Python のDash ライブラリを使って、Facebook Ads のデータ に連携するウェブアプリケーションを開発する方法

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。CData Python Connector for FacebookAds を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでFacebook Ads にデータ連携するアプリケーションを効率的に開発することができます。本記事では、pandas、Dash とCData Connector を使って、Facebook Ads に連携して、Facebook Ads のデータ をビジュアライズするシンプルなウェブアプリを作る方法をご紹介します。

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. Facebook Ads 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. Dash をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにFacebook Ads のデータを連携
3. ノーコードでの手軽な接続設定

必要なモジュールのインストール

まずは、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 pandas
pip install dash
pip install dash-daq

Python でFacebook Ads のデータを可視化

必要なモジュールとフレームワークがインストールされたら、ウェブアプリを開発していきます。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掲載しているので、参考にしてください。

まず、CData Connector を含むモジュールをインポートします：

import os
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import cdata.facebookads as mod
import plotly.graph_objs as go

接続文字列を使ってデータへの接続を確立します。connect 関数を使ってCData Facebook Ads Connector からFacebook Ads のデータ との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

Facebook Ads 接続プロパティの取得・設定方法

ほとんどのテーブルで、アプリケーション認証と同様にユーザー認証を必要とします。Facebook Ads はユーザー認証にOAuth 標準を使用しています。Facebook への認証には、組み込み認証を使用してブラウザ経由で完結することもできますし、Facebook にアプリを登録することで独自のOAuthClientId、OAuthClientSecret、CallbackURL を取得することもできます。

の設定方法については、ヘルプドキュメントの「OAuth」セクションを参照してください。

任意で以下の項目を設定して、フィルタリングや集計を行うもできます。必要に応じてご利用ください。

• Target：Facebook データのテーブルのいくつかはターゲットでフィルタリングできます。例えば、動画のコメントを取得するにはターゲットに動画のID を指定します。このプロパティは、クエリ結果を指定されたターゲットに合致するレコードにフィルタリングします。Target カラムを使ってクエリ毎にこの制限をかけることができます。
• AggregateFormat：CData 製品は、いくつかのカラムを文字列集合として返します。例えば、エンティティのいいねデータは集計されて返されます。デフォルトでは、CData 製品はJSON で集計カラムを返します。集計をXML で返すことも可能です。
• RetryLevel：このプロパティを使用して、特定の広告インサイトのクエリとエラーに対するクエリの自動再試行を制御します。

Facebook Ads にクエリを実行

read_sql 関数を使って、padas からSQL 文を発行し、DataFrame に結果を格納します。

df = pd.read_sql("""SELECT AccountId, Name FROM AdAccounts WHERE Name = 'Acct Name'""", cnxn)

ウェブアプリケーションの設定

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、ウェブアプリにname、stylesheet、title を設定していきます。

app_name = 'dash-facebookadsedataplot'

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)
app.title = 'CData + Dash'

Layout 設定

次に、Facebook Ads のデータ をベースにした棒グラフを作詞し、アプリのレイアウトを設定します。

trace = go.Bar(x=df.AccountId, y=df.Name, name='AccountId')

app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
	dcc.Graph(
		id='example-graph',
		figure={
			'data': [trace],
			'layout':
			go.Layout(alt='Facebook Ads AdAccounts Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

アプリをセットアップして実行

接続、アプリ、レイアウトを定義したら、アプリを実行してみましょう。以下のコードで実行できます。

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

最後に、Python でウェブアプリを起動してブラウザでFacebook Ads のデータ を見てみましょう。

python facebookads-dash.py

ちゃんとデータが表示できてますね！

おわりに

Facebook Ads Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Facebook Ads のデータ への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成してみてください。

import os
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import cdata.facebookads as mod
import plotly.graph_objs as go

cnxn = mod.connect("InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

df = pd.read_sql("SELECT AccountId, Name FROM AdAccounts WHERE Name = 'Acct Name'", cnxn)
app_name = 'dash-facebookadsdataplot'

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)
app.title = 'CData + Dash'
trace = go.Bar(x=df.AccountId, y=df.Name, name='AccountId')

app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
	dcc.Graph(
		id='example-graph',
		figure={
			'data': [trace],
			'layout':
			go.Layout(alt='Facebook Ads AdAccounts Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)