Jupyter ノートブックでのクエリサービス

最終更新日： 2023-04-12

トピック：
Data Science Workspace
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Adobe Experience Platform では、構造化クエリ言語 (SQL) を Data Science Workspace 統合によって Query Service into JupyterLab を標準フィーチャとして使用します。

このチュートリアルでは、調査、変換、分析をおこなう一般的な使用例に対する SQL クエリの例を示します Adobe Analytics データ。

はじめに

このチュートリアルを開始する前に、次の前提条件を満たす必要があります。

アクセス先 Adobe Experience Platform. の組織に対するアクセス権がない場合、 Experience Platform先に進む前に、システム管理者にお問い合わせください。
An Adobe Analytics データセット
このチュートリアルで使用する次の主要概念に対する十分な理解
- Experience Data Model (XDM) and XDM System
- Query Service
- Query Service SQL Syntax
- Adobe Analytics

アクセス JupyterLab および Query Service

In Experience Platformに移動します。 ノートブック をクリックします。 JupyterLab が読み込まれるまで、しばらく待ちます。

メモ

新しい「ランチャー」タブが自動的に表示されなかった場合は、新しい「ランチャー」タブを開き、 ファイル 次に、 新規ランチャー.
「ランチャー」タブで、Python 3 環境の「空白」アイコンをクリックして、空のノートブックを開きます。

メモ

現在、ノートブックのクエリサービスでサポートされている環境は Python 3 のみです。
左側の選択パネルで、データアイコンをクリックし、「データセット」ディレクトリをダブルクリックして、すべてのデータセットをリストします。
検索 Adobe Analytics 調査するデータセットを選択し、リストを右クリックして、 ノートブックでのデータのクエリ 空のノートブックで SQL クエリを生成する。
qs_connect() 関数が含まれる最初の生成済みセルをクリックし、再生ボタンをクリックして実行します。この関数は、ノートブックインスタンスと Query Service.
を Adobe Analytics 2 番目に生成された SQL クエリのデータセット名。 FROM.
「+」ボタンをクリックして、ノートブックの新しいセルを挿入します。
次のインポートステートメントをコピーし、新しいセルに貼り付けて実行します。これらのステートメントは、データを視覚化するために使用されます。
```
import plotly.plotly as py
import plotly.graph_objs as go
from plotly.offline import iplot
```
次に、以下の変数をコピーし、新しいセルに貼り付けます。必要に応じて値を変更してから、値を実行します。
```
target_table = "your Adobe Analytics dataset name"
target_year = "2019"
target_month = "04"
target_day = "01"
```
- target_table:の名前 Adobe Analytics データセット。
- target_year：ターゲットデータの元の年。
- target_month：ターゲットデータの元の月。
- target_day：ターゲットデータの元の日。
メモ

これらの値はいつでも変更できます。値を変更する場合は、変数セルを実行して、変更を適用する必要があります。

データのクエリ

個々のノートブックセルに次の SQL クエリを入力します。クエリを実行するには、セルで「」を選択し、次に「」を選択します play 」ボタンをクリックします。成功したクエリの結果またはエラーログは、実行されたセルの下に表示されます。

ノートブックが長期間非アクティブになった場合、ノートブックと Query Service 壊れるかもしれないその場合は、を再起動します。 JupyterLab 選択 再起動 ボタン再起動ボタンは、電源ボタンの隣の右上隅にあります。

ノートブックのカーネルはリセットされますが、セルは保持され、すべてのセルを再実行して、中断した場所から続行します。

1 時間ごとの訪問者数

次のクエリは、指定した日付の 1 時間ごとの訪問者数を返します。

クエリ

%%read_sql hourly_visitor -c QS_CONNECTION
SELECT Substring(timestamp, 1, 10)                               AS Day,
       Substring(timestamp, 12, 2)                               AS Hour,
       Count(DISTINCT concat(enduserids._experience.aaid.id,
                             _experience.analytics.session.num)) AS Visit_Count
FROM   {target_table}
WHERE TIMESTAMP = to_timestamp('{target_year}-{target_month}-{target_day}')
GROUP  BY Day, Hour
ORDER  BY Hour;

上記のクエリで、 WHERE 句が target_year. 変数を中括弧（{}）で囲んで、SQL クエリに含めます。

オプションの変数 hourly_visitor は、クエリの最初の行に含まれます。クエリの結果は、この変数に Pandas データフレームとして保存されます。結果をデータフレームに保存すると、後で目的の Python パッケージ。以下を実行します。 Python 新しいセルのコードを使用して棒グラフを生成します。

trace = go.Bar(
    x = hourly_visitor['Hour'],
    y = hourly_visitor['Visit_Count'],
    name = "Visitor Count"
)
layout = go.Layout(
    title = 'Visit Count by Hour of Day',
    width = 1200,
    height = 600,
    xaxis = dict(title = 'Hour of Day'),
    yaxis = dict(title = 'Count')
)
fig = go.Figure(data = [trace], layout = layout)
iplot(fig)

