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Python pandas を使ってUM SaaS Cloud のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でUM SaaS Cloud 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UM SaaS Cloud 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 UMSaaSCloud は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで UM SaaS Cloud にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、UM SaaS Cloud 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UM SaaS Cloud 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。
- UM SaaS Cloud 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UM SaaS Cloud 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UM SaaS Cloud 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UM SaaS Cloud 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UM SaaS Cloud のデータを可視化
次は接続文字列を作成してUM SaaS Cloud に接続します。create_engine 関数を使って、UM SaaS Cloud 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("umsaascloud:///?AuthScheme=Basic&User=myUser&Password=myPassword&Security Token=myToken")
UM SaaS Cloud 接続プロパティの取得・設定方法
デフォルトでは、本製品は本番環境に接続します。UMSaaSCloud sandbox アカウントを使用するには、UseSandbox をtrue に設定します。ユーザー / パスワード認証を使用している場合は、User にsandbox のユーザー名を設定してください。
UM SaaS Cloud への認証
UM SaaS Cloud は、Basic、OAuth、OAuthJWT（コンシューマーキー）など、複数の認証方式をサポートしています。ここではBasic 認証について説明します。認証情報の詳しい取得方法や他の認証方法については、ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションを参照してください。
Basic 認証
Basic 認証は、セキュリティトークンとユーザー資格情報の使用に基づきます。Basic 認証を使用するには、AuthScheme をBasic に、User とPassword をログイン資格情報に設定し、SecurityToken を設定します。
デフォルトではSecurityToken が必要ですが、UM SaaS Cloud で信頼できるIP アドレスの範囲を設定することで、オプションにすることができます。
UM SaaS Cloud 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 BillingState, Name FROM Account WHERE Industry = 'Floppy Disks'""", engine)
UM SaaS Cloud 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、UM SaaS Cloud のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="BillingState", y="Name") plt.show()
UM SaaS Cloud 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("umsaascloud:///?AuthScheme=Basic&User=myUser&Password=myPassword&Security Token=myToken")
df = pandas.read_sql("""SELECT BillingState, Name FROM Account WHERE Industry = 'Floppy Disks'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="BillingState", y="Name")
plt.show()
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