Python でAdobe Analytics データを変換・出力するETL 処理を作る方法

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モジュールがあり、システム構築を素早く効率的に行うことができます。本記事では、CData Python Connector for AdobeAnalytics とpetl フレームワークを使って、Adobe Analytics データにPython から接続してデータを変換、CSV に出力するETL 変換を実装してみます。

CData Python Connector は効率的なデータ処理によりAdobe Analytics データ にPython から接続し、高いパフォーマンスを発揮します。Adobe Analytics にデータをクエリする際、ドライバーはフィルタリング、集計などがサポートされている場合SQL 処理を直接Adobe Analytics 側に行わせ、サポートされていないSQL 処理については、組み込みのSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います（JOIN やSQL 関数など）。

必要なモジュールのインストール

pip で必要なモジュールおよびフレームワークをインストールします：

pip install petl
pip install pandas

Python でAdobe Analytics データをETL 処理するアプリを構築

モジュールとフレームワークをインストールしたら、ETL アプリケーションを組んでいきます。コードのスニペットは以下の通りです。フルコードは記事の末尾に付いています。

CData Connector を含むモジュールをインポートします。

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.adobeanalytics as mod

接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Adobe Analytics Connector からAdobe Analytics への接続を行います

cnxn = mod.connect("GlobalCompanyId=myGlobalCompanyId; RSID=myRSID; OAuthClientId=myOauthClientId; OauthClientSecret=myOAuthClientSecret; CallbackURL=myCallbackURL;")

Adobe Analytics はOAuth 認証標準を利用しています。 OAuth 統合またはサービスアカウント統合で認証できます。OAuth を使って認証するには、アプリケーションを作成してOAuthClientId、OAuthClientSecret、およびCallbackURL 接続プロパティを取得しなければなりません。認証方法については、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。

GlobalCompanyIdの取得

GlobalCompanyId は必須の接続プロパティです。Global Company ID がわからない場合は、Swagger UI のusers/me エンドポイントのリクエストURL で見つけることができます。Swagger UI にログインした後、ユーザーエンドポイントを展開し、「GET users/me」ボタンをクリックします。「Try it out」ボタンと「Execute」ボタンをクリックします。リクエストURL のusers/me エンドポイントの直前に表示されるGlobal Company ID をメモします。

Report Suite Id の取得

Report Suite ID （RSID）は必須の接続プロパティです。Adobe Analytics UI で、「管理者」->「レポートスイート」に進むと、名前の横にある識別子とともにレポートスイートのリストが表示されます。

GlobalCompanyId、RSID、およびOAuth 接続プロパティを設定して、Adobe Analytics に接続してください。

Adobe Analytics をクエリするSQL 文の作成

Adobe Analytics にはSQL でデータアクセスが可能です。AdsReport エンティティからのデータを読み出します。

sql = "SELECT Page, PageViews FROM AdsReport WHERE City = 'Chapel Hill'"

Adobe Analytics データ のETL 処理

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でETL（抽出・変換・ロード）パイプラインを組みます。この例では、Adobe Analytics データ を取得して、PageViews カラムでデータをソートして、CSV ファイルにデータをロードします。

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'PageViews')

etl.tocsv(table2,'adsreport_data.csv')

CData Python Connector for AdobeAnalytics を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Adobe Analytics データ を扱うことができ、petl のようなETL パッケージから直接データにアクセスが可能になります。

おわりに

Adobe Analytics Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Adobe Analytics データ への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成しましょう。

フルソースコード

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.adobeanalytics as mod

cnxn = mod.connect("GlobalCompanyId=myGlobalCompanyId; RSID=myRSID; OAuthClientId=myOauthClientId; OauthClientSecret=myOAuthClientSecret; CallbackURL=myCallbackURL;")

sql = "SELECT Page, PageViews FROM AdsReport WHERE City = 'Chapel Hill'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'PageViews')

etl.tocsv(table2,'adsreport_data.csv')