1 時間ごとのアクティビティ数

次のクエリは、指定した日付の 1 時間ごとのアクション数を返します。

クエリ

%%read_sql hourly_actions -d -c QS_CONNECTION
SELECT Substring(timestamp, 1, 10)                        AS Day,
       Substring(timestamp, 12, 2)                        AS Hour,
       Count(concat(enduserids._experience.aaid.id,
                    _experience.analytics.session.num,
                    _experience.analytics.session.depth)) AS Count
FROM   {target_table}
WHERE TIMESTAMP = to_timestamp('{target_year}-{target_month}-{target_day}')
GROUP  BY Day, Hour
ORDER  BY Hour;

上記のクエリを実行すると、結果が hourly_actions にデータフレームとして保存されます。新しいセルで次の関数を実行し、結果をプレビューします。

hourly_actions.head()

上記のクエリを変更し、WHERE 句で論理演算子を使用して、指定した日付範囲の 1 時間ごとのアクション数を返すことができます。

クエリ

%%read_sql hourly_actions_date_range -d -c QS_CONNECTION
SELECT Substring(timestamp, 1, 10)                        AS Day,
       Substring(timestamp, 12, 2)                        AS Hour,
       Count(concat(enduserids._experience.aaid.id,
                    _experience.analytics.session.num,
                    _experience.analytics.session.depth)) AS Count
FROM   {target_table}
WHERE  timestamp >= TO_TIMESTAMP('2019-06-01 00', 'YYYY-MM-DD HH')
       AND timestamp <= TO_TIMESTAMP('2019-06-02 23', 'YYYY-MM-DD HH')
GROUP  BY Day, Hour
ORDER  BY Hour;

変更したクエリを実行すると、結果がに保存されます。 hourly_actions_date_range をデータフレームとして使用します。新しいセルで次の関数を実行し、結果をプレビューします。

hourly_actions_date_rage.head()

訪問者セッションごとのイベント数

次のクエリは、指定した日付の訪問者セッションごとのイベント数を返します。

クエリ

%%read_sql events_per_session -c QS_CONNECTION
SELECT concat(enduserids._experience.aaid.id,
              '-#',
              _experience.analytics.session.num) AS aaid_sess_key,
       Count(timestamp)                          AS Count
FROM   {target_table}
WHERE TIMESTAMP = to_timestamp('{target_year}-{target_month}-{target_day}')
GROUP BY aaid_sess_key
ORDER BY Count DESC;

以下を実行します。 Python 訪問セッションごとのイベント数のヒストグラムを生成するコード：

data = [go.Histogram(x = events_per_session['Count'])]

layout = go.Layout(
    title = 'Histogram of Number of Events per Visit Session',
    xaxis = dict(title = 'Number of Events'),
    yaxis = dict(title = 'Count')
)

fig = go.Figure(data = data, layout = layout)
iplot(fig)

特定の日の人気ページ

次のクエリは、指定した日付の最も人気の高い 10 ページを返します。

クエリ

%%read_sql popular_pages -c QS_CONNECTION
SELECT web.webpagedetails.name                 AS Page_Name,
       Sum(web.webpagedetails.pageviews.value) AS Page_Views
FROM   {target_table}
WHERE TIMESTAMP = to_timestamp('{target_year}-{target_month}-{target_day}')
GROUP  BY web.webpagedetails.name
ORDER  BY page_views DESC
LIMIT  10;

特定の日のアクティブユーザー

次のクエリは、指定した日付の最もアクティブな 10 人のユーザーを返します。

クエリ

%%read_sql active_users -c QS_CONNECTION
SELECT enduserids._experience.aaid.id AS aaid,
       Count(timestamp)               AS Count
FROM   {target_table}
WHERE TIMESTAMP = to_timestamp('{target_year}-{target_month}-{target_day}')
GROUP  BY aaid
ORDER  BY Count DESC
LIMIT  10;

ユーザアクティビティごとのアクティブな都市

次のクエリは、指定した日付のユーザーアクティビティの大部分を生成している 10 都市を返します。

クエリ

%%read_sql active_cities -c QS_CONNECTION
SELECT concat(placeContext.geo.stateProvince, ' - ', placeContext.geo.city) AS state_city,
       Count(timestamp)                                                     AS Count
FROM   {target_table}
WHERE TIMESTAMP = to_timestamp('{target_year}-{target_month}-{target_day}')
GROUP  BY state_city
ORDER  BY Count DESC
LIMIT  10;

次の手順

このチュートリアルでは、を使用する場合の使用例をいくつか示しました Query Service in Jupyter ノートブック。「Jupyter ノートブックによるデータの分析」のチュートリアルに従って、Data Access SDK を使用して同様の操作がどのように実行されるかを確認します。

Jupyter ノートブックでのクエリサービス

はじめに

アクセス JupyterLab および Query Service

データのクエリ

1 時間ごとの訪問者数

クエリ

1 時間ごとのアクティビティ数

クエリ

クエリ

訪問者セッションごとのイベント数

クエリ

特定の日の人気ページ

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特定の日のアクティブユーザー

クエリ

ユーザアクティビティごとのアクティブな都市

クエリ

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