条件分支数据处理工作流
该工作流实现了条件分支的数据处理功能，能够根据动态生成的数据ID，智能选择相应的处理路径。通过手动触发执行，系统将不同ID的数据分类，并赋予不同的名称标识，最终汇聚或终止处理。这一设计能够灵活应对多样化的业务逻辑，自动化分类和处理多种数据，减少人工干预，提升工作效率，适用于自动化开发和数据分析等场景。
Tags
工作流名称
条件分支数据处理工作流
主要功能和亮点
该工作流通过手动触发执行，利用函数节点生成一组带有不同ID的数据项，随后通过条件分支（Switch节点）根据ID值动态选择对应的处理路径。每条路径将数据赋予不同的名称标识，最后统一汇聚或终止处理。此设计确保数据流在多种条件下灵活分支，支持多样化的业务逻辑处理。
解决的核心问题
自动化处理多种分类数据时，如何根据不同条件智能分配处理流程，实现数据的精准分类和后续操作路径选择，避免人工干预和降低错误率。
应用场景
- 多产品或多类别数据的自动分类与处理
- 根据输入参数动态路由业务流程
- 需要根据条件触发不同动作的自动化任务
- 数据预处理与标签赋值场景
主要流程步骤
- 手动触发 — 通过“On clicking 'execute'”节点启动整个流程。
- 生成数据 — “Function”节点动态生成包含ID字段的多个数据对象。
- 条件判断 — “Switch”节点依据每条数据的ID值，判断路由走向。
- 赋值处理 — 根据判断结果，分别通过“Set”、“Set1”、“Set2”节点设置不同的名称属性。
- 无匹配处理 — 若ID不匹配任何条件，则通过“NoOp”节点终止处理。
涉及的系统或服务
- n8n内置节点：Manual Trigger（手动触发）、Function（函数）、Switch（条件分支）、Set（赋值）、NoOp（空操作）
适用人群或使用价值
- 自动化开发者和流程设计师：快速搭建条件分支逻辑，提升工作效率。
- 业务分析师和数据处理人员：实现数据分类处理自动化，减少人工干预。
- 企业自动化团队：灵活应对多条件下的流程分支需求，增强系统适应性。
Extract & Summarize Indeed Company Info with Bright Data and Google Gemini
该工作流通过Bright Data的Web Unlocker服务自动抓取Indeed网站上的公司信息，并利用Google Gemini大语言模型对内容进行解析和智能摘要，最终将结构化结果推送至指定Webhook接口。它有效解决了反爬虫及数据格式复杂的问题，简化了信息获取流程，适用于人力资源、市场调研和自动化开发等领域，显著提升了数据利用效率和业务智能水平。
Zotero文献库批量获取与筛选自动化工作流
该工作流旨在自动化地从Zotero用户账户中批量获取文献条目，支持超过100条数据的处理。通过循环调用API，实现自动分页请求，避免了手动查找和导出的繁琐步骤。同时，用户可以灵活筛选和编辑文献字段，以满足不同的输出需求。整体流程高效便捷，显著提升了文献管理和整理的效率，非常适合学术研究人员和文献管理部门使用。
Verify phone numbers
该工作流自动解析和验证电话号码，确保其格式正确且有效。通过Uproc服务，能够准确识别国际电话号码，提升数据质量并降低人工校验成本。适用于客户信息录入、营销活动、用户注册等场景，帮助企业优化沟通流程，提高运营效率，确保电话号码信息的有效性与可用性。
批量客户数据逐条推送工作流
该工作流主要用于从客户数据仓库中批量获取客户信息，并通过HTTP POST请求逐条发送到指定接口。它支持自动分批处理并内置等待机制，有效避免请求过快造成接口压力过大。用户可手动触发执行，操作直观简便，确保数据安全、完整、高效地同步，适用于客户数据同步、数据迁移和批量通知等场景，提升数据处理的自动化水平。
客户数据统计工作流（Customer Data Count Workflow）
该工作流通过手动触发，自动从客户数据存储库中获取所有客户信息并统计总数，提升数据处理效率和准确性。适用于销售团队和市场人员，能够快速提供客户数量数据，支持客户分析和资源分配，解决了手动统计耗时和易出错的问题，简化了数据处理流程，节省时间。
Google Maps数据高效抓取与整理工作流
该工作流通过SerpAPI接口高效抓取Google Maps上的商家和地点信息，自动处理分页数据并去重，最终将结构化数据批量写入Google Sheets，便于后续分析和管理。此流程简化了数据采集，降低了成本，并提高了准确性，适合市场调研、电商销售及数据分析等多种场景，实时监控抓取状态，确保数据更新及时。
Google Drive音频自动转录并归档工作流
该工作流通过自动监测Google Drive中的音频文件，实现快速上传至AWS S3，并利用AWS Transcribe进行精准转录。转录后的文本及相关信息会自动整理并保存到Google Sheets中，简化了会议录音、访谈及客服录音的处理流程。整个过程高度自动化，降低了人工操作的需求，提高了工作效率，便于后续的数据统计与分析。
Loading data into a spreadsheet
该工作流通过自动化方式，从CRM系统中提取联系人数据，包括姓名和邮箱，并将其整理后批量导入到电子表格或数据库中。用户只需一键触发，便能快速完成数据获取、格式化和写入，显著提高数据处理效率，减少人工操作带来的错误和时间成本，适合市场营销、销售及数据分析等团队使用。