompanyId=XXXXXXX")
LinkedIn はOAuth 2 認証標準を使用します。LinkedIn にアプリを登録して、OAuthClientId およびOAuthClientSecret を取得する必要があります。 詳細はヘルプドキュメントを参照してください。
スキーマ Discovery
ドライバーはLinkedIn API をリレーショナルデータベース、ビュー、ストアドプロシージャとしてモデルします。次のコードを使ってテーブルリストを検出します。
dbListTables(conn)
SQL クエリの実行
dbGetQuery 関数を使ってLinkedIn API がサポートするすべてのSQL クエリを実行できます:
companystatusupdates <- dbGetQuery(conn,"SELECT VisibilityCode, Comment FROM CompanyStatusUpdates")
次のコマンドを使って、結果を[data viewer]ウィンドウで見ることができます。
View(companystatusupdates)
LinkedIn データ をプロット
CRAN レポジトリで利用可能なあらゆるデータ初期化パッケージを使ってLinkedIn を分析する準備が整いました。ビルトインバーのplot 関数を使って簡単なバーを作成できます。
par(las=2,ps=10,mar=c(5,15,4,2)) barplot(companystatusupdates$Comment, main="LinkedIn CompanyStatusUpdates", names.arg = companystatusupdates$VisibilityCode, horiz=TRUE)
