用户调研洞察自动化分析工作流
该工作流自动化处理用户调研数据，从Google Sheets导入问卷回答，使用OpenAI生成文本向量并存储于Qdrant数据库。通过K-means聚类算法识别主要群组，并利用大型语言模型对群组回答进行智能摘要和情感分析，最终将洞察结果自动导出回Google Sheets，形成结构化的调研报告。此过程提升了分析效率，帮助决策者快速获取深度洞察。
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工作流名称
用户调研洞察自动化分析工作流
主要功能和亮点
该工作流能够自动从Google Sheets中导入大量调研问卷的参与者回答数据，利用OpenAI生成文本向量并存储于Qdrant向量数据库，基于K-means聚类算法识别出回答中的主要群组，再借助大型语言模型（LLM）对每个群组的回答进行智能摘要和情感分析，最终将生成的详尽洞察结果自动导出回Google Sheets，形成结构化的调研洞察报告。
解决的核心问题
传统调研数据分析常常面临回答量大且分散，人工分析耗时且难以发现深层次共性及情绪倾向的问题。本工作流通过向量化和聚类技术，自动发现回答中的模式和群组，结合LLM生成精准且具洞察力的总结，极大提升调研数据解读效率和质量。
应用场景
- 市场调研数据分析
- 用户体验反馈汇总
- 员工满意度调查总结
- 各类问卷调查结果精细化洞察
- 任何需要从大量文本回答中提炼关键见解的场景
主要流程步骤
- 导入调研问卷回答 — 通过Google Sheets节点获取参与者回答数据。
- 数据预处理 — 将问卷回答转换为“问题-回答”对，方便后续向量化。
- 文本向量生成与存储 — 使用OpenAI的text-embedding-3-small模型生成文本向量，存入Qdrant向量数据库。
- 创建分析专用工作表 — 在Google Sheets中新建独立Sheet存储分析结果。
- 提取调研问题列表 — 获取问卷中所有问题，逐一处理。
- 聚类分析回答 — 对每个问题的回答向量应用K-means聚类，筛选至少包含3个回答的群组。
- 群组回答摘要与情感分析 — 利用OpenAI GPT-4o-mini模型对每个群组回答进行智能总结和情绪判定。
- 导出洞察结果 — 将生成的洞察摘要和情感评分写入新建的Google Sheets工作表中。
涉及的系统或服务
- Google Sheets：作为调研数据的来源和结果存储端。
- OpenAI API：用于生成文本向量与自然语言智能总结。
- Qdrant Vector Store：高效存储和检索文本向量，实现基于向量的聚类分析。
- n8n工作流自动化平台：连接和协调以上服务，自动执行整个流程。
适用人群或使用价值
- 市场调研分析师和数据科学家，希望快速获得有深度的调研洞察。
- 产品经理和UX设计师，需对用户反馈进行系统性总结与情感判断。
- 企业HR和管理层，利用员工调查数据快速识别共性问题和情绪趋势。
- 任何需要处理大量文本问卷，提升分析效率和洞察质量的团队或个人。
此工作流通过自动化和智能化技术的融合，实现了调研数据的高效处理与深度洞察，极大节省人工分析时间，助力决策者基于真实用户声音做出精准判断。
未命名工作流
该工作流通过手动触发，自动从Unleashed Software系统中提取所有“已完成”状态的订单数据，帮助用户高效筛选并集中管理订单信息。适用于财务、销售或运营团队，能有效减少手动查询的时间，提高订单管理的准确性和工作效率，方便后续的数据分析和报表生成。
get_a_web_page
该工作流主要功能是自动化抓取指定网页的内容。用户只需提供网页URL，系统会通过FireCrawl API获取网页数据，并将其转换为Markdown格式返回。此流程降低了技术门槛，提升了抓取效率，适用于AI智能代理、办公自动化、数据采集及内容监控等多种场景，方便开发者和非技术用户快速集成网页抓取功能。
Scrape Trustpilot Reviews with DeepSeek, Analyze Sentiment with OpenAI
该工作流实现了自动化抓取Trustpilot上的客户评价，并利用AI技术提取评价的关键信息和进行情感分析。通过将评价数据结构化并分析情感倾向，企业能够快速洞察客户反馈，监控品牌口碑，同时将结果实时更新至Google Sheets，提升了数据采集与分析的效率，支持市场调研、客户服务改进及决策制定。
Google Sheets数据变更实时推送至Discord频道
该工作流能够实时监控Google Sheets表格的新增或更新数据。当相关行更新时，系统会自动提取“Security Code”、“Price”和“Quantity”等关键字段，并将其转换为格式整齐的ASCII表格，通过Discord的Webhook发送至指定频道。这一过程显著提高了数据同步的及时性和准确性，适用于需要快速共享和协作的团队，尤其在金融和项目管理领域。
Umami analytics template
该工作流定期自动从Umami网站分析工具获取网站访问数据，利用AI模型进行深入解读和SEO分析，最终将结果保存到Baserow数据库。通过对比本周与上周的访问表现，生成优化建议，大大提高了数据洞察的效率。它帮助网站运营者和SEO专家快速识别流量变化，优化内容策略，节省时间并避免误判，是提升网站竞争力的有效工具。
加密货币市场价格变动监控与Telegram实时提醒
该工作流旨在实时监控加密货币市场的价格变动，通过定时从Binance交易所获取数据，自动筛选出涨跌幅度超过15%的币种。整理后的关键信息将通过Telegram推送至指定群组，确保用户及时掌握市场动态，快速捕捉投资机会或风险，提升决策效率，适用于交易者、分析师及加密资产管理团队等多种场景。
LinkedIn Web Scraping with Bright Data MCP Server & Google Gemini
该工作流结合了先进的数据采集服务与AI语言模型，自动化抓取LinkedIn的个人与公司页面信息，并生成高质量的公司故事或个人简介。用户可高效获取结构化数据，避免手动操作的时间浪费，同时支持将抓取结果保存为本地文件或通过Webhook实时推送，便于后续使用。适用于市场调研、招聘、内容创作及数据分析等多种场景，显著提升信息处理效率。
国际空间站位置实时记录与存储
该工作流旨在实时获取国际空间站的经纬度和时间戳数据，并将其自动存储到Google BigQuery数据库中。通过定时触发和API调用，避免了手动查询和数据录入的繁琐，确保数据的时效性和完整性。适用于航天科研、教育平台、数据分析等领域，助力实时监测、分析和可视化展示空间站位置。