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Adobe Analytics
 

Adobe Analytics Python Connector

Python からSQL でAdobe Analytics データ連携を実現

Adobe Analytics データをPython ベースのデータアクセス、ビジュアライゼーション、ORM、ETL、AI/ML、カスタムアプリから自在に連携・操作。


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Adobe 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Adobe Analytics をシームレスに統合。 Python や各種ツールからAdobe Analytics データに連携できるPython データベース API（DB-API）モジュール。

機能紹介

  • Adobe Analytics API v2.0 をサポート
  • 非DB データソースへのパワフルなメタデータクエリで、SQL ライクなデータアクセスを実現
  • クエリ最適化により、可能な限りSQL オペレーションをサーバー側にプッシュし、パフォーマンスを最適化
  • サーバーサイドでサポートされないクエリでも、クライアントサイドのSQL 実行エンジンによりSQL-92 オペレーションを実現
  • Adobe Analytics データにリアルタイムアクセス
  • BI、帳票、ETL ツールやカスタムアプリへのシームレスなデータ連携
  • データ集計、複雑なJOIN クエリなどのSQL をフルサポート
  • TLS 1.2、SHA-256、ECC を含むモダンな暗号化技術によるセキュアな通信。
  • VBA での連携に対応。マクロ内で簡単にデータを操作。

製品仕様

  • Adobe Analytics 連携用のPython Database API (DB-API) モジュール。
  • 使い慣れたSQL でAdobe Analytics データにアクセス。Adobe Analytics に使い慣れたPython Database Connectivity でデータ連携。
  • pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの人気のPython ツールにシームレスに統合。
  • Adobe Analytics Metrics, Users, Reports, Segments をシンプルなコマンドラインで探索！
  • データ、パラメータ、メタデータでUnicode をフルサポート。


CData Python Connectors の紹介動画

CData Python Connectors の基本的な使い方を紹介する動画でシンプルかつパワフルな連携をご覧ください。

Python Connector 動画を見る

Python からAdobe Analytics にデータ連携

サポートされたデータソースにわたり統一されたSQL アクセスを実現するPyton Connector


  • Python からAdobe Analytics への標準連携

    Adobe Analytics データに以下のPython ベースのフレームワークから連携を実現：


    • データ分析/ビジュアライゼーション：Jupyter Notebook、pandas、Matplotlib
    • ORM：SQLAlchemy、SQLObject、Storm
    • ウェブアプリケーション：Dash、Django
    • ETL：Apache Airflow、Luigi、Bonobo、Bubbles、petl
  • Python 標準ツールへの統合

    Adobe Analytics Connector は、Anaconda、Visual Studio Python IDE、PyCharm などの人気のデータサイエンスおよび開発ツールに統合して利用可能です。

  • レプリケーションとキャッシング

    CData のレプリケーションやキャッシングコマンドにより、簡単にローカルおよびクラウドデータストア（Oracle、SQL Server、Google Cloud SQL、etc.）へのデータのコピーができます。レプリケーションコマンドはインテリジェントな差分更新によるデータのキャッシュを行う機能を備えています。

  • 文字列型、日付型、数値型のSQL 関数群

    Adobe Analytics Connector は50以上の関数ライブラリを持ち、カラムと出力フォーマットを操作します。代表的な例では正規表現、JSON、およびXML 処理機能があります。

  • コラボラティブクエリ処理

    Python Connector はクライアント側における追加処理を実現することにより、接続するデータソースの機能を高め、SUM、AVG、MAX、MIN などの分析集計を可能にします。

  • 容易なスキーマのカスタマイズ

    Adobe Analytics Connector のデータモデルはテーブル / カラムの追加や削除、データ型の変更などのカスタマイズが簡単に行えます。追加ビルドは不要です。カスタマイズは、human-readable スキーマを使ってランタイムで編集ができます。

  • セキュアな接続

    すべてのクライアント - サーバー間接続において、TLS / SSL データ暗号化などのエンタープライズレベルのセキュリティ機能が備わっています。

Python でAdobe Analytics データに連携

CData Python Connectors は、標準化されたデータベースAPI（DB-API）インターフェースでAdobe Analytics にアクセスすることができます。幅広いPython データツールからのデータ連携が簡単に実現します。Python からのデータ連携をデータソース固有のインターフェースを意識することなくベーシックなパターンで連携を行うことができます：:

  • Adobe Analytics に接続する接続プロパティを設定
  • Adobe Analytics をクエリしてデータを取得・更新
  • Python データツールからAdobe Analytics データに連携


Python からAdobe Analytics にデータ連携する方法

Python からデータに接続するには、エクステンションをインポートして接続を作ります：

import cdata.adobe analytics as mod
conn = mod.connect("[email protected]; Password=password;")

#Create cursor and iterate over results
cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT * FROM Metrics")
 
rs = cur.fetchall()
 
for row in rs:
print(row)

エクステンションをインポートすると、使い慣れたPython モジュールやツールキットからあらゆるエンタープライズデータに連携が可能になり、データ活用のためのPython アプリケーションをすばやく構築できます。

pandas でAdobe Analytics データをビジュアライズ

Adobe Analytics Python Connector はデータセントリックなインターフェースを備え、pandas やSQLAlchemy をはじめとするツールに統合して利用してデータを分析しビジュアライズすることができます。 

engine = create_engine("adobe analytics///Password=password&User=user")

df = pandas.read_sql("SELECT * FROM Metrics", engine)

df.plot()
plt.show()