【Python自動化】ブクログ × BIツール | iPadで読書のデータ管理

ども、らーにゃです。今回はPython × Data Portalの活用についてまとめます。

最近BIツールって言葉をよく耳にするがどう活用できるものか…？

スゴそうではあるものの、あまり身近でないのでは…？

ここ数年で業務中の会話で出てくることがグッと増えてきたBIツール、一体これはどういったものか。

色々なことができる便利ソフト・概念でありますが、実は業務だけでなく個人利用でも効力を発揮します。

合わせて確認したい記事

【BIツール入門】Google Data Portalとは何か、超具体的に使い方を解説

1 今回の論点整理
2 Google Data Portalの活用ポイント
3 まとめ

今回の論点整理

さて、今回ですがGoogle Data Portalのダッシュボードを作るにあたり

「普段の読書の状況をダッシュボード化して見える化する」

ということを実現させます。

これの結論からいえば、ブクログというサービスを使い蓄積した結果をGoogle Data Portalに連携すれば自動で出来ます。

私はブクログを使っていますが、類似サービスを使っている人でもエクスポートの機能があれば基本的には問題なくできるはずです。

読書の習慣をつけたい人であれば、BIツールを活用して定期的にリマインドすることで意識が向かいやすくなるので備忘録的に記載します。

ポイントになるのは以下の3点です。

今回の論点

Google Data Portalとは
ブクログデータをGoogle Driveで連携
Google Colabでスプレッドシートへ連係

順に触れていきます。

情報の更新

2023年現在、サービス名がLookerに変更しております。下記、Lookerとしてご覧ください！

Google Data Portalの活用ポイント

Google Data Portalとは

まずGoogle Data PortalとはBIツールといわれるツールの一つでGoogleが提供する無料のイケてる見える化ツールです。

ところで、そもそもBIツールとは何なのか？

このBIツールのBIとはビジネス・インテリジェンスの省略語でして、wikiると下記のような説明がなされています。

ビジネスインテリジェンス（英: Business Intelligence、BI）は、経営・会計・情報処理などの用語で、企業などの組織のデータを、収集・蓄積・分析・報告することにより、経営上などの意思決定に役立てる手法や技術のこと
Wikipediaより

BIツールとはビジネスでの意思決定やデータ解釈のスピードを向上させるために出てきた概念でありツールであるということです。

ただ、世界的に見ると、PowerBI(Microsoft)とtableau(BIツールの老舗)がシェアでいうと2トップです。

しかし、これはあくまで商用利用が主で、割高だったり、ムダに高機能すぎたりして個人がライトに使うことは想定していません。

仕事柄、PowerBI、tableauもいじりますが、個人がお試し的にやるのであれば無料でクラウドに特化したGoogleで試すのがオススメです。

とっても軽くて、そして何よりも完全無料でGoogle アカウントさえあれば、割となんでもできるというのが強みです。

ただ、これら以外にもBIツールは色々存在し、色々な紹介サイトもありますので、色々試してみるのがベストではあります。

■ご参考リンク（無料で使えるBIツール）

次からはGoogle Data Portalに焦点を合わせて、どのように使っていけば良いかを考えます。

データで見る世界になるにあたりBIツールの基礎知識は取得必須ですね。

ブクログとスプレッドシートへの自動連係

では、次にブクログの読書データの連携についてです。

今回はiPadでデータを引き抜いて下準備することを想定しています。

まずはiPadで公式HPにアクセスします。

■ご参考リンク(ブクログのホーム）

（※アプリではなくブラウザのHPに入ります）

その後に、右上の「本棚マーク」をクリックします。

その後に、中段の右側にあるスパナのマークをクリックし、その中から「エクスポート」を見つけてクリックします。

そうするとダウンロードしたファイルをプレビュー的に見ることができます。

ブクログでエクスポートしたデータはラベルの行がないのでここは、後述のPythonでの前処理工程で付与します。

※注意書きも出ているようにZaim無料会員の場合だと一部データが引き抜けないのでご注意下さい！

ここで右上の「共有↑」ボタンを押してGoogle Driveを選択してファイルを指定のフォルダに格納させます。

最後に右上の「アップロード」を選択すれば、ファイルの格納は完了です。

後は、Pythonでこのデータを読み込んでスプレッドシートに自動連係をしていきます。

普段の読書量が見える化できるのは良いね

Google Colabでスプレッドシートへ連係

さて、次に格納したファイルをスプレッドシートに流し込んでいきます。

今回はiPadで全てを完結するため、ブラウザ上でGoogle Colaboratoryを使ってデータを読み込みます。

iPadを利用したGoogle Colaboratoryの使い方は下記でまとめているので初めての人はご参考にしてください。

■ご参考リンク（iPadでGoogle Colabを使ってTwitter分析）

データの連携プログラム

今回はPythonでスプレッドシートへのデータ連携を行います。

下記のコードを部分修正して実行すれば基本的にOKです。

import pandas as pd
import numpy as np
import gspread_dataframe as gs_df
from google.colab import auth
from oauth2client.client import GoogleCredentials
from google.colab import drive


#まずはこれでGoogle Driveにマウントする
drive.mount('/content/drive')

#ファイルを格納したフォルダを指定して、パスを通す
%cd "/content/drive/MyDrive/★ここは指定のフォルダ"

#ファイルを読み込む(sepでタブ区切り, 文字コードが化けているのでshift-jisで読み込み) 
df = pd.read_csv('★格納したファイル名', sep=",",encoding = "shift-jis")
print(df.head())

#ヘッダーがないためヘッダーをつける
header = ["-","BookID1","BookID2", "Category", "Rate", "Status", "Opinion",  "Tag", "Memo","First Time", "Last Time", "Title", "Author", "Pubulisher", "Year", "Type","Pages"]
df2 = df.copy()
df2.columns=header

#Google Spread Sheetも上記と同様にマウントする
auth.authenticate_user()
gc = gspread.authorize(GoogleCredentials.get_application_default())

#書き込みたいSpreadSheetのワークシートを指定する
ss_id = "★指定のワークシートのID"
workbook = gc.open_by_key(ss_id)
worksheet = workbook.worksheet("シート1")

#まずは指定のワークシートの値をクリア
worksheet.clear() 		

#先ほどの読み込んだデータ(data1)を参照して書き込み
gs_df.set_with_dataframe(worksheet, df2)

変更する箇所