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神経質やせ男です。 今日はこれまで作ってきたnoteのダッシュボード分析ツールを、さらに一歩進めたお話です。
これまでブラウザ拡張機能を使って、noteのダッシュボードから流数やスキス、スキ率などのデータを取得してCSVとして保存するところまで自動化しました。
ただ、ここで一つ問題がありました。CSVができた。その後どうする?
CSVをそのまま眺めるだけでは、せっかく集めたデータを十分に活用できません。
そこで今回は、Pythonを使ってCSVを自動的に読み込み、分析結果をExcelファイルとして生成する仕組みを作りました。
今回使ったのは、Pythonの定番ライブラリーであるPandasとOpenPyExcelです。
PandasでCSVを読み込み、ビュー数やスキ数を集計、さらにスキ数をビュー数で割ってスキ率も計算します。
そしてそのデータをOpenPyExcelでExcelに書き出して、見やすいレポートに仕上げていきます。
ここでポイントなのが、単純にCSVをExcelへ変換するだけではないということです。
例えば、ビュー数の平均値や中央値を計算したり、記事ごとのスキ率を確認したりすることで、
自分の記事の中でどの記事が特に読まれているのか、ビュー数は少なくても読者から強く反応されている記事はどれなのかといった分析ができるようになります。
つまり、ブラウザ拡張機能でデータを集める、そしてPythonでデータを加工する、最後にExcelで結果を確認する。
この3段階に分けることで、ノートのアクセス解析をかなり効率化できるようになりました。
今回の記事では、このPythonプログラムのコードも公開しています。
個人的にはここまで作ってみて改めて感じたのが、自動化は一気に完成させなくてもいいということです。
最初はブラウザ拡張機能でデータを取得するだけ、次にPythonで加工する、そしてタスクスケジューラーなどを組み合わせてさらに人間の操作を減らしていく。
こうやって小さな自動化を一つずつ積み重ねていくことで、最終的にほとんど放置できる仕組みに近づけていけるんですよね。
プログラミング初心者でもAIを活用しながら一つずつ作っていけば、こうした実用的なツールを形にできます。
今回はノートのデータ取得から、PythonによるExcel分析、ブラウザ拡張機能のその先に挑戦してみたお話でした。
ぜひ記事もチェックしてみてください。
本日の内容は以上となります。最後までお聞きいただきありがとうございました。
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それではまた次回の配信でお会いしましょう。