Python pandas を使ってSuiteCRM 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 SuiteCRM は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで SuiteCRM にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、SuiteCRM 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SuiteCRM 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. SuiteCRM 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SuiteCRM 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SuiteCRM 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SuiteCRM 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SuiteCRM データを可視化

次は接続文字列を作成してSuiteCRM に接続します。create_engine 関数を使って、SuiteCRM 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("suitecrm:///?URL=http://mySuiteCRM.com&User=myUser&Password=myPassword")

次の接続プロパティを設定すると、V4.1 API 経由でSuiteCRM データに接続できます。

• Schema：suitecrmv4 に設定。
• Url：SuiteCRM アプリケーションに紐づいているURL（例：http://suite.crm.com）に設定。
• User：SuiteCRM に紐づいているユーザーに設定。
• Password：SuiteCRM に紐づいているパスワードに設定。

SuiteCRM メタデータの取得は高負荷になる可能性があることに注意してください。メタデータのキャッシュ で説明しているように、メタデータをローカルに格納することをお勧めします。

SuiteCRM 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 Name, Industry FROM Accounts WHERE Industry = 'Manufacturing'""", engine)

SuiteCRM 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、SuiteCRM データをグラフ化してみます。

df.plot(kind="bar", x="Name", y="Industry")
plt.show()

SuiteCRM 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("suitecrm:///?URL=http://mySuiteCRM.com&User=myUser&Password=myPassword")
df = pandas.read_sql("""SELECT Name, Industry FROM Accounts WHERE Industry = 'Manufacturing'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="Name", y="Industry")
plt.show()