1/24 Tableau Developers Clubの資料です。 ライトニングトークとして、マクロミルの小俣 克之さんにREST APIにExtract APIとExtensions APIを組み合わせた活用事例を共有いただきました。

1. © Macromill, Inc. 1
ピタゴラAPIのすゝめ
ｰ APIの組み合わせ利用でできること -
2019.01.24
Tableau Developers Club

2. © Macromill, Inc. 2
自己紹介
小俣 克之（おまた かつゆき）
Data Consulting Group Data Architect Group
• マーケティングデータを戦略的に
ビジネスへ活用させる仕組み作り
• 業務に継続して使用するべき指標や
モデルの構築
• マーケティングデータを必要なタイミングで
モニタリングできる環境の構築
• 業務に直接かつ長期的に使用できる
ダッシュボードの設計
株式会社マクロミル ビジネスアナリティクス部 データアーキテクトグループ
Macromill
Analyst
Macromill
Data Collection
DWH
Tableau Server お客様
PC/SDブラウザ経由で
アクセス
Reporting
ETL
Publish
弊社の取り組みについて、Tableau社のケーススタディとして取り上げていただきました
https://www.tableau.com/ja-jp/solutions/customer/macromill-research-report-delivered-and-cost-greatly-reduced

3. © Macromill, Inc. 3
株式会社マクロミル
取引企業数
3,800社以上
年間調査実績
35,000件以上
アンケート専用モニター数
1,000万人以上
市場調査なら、マクロミル
市場調査のことならマクロミルにお任せください。ネットリサーチは今やマーケティング
に欠かせません。消費者の声を拾い上げるアンケート調査や、市場調査は従来から行われ
ていましたが、ネット調査の普及により素早く、低コストで正確なデータを取得できるよ
うになりました。ネットリサーチ国内実績No.1のマクロミルなら、調査の企画・実施・集
計・分析・専門のリサーチャーによる調査結果のレポート報告書作成サービスなどマーケ
ティングリサーチをトータルサポート。マクロミルには、市場調査におけるマーケティン
グパートナーとして選ばれる理由があります。

4. © Macromill, Inc. 4
消費者行動を把握するための多彩なデータコレクション
マクロミルが最も得意とする
オンラインリサーチサービス
WEB広告接触者の属性情報や
意識調査を実施
Next Generation Traditional Research
Access
Log
Database
DIY
Online
Offline
Global
継続的に購買ログデータ・
ライフステージデータを蓄積
手軽に始められる
セルフサービスリサーチ
インタビュー調査をはじめと
するオフラインリサーチ
13カ国・34拠点のネットワー
クを生かした海外調査

5. © Macromill, Inc. 5
Tableauの良い所
◎ データの要点をグラフィカル & スピーディに共有
◎ 意思決定に直接つながるアウトプットによりデータ利活用を民主化
データの可視化
 きれいなグラフによりデータの傾向を
視覚的に理解
 手元での直感的な探索による
新たな仮説の発見
時系列でのデータ比較
 定点調査における前回調査との結果比較
 データソース追加のみの更新作業により
ご提供スピード大幅短縮
他データと統合
 弊社の複数データソースを
組み合わせてご提供
 調査データに加え、
お客様保有のデータも
組み込んだダッシュボード構築

6. © Macromill, Inc. 6
 DesktopとServer間のインターフェース
∟ パブリッシュ ⇔ ダウンロード
 Server上の各種情報取得・変更
∟ ワークブックごとのパーミッション設定
 WEBアプリケーションとの統合
∟ 他システムをダッシュボードに表示
 ダッシュボード操作の自動化
∟ パラメータアクション
利用シーン
外部サービス
接続
1
REST API
Extensions
API
APIはTableauの痒い所に手が届く『孫の手』
2
3
 Python
 Java
 JavaScript
記述言語
 アナリティクスとの融合
∟ クラスタ分析によるセグメンテーション
∟ 回帰モデルによる需要予測
 ループや再帰などが必要な処理
 Python
 R

