ETL pipeline

工作流名称

ETL pipeline

主要功能和亮点

该工作流实现了一个自动化的ETL（Extract-Transform-Load）数据管道，从Twitter抓取特定话题的推文，进行情感分析，再将数据存入MongoDB和Postgres数据库，最后根据分析结果将重要信息推送至Slack频道。流程自动化高效，集成了社交媒体数据采集、自然语言处理和多数据库存储，支持实时监控和团队协作。

解决的核心问题

• 自动抓取Twitter指定标签（#OnThisDay）的最新推文，避免手动监控社交媒体内容。
• 通过Google云自然语言API进行情感分析，快速识别推文的情绪倾向和强度。
• 实现数据的双重存储（MongoDB与Postgres），满足不同业务对数据结构和查询的需求。
• 通过条件判断筛选高情感分值推文，自动推送重要内容至Slack，提升团队响应效率。

应用场景

• 社交媒体舆情监控与分析
• 品牌声誉管理和危机预警
• 市场营销活动效果跟踪
• 数据驱动的内容推荐与洞察
• 企业内部信息流通和协作提醒

主要流程步骤

1. 定时触发（Cron）：每天早上6点自动开始数据拉取。
2. 从Twitter搜索推文：抓取包含#OnThisDay标签的最新3条推文。
3. 存储至MongoDB：将推文文本保存到MongoDB集合。
4. 情感分析：调用Google Cloud Natural Language API，对推文文本进行情感评分和强度分析。
5. 设置数据字段：提取并封装情感得分、强度和推文文本。
6. 存储至Postgres：将处理后的数据存入Postgres数据库的tweets表。
7. 条件判断：判断情感得分是否大于0（即是否为正面情绪）。
8. 信息推送：若为正面情绪，自动将推文及情感数据发送至Slack指定频道；否则跳过推送。

涉及的系统或服务

• Twitter API：用于实时抓取社交媒体数据。
• MongoDB：非关系型数据库，用于存储原始推文文本。
• Google Cloud Natural Language API：提供文本情感分析服务。
• Postgres数据库：关系型数据库，用于存储结构化的推文及情感数据。
• Slack：团队通讯工具，用于推送分析结果通知。
• n8n自动化平台：连接和编排各系统节点，实现流程自动化。

适用人群或使用价值

• 社交媒体分析师和营销团队：自动获取并分析热点推文，快速响应市场动态。
• 数据工程师与开发者：示范多数据源整合及自动化流程搭建。
• 企业管理者和决策者：通过情感数据洞察客户反馈和舆论趋势，辅助决策。
• 内容策划及公关人员：实时监控品牌相关推文，及时调整策略。
• 任何需要将社交媒体数据转化为结构化情报的组织和团队。

该ETL pipeline工作流通过自动化实现了从数据采集到情感分析、存储再到团队通知的完整闭环，极大提升数据处理效率和信息价值转化能力。