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

次は接続文字列を作成してLINE WORKS に接続します。create_engine 関数を使って、LINE WORKS 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("api:///?Profile=C:\profiles\LINEWORKS.apip&ProfileSettings='Partition=5226&AppID=my_app_id&AppSecret=my_app_secret&'InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

LINE WORKS への接続を作成するには、LINE WORKS のAppID とAppSecret が必要です。AppID とAppSecret はLINE WORKS サポートチームに依頼して取得できます。これらのプロパティを取得したら、ProfileSettings 接続プロパティに設定してください。

次に、プロファイルをダウンロードしてドライバーがアクセス可能な場所に配置します。こちらからプロファイルをダウンロードして、「C:/profiles/」 などに設置してください。

LINE WORKS 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, Description FROM BoardList WHERE BoardId = '1'""", engine)

LINE WORKS のデータを可視化

DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、LINE WORKS のデータをグラフ化してみます。

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

LINE WORKS 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("api:///?Profile=C:\profiles\LINEWORKS.apip&ProfileSettings='Partition=5226&AppID=my_app_id&AppSecret=my_app_secret&'InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT Name, Description FROM BoardList WHERE BoardId = '1'""", engine)

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