7. © Macromill, Inc. 7
Pythonは記述言語として共通項
 試しにTabpyにREST APIを書いてみる。。。
APIを組み合わせて使える？
できた！
server_name

8. © Macromill, Inc. 8
Tableau Serverによるダッシュボードの提供：
グループ機能を利用してパーミッションなどを簡潔に管理
∟ 各ユーザーが属するグループを一覧する機能がない
① グループIDを取得
② 各グループのユーザーを取得
③ PandasモジュールでDataFrameにすると扱いやすい
これをTabpyに書いてダッシュボードで可視化。。。
もっと色々なことをやりたい！
REST APIを使えば簡単
課題

9. © Macromill, Inc. 9
返されるリストの要素数は入力した表計算の行数と等しくなくてはならない
TabpyはList型で返さなければならない
✖ RESTを実行したいだけなので特に入力がない
✖ 結果を受け取る計算フィールドを作る方法もなくはないが、とてもめんどくさい
✖ PandasはDataFrame型、しかも複数列
✖ リストに変換することもできるが、テーブル構造でないと可視化しにくい
そう単純な話ではない
どうしよう？
Tabpyの処理内で結果を別ファイルとして出力する
⇒ 出力したファイルを新しいデータソースとして読み込む
⇒ いつも通り描画（計算フィールドなども自由に作成OK）

10. © Macromill, Inc. 10
Extract APIというものがある
Tableau Server上にファイルを上げるには
抽出ファイルを作るためのAPI
https://onlinehelp.tableau.com/v2018.3/api/extract_api/en-us/Extract/extract_api.htm
記述言語はこれまた『Python』（他にはJava, C/C++）
REST APIにあります（少し複雑）
ファイルはhyper形式にしたほうが何かと便利
ピタゴラスイッチ♪
自動化完了
① REST API ＋ Pandasでテーブルを作成
② Extract APIでhyper形式として抽出
③ REST APIでTableau ServerにPublish
？

11. © Macromill, Inc. 11
一連の動作をExtensions APIで書く
Script関数実行はパラメータで制御
ボタンを配置するだけのHTML
クリックイベントで『パラメータ切り替え』&『データソース更新』
計算フィールドはパラメータ切り替え時に更新される
TRUEの時だけSCRIPT関数を実行
（FALSE ⇒ TRUE ⇒ FALSEとすれば安全）
もーっとピタゴラスイッチ♪♪
まだ手動作業が残っている
✖ Script関数の実行（自動更新にすると無限ループの恐れ）
✖ データソースの更新（メニューバーを開いてクリック）

12. © Macromill, Inc. 12
完成

13. © Macromill, Inc. 13
まとめ
Extensions API
Tabpy
REST API Extract API
◎ APIを組み合わせることでオペレーション上の不便を改善
◎ 『Tableauの良さ』が活きる範囲を拡大
Tableau Server
GET
POST
PUT
DELETE

14. © Macromill, Inc. 14
◎ Tableau Desktopから新規ユーザー登録・プロジェクト作成
∟ ダッシュボード構築～展開までをシームレスに作業
◎ 他のWebサービスのAPIやスクレイピングを使った動的データソース
∟ その日の天気やニュースなどを毎朝取得してダッシュボード化
◎ 他のプログラミング言語のソースを実行
∟ コマンド実行するScriptを書けば何でも動く（PythonならSubproccessモジュール）
 hyper形式ファイルの編集／アクセス状況の取得／・・・
 Tableau Desktopを操作
∟ Document APIに注目しています！（http://tableau.github.io/document-api-python/）
より応用的なピタゴラ（案）
APIの機能はより拡充されていく（はず）
今後の期待
目指す世界観
☆ Tableauに触れずにダッシュボードを生成
☆ 運用者のアイディアをTableau APIによって実現