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

次は接続文字列を作成してMailChimp に接続します。create_engine 関数を使って、MailChimp 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("mailchimp:///?APIKey=myAPIKey")

APIKey をアカウント設定で生成したキーに設定するか、APIKey を提供する代わりにOAuth 標準を使用してアプリケーションを認証できます。OAuth を使用すると、他のユーザーが自身のデータにアクセスできるようになります。OAuth を使って認証するには、MailChimp にアプリを登録してOAuthClientId、OAuthClientSecret、およびCallbackURL を取得する必要があります。

OAuth の使用については、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

MailChimp 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, Stats_AvgSubRate FROM Lists WHERE Contact_Country = 'US'""", engine)

MailChimp 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、MailChimp データをグラフ化してみます。

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

MailChimp 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("mailchimp:///?APIKey=myAPIKey")
df = pandas.read_sql("""SELECT Name, Stats_AvgSubRate FROM Lists WHERE Contact_Country = 'US'""", engine)

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