SQLAlchemy ORM を使って、Python でGoogle Analytics のデータに連携する方法

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 GoogleAnalytics は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Google Analytics にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Google Analytics のデータを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でGoogle Analytics に連携して、データを取得、 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. Google 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. Python をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにGoogle Analytics のデータを連携
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Google 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。

必要なモジュールのインストール

pip でSQLAlchemy ツールキットをインストールします：

pip install sqlalchemy

モジュールのインポートを忘れずに行います：

import sqlalchemy

Python でGoogle Analytics のデータをモデル化

次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、Google Analytics のデータに連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("googleanalytics///?Profile=MyProfile&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

OAuth 認証標準を使用してGoogle Analytics に接続します。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。 Profile：接続するGoogle アナリティクスのプロファイル、またはビューに設定。この値はProfiles テーブルから取得できます。指定しない場合は、初めに返されたプロファイルが使われます。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。

Google Analytics のデータのマッピングクラスの宣言

接続を確立したら、OR マッパーでモデル化するテーブルのマッピングクラスを宣言します。本記事では、Traffic テーブルを使います。sqlalchemy.ext.declarative.declarative_base 関数を使って、新しいクラスにフィールド（カラム）を定義します。

base = declarative_base()
class Traffic(base):
	__tablename__ = "Traffic"
	Browser = Column(String,primary_key=True)
	Sessions = Column(String)
	...

Google Analytics のデータをクエリ

マッピングクラスができたので、セッションオブジェクトを使ってデータソースをクエリすることができます。セッションにEngine をバインドして、セッションのquery メソッドにマッピングクラスを提供します。

query メソッドを使う

engine = create_engine("googleanalytics///?Profile=MyProfile&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(Traffic).filter_by(Transactions="0"):
	print("Browser: ", instance.Browser)
	print("Sessions: ", instance.Sessions)
	print("---------")

ほかの方法としては、execute メソッドを適切なテーブルオブジェクトに使うことが可能です。以下のコードはアクティブなsession に対して有効です。

execute メソッドを使う

Traffic_table = Traffic.metadata.tables["Traffic"]
for instance in session.execute(Traffic_table.select().where(Traffic_table.c.Transactions == "0")):
	print("Browser: ", instance.Browser)
	print("Sessions: ", instance.Sessions)
	print("---------")

より複雑なクエリとして、JOIN、集計、Limit などが利用可能です。詳細はヘルプドキュメントをご覧ください。

Google 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。