【Python自動化】Zaim × BIツール | iPadでお金のデータ管理

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。

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

「普段のお金の使い方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、Zaim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。

マニアックな内容であれど、家計の管理をしている人であれば、家計アプリをより使いやすく機能させられて使い勝手がよい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。

順に触れていきます。

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。

Zaimとスプレッドシートへの自動連係

では、次にZaimの結果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(Zaim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「設定▼」をクリックし、「ファイル入出力」をクリックします。

その後に、出力から「Zaimの記録データをダウンロードする」をクリックし、開始日と終了日を設定したら「UTF-8」を選択してダウンロードをクリックします。

その後、ダウンロードをするとiPhoneやiPadでは、右上の「↓」ボタンを押すと、ダウンロードしたファイルが選択できるのでそこをクリックします。

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。

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。

ちなみに、ファイル名をクリックすればファイル名を変更でき、フォルダボタンを選択すれば格納するフォルダの階層を選べます。

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。

普段の時間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) 
data1 = pd.read_csv('★格納したファイル名', sep=",")
print(data1.head())

#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, data1)

1つ目と2つ目はそのまんまの意味で、上記でDLしたファイル名と格納したフォルダ先を指定します。

3つ目に関しては後述します。

基本コピペでいいから楽だね

Google DriveやスプレッドシートとのAPI連携

次に、他のGoogleサービスとの連携ですが、事前準備なく、恐ろしく簡単に連携出来ます。

先に述べたコードを順に実行していくと下記の箇所で実行後に謎のURLとボックスがでます。

これは、コードを実行してそれでOKということではなく

「指定のURL先にいってトークンを発行させて下のボックスにコピペしろ」

という指示ですので、言われた通りにやりましょう。

上記のリンクを踏むとGoogle アカウントの認証画面に推移するのでOK、OKと進んでいくと、下記の画面になります。

ここで出てきたコードをコピペして先ほどのボックスに入れてエンターをします。

そうすると、このGoogle ColaboratoryとGoogle Drive, Google Spreadsheetがマウントされて連携できます。

最初は何を求められているのか分からなかったりしますね

スプレッドシートのIDの該当箇所

また、Google SpreadSheetのss_idは開きたいスプレッドシートを開き、下記の部分をコピペします。

↓ss_idとして必要な箇所↓

https://docs.google.com/spreadsheets/d/★ここがスプレッドシートのss_idの該当箇所★/edit#gid=0

（上記の画像でいうと赤く■囲った箇所です）

尚、小ネタ的な話ですが、iPadでスプレッドシートをブラウザで開くには、Google Driveアプリでリンクのコピーを取得し、それをブラウザに張り付ければOKです。

これでiPad上でURLを取得したり、今回は関係ないですが、Google Apps Scriptのコードを書いたりすることが出来ます。

これで無事, スプレッドシートへの連携が出来ました。

あとは、Google Data Portal上でスプレッドシートのデータを参照してダッシュボードを好みにすればOKです。

一連の流れを一度作ってしまえば自力で拡張することは簡単です。

まとめ

今回ポイントしてまとめてきたのは以下の3点です。

上記を順に追っていけば、簡単に自分の時間の使い方が見える化できます。

普段使っている現状の時間の活動状況が見えると、ムダ時間を排除するために必要なことが考えられます。

そして何と言っても凄まじいのが、なんと全部無料！ということです。

これはデータ分析が好き嫌い関わらず、だれもが覚えておくべき内容だと思います。

今後も大量データ社会になることは間違いないので、身近なところからデータを整理して自分で分析する習慣を共に作っていきましょう(‘ω’)ノ

ご精読頂きありがとうございました！
m(_ _)m

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