製品をチェック

YouTube Analytics Connector の30日間無償トライアルをダウンロード

 30日間の無償トライアルへ

製品の詳細

YouTube Analytics アイコン YouTube Analytics Python Connector 相談したい

YouTube Analytics へのデータ連携用のPython Connecotr ライブラリ。 pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにYouTube Analytics をシームレスに統合。

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

CData Python Connector を使えば、Python でYouTube Analytics 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。

加藤龍彦
ウェブデベロッパー

最終更新日:2023-09-23
youtubeanalytics ロゴ

CData

python ロゴ画像
Python ロゴ

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

次は接続文字列を作成してYouTube Analytics に接続します。create_engine 関数を使って、YouTube Analytics 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("youtubeanalytics:///?ContentOwnerId=MyContentOwnerId&ChannelId=MyChannelId&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

YouTube Analytics への接続には、OAuth 認証標準を使います。ユーザーアカウントまたはサービスアカウントで認証できます。組織全体のアクセススコープをCData 製品に許可するには、サービスアカウントが必要です。下記で説明するとおり、CData 製品はこれらの認証フローをサポートします。

ユーザー資格情報の接続プロパティを設定せずに接続できます。次を設定して、接続してください。ChannelId:YouTube チャンネルのId に設定。指定しない場合、認証されたユーザーのチャンネルのデータが返されます。ContentOwnerId:コンテンツ所有者のレポートを生成する場合に設定。接続すると、CData 製品はデフォルトブラウザでOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、アプリケーションにアクセス許可を与えます。CData 製品がOAuth プロセスを完了します。

他のOAuth 認証フローについては、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」を参照してください。

YouTube Analytics 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 Snippet_Title, ContentDetails_ItemCount FROM Groups WHERE Mine = 'True'""", engine)

YouTube Analytics 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、YouTube Analytics データをグラフ化してみます。

df.plot(kind="bar", x="Snippet_Title", y="ContentDetails_ItemCount")
plt.show()
YouTube Analytics データ in a Python plot (Salesforce is shown).

YouTube Analytics 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("youtubeanalytics:///?ContentOwnerId=MyContentOwnerId&ChannelId=MyChannelId&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT Snippet_Title, ContentDetails_ItemCount FROM Groups WHERE Mine = 'True'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="Snippet_Title", y="ContentDetails_ItemCount")
plt.show()

関連コンテンツ

トライアル・お問い合わせ

30日間無償トライアルで、CData のリアルタイムデータ連携をフルにお試しいただけます。記事や製品についてのご質問があればお気軽にお問い合わせください。