各製品の資料を入手。
詳細はこちら →
製品をチェック
Python pandas を使ってNetSuite のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でNetSuite 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NetSuite 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 NetSuite は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで NetSuite にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、NetSuite 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NetSuite 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。
- NetSuite 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NetSuite 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NetSuite 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NetSuite 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NetSuite のデータを可視化
次は接続文字列を作成してNetSuite に接続します。create_engine 関数を使って、NetSuite 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("netsuite:///?Account Id=XABC123456&Password=password&User=user&Role Id=3&Version=2013_1")
Netsuite への接続
NetSuite は現在、2つの異なるAPI を提供しています。
- SuiteTalk はNetSuite との通信に使用する、SOAP ベースのより古いサービスです。多くのエンティティを幅広くサポートし、INSERT / UPDATE / DELETE を完全にサポートします。 しかしデータの抽出用ツールは低機能で、SELECT 時のパフォーマンスは極めて低いです。テーブルを結合するよい方法もありません。データのグループ化および集計はこのAPI からは利用できず、 そのためこれらの操作をサポートするには、すべてをクライアントサイドで実行しなければなりません。
- SuiteQL は新しいAPI です。サービスとのSQL ライクな通信方法を実現するため、JOIN の機能はより豊富になり、GROUP BY や集計機能もサポートします。 加えて、抽出したいカラムだけを取得する機能も完全にサポートします。そのため、データを抽出する際のパフォーマンスがSuiteTalk より大幅に向上しています。ただし、サポートされるのはデータの抽出のみです。
NetSuite に接続するには、以下を行う必要があります。
- Schema を設定して、接続に使用するAPI を指定。データを取得するだけの場合は、SuiteQL の使用をお勧めします。データの取得および変更が必要な場合は、SuiteTalk の使用をお勧めします。
- 使用するAPI に適した接続オプションを設定します。（それぞれのAPI で利用可能な接続オプションが異なります。ヘルプドキュメントの「許可の設定」を参照してください。）
Netsuite への認証
SuiteTalk またはSuiteQL
NetSuite は3つの形式のOAuth 認証を提供します。
- トークンベース認証（TBA）は、基本的にOAuth 1.0 で、OAuthAccessToken とOAuthAccessTokenSecret を実行時ではなくNetSuite UI 内で作成します。 TBA は、2020.2 以降のSuiteTalk およびSuiteQL の両方で利用可能です。
- OAuth 2.0 認証は、SuiteQL でのみ利用できます。OAuth 2.0 認証を強制するには、次のいずれかを実行します。
- OAuthVersion を使用するAPI に明示的に設定、または
- Schema をSuiteQL に設定
- OAuth JWT 認証は、OAuth 2.0 クライアント認証フローであり、クライアント認証情報を含むJWT を使用してNetSuite データへのアクセスを要求します。この認証方法は、Schema がSuiteQL に設定されている場合にのみ使用できます。
認証方法の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。
NetSuite 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 CustomerName, SalesOrderTotal FROM SalesOrder WHERE Class_Name = 'Furniture : Office'""", engine)
NetSuite 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、NetSuite のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="CustomerName", y="SalesOrderTotal") plt.show()
NetSuite 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("netsuite:///?Account Id=XABC123456&Password=password&User=user&Role Id=3&Version=2013_1")
df = pandas.read_sql("""SELECT CustomerName, SalesOrderTotal FROM SalesOrder WHERE Class_Name = 'Furniture : Office'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="CustomerName", y="SalesOrderTotal")
plt.show()
関連コンテンツ
