Python pandas を使ってStreak データを可視化・分析する方法

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 Streak は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Streak にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Streak 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Streak 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。

1. Streak 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
2. pandas をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにStreak データを連携
3. 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Streak 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Streak 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Streak データを可視化

次は接続文字列を作成してStreak に接続します。create_engine 関数を使って、Streak 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("streak:///?ApiKey=8c84j9b4j54762ce809ej6a782d776j3")

次のステップに従ってStreak への認証に必要な新規API キーを生成します。

1. Gmail に移動します。
2. 検索バーの右にあるStreak ドロップダウンをクリックします。
3. Integrations ボタンを選択します。既存の連携を閲覧したり、新規API キーを作成できるウィンドウが表示されます。
4. integrations のStreak API の下にある「Create New Key」ボタンをクリックします。

Streak 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 UserKey, Email FROM Users WHERE Email = 'user@domain.com'""", engine)

Streak 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、Streak データをグラフ化してみます。

df.plot(kind="bar", x="UserKey", y="Email")
plt.show()

Streak 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("streak:///?ApiKey=8c84j9b4j54762ce809ej6a782d776j3")
df = pandas.read_sql("""SELECT UserKey, Email FROM Users WHERE Email = 'user@domain.com'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="UserKey", y="Email")
plt.show()