调查问卷深度洞察分析工作流

工作流名称

调查问卷深度洞察分析工作流

主要功能和亮点

该工作流通过自动化流程，将大量调查问卷响应数据导入、向量化存储，并利用K-means聚类算法识别相似回答群组，结合大型语言模型（LLM）对聚类结果进行总结与情感分析，最终将高质量的洞察结果自动导出到Google Sheets中。流程清晰，支持大规模参与者数据处理，确保分析结果详实且具有操作价值。

解决的核心问题

传统的问卷数据分析往往依赖人工或简单统计，难以深入挖掘大量文本回答中的潜在模式和细节。此工作流通过向量化和聚类技术，自动发现和总结参与者的共性回答，避免了“过于笼统”的总结，提升数据洞察的深度与准确性，有效应对大规模问卷数据分析的挑战。

应用场景

• 大型市场调研和用户体验调查的自动化数据分析
• 企业内部员工满意度或远程办公体验调查的智能洞察提取
• 学术研究中的问卷数据深度分析
• 任何需要从大量文本问卷回答中提取具体、细致见解的场景

主要流程步骤

1. 导入调查问卷响应数据：从Google Sheets获取问卷回答并转换为“问题-答案”对。
2. 向量化处理：利用OpenAI文本嵌入模型将答案文本向量化，并存储至Qdrant向量数据库。
3. 触发子工作流分析：分批处理每个问题，检索相关回答向量。
4. 聚类分析：应用Python实现的K-means算法对回答向量进行聚类，识别出有代表性的回答群组。
5. 聚类结果筛选：过滤出包含3个及以上回答的有效聚类。
6. 生成洞察与情感分析：调用OpenAI GPT-4模型对每个聚类的回答进行总结，提炼洞察并判断整体情感倾向。
7. 创建并导出洞察表格：在原始问卷Google Sheets中新建“Insights”工作表，并将洞察结果追加写入，实现数据集中管理。

涉及的系统或服务

• Google Sheets：获取原始问卷数据及存储分析后的洞察结果
• OpenAI API（文本嵌入与GPT-4模型）：实现文本向量化和智能总结分析
• Qdrant：作为向量数据库存储问卷答案向量，支持高效相似性搜索和聚类
• Python代码节点：执行K-means聚类算法处理向量数据
• n8n 工作流触发器及节点：实现流程自动化和子工作流调用

适用人群或使用价值

• 数据分析师和市场调研人员，助力快速从大量文本问卷中提炼关键洞察
• 产品经理和用户体验研究人员，提升用户反馈分析深度及效率
• 团队和企业希望自动化处理员工满意度或远程工作调查结果
• 任何需要处理大规模文本问卷数据并获得结构化分析结果的用户

通过该工作流，用户无需复杂编程即可实现基于向量化和聚类的高质量问卷数据分析，大幅提升决策支持的科学性和时效性。