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MailChimp Data をR で分析

CData JDBC Driver for MailChimpで標準的なR 関数とお好みの開発環境を使って、 MailChimp data を分析。



Pure R スクリプトおよび 標準SQL を使って、R およびJava をインストール可能なあらゆるマシン上でMailChimp data にアクセス。CData JDBC Driver for MailChimp とRJDBC package を使って、R でリモートMailChimp data 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MailChimp 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MailChimp data 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MailChimp に接続

下記の情報を使いMailChimp にJDBC データソースとして接続します。

  • Driver Class:cdata.jdbc.mailchimp.MailChimpDriver 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.mailchimp.MailChimpDriver", classPath = "MyInstallationDir\lib\cdata.jdbc.mailchimp.jar", identifier.quote = "'")

これで、DBI 関数を使ってMailChimp 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,"APIKey=myAPIKey;")

You can set the APIKey to the key you generate in your account settings, or, instead of providing your APIKey, you can use the OAuth standard to authenticate the application. OAuth can be used to enable other users to access their own data. To authenticate using OAuth, you will need to obtain the OAuthClientId, OAuthClientSecret, and CallbackURL by registering an app with MailChimp.

See the "Getting Started" chapter in the help documentation for a guide to using OAuth.

スキーマ Discovery

ドライバーはMailChimp 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MailChimp API がサポートするすべてのSQL クエリを実行できます:

lists <- dbGetQuery(conn,"SELECT Name, Stats_AvgSubRate FROM Lists")

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(lists)

MailChimp Data 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MailChimp data 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(lists$Stats_AvgSubRate, main="MailChimp Lists", names.arg = lists$Name, horiz=TRUE)
 
 
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