调查问卷深度洞察分析工作流
该工作流自动化处理调查问卷数据，通过向量化存储和K-means聚类算法识别相似回答群组，结合大型语言模型进行总结与情感分析，最后将结果导出至Google Sheets。此流程高效、精准，能够深入挖掘文本回答中的潜在模式，适用于市场调研、用户体验调查及学术研究等场景，帮助用户快速提炼关键洞察，提升决策的科学性与时效性。
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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
- 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。
- 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。
- 触发子工作流分析：分批处理每个问题，检索相关回答向量。
- 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。
- 聚类结果筛选：过滤出包含3个及以上回答的有效聚类。
- 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。
- 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。
Real Estate Market Scanning（房地产市场扫描）
该工作流定期自动扫描特定区域的房地产市场，利用BatchData API获取最新物业数据，识别新出现或变化的房产信息，并筛选出高潜力投资物业。通过生成详尽的物业报告，并及时通过邮件和Slack通知销售团队，确保他们能够快速掌握市场动态和投资机会，从而提升决策效率和成交速度，减少人工跟踪的繁琐。
YouTube to Airtable Anonym
该工作流自动化处理Airtable中的YouTube视频链接，通过第三方API获取视频转录文本，并利用大语言模型生成内容摘要和关键要点。最终，将结构化的信息回写至Airtable，实现视频内容的高效整理与管理。这一过程显著提升了内容创作者、知识管理团队及市场调研人员在处理视频资料时的工作效率，解决了手动整理和信息分散的问题。
Scrape Trustpilot Reviews with DeepSeek, Analyze Sentiment with OpenAI
该工作流能够自动从Trustpilot网站爬取指定公司的用户评论，提取评论的关键信息并进行情感分析。通过DeepSeek模型，精准获取评论的作者、评分、日期等多维信息，再利用OpenAI对评论情绪进行分类，实现评论数据的自动收集和智能分析，最终将数据同步更新到Google Sheets，为品牌管理、市场调研和客户服务提供有力支持。
Extract & Summarize Bing Copilot Search Results with Gemini AI and Bright Data
该工作流通过Bright Data的API自动抓取Bing Copilot的搜索结果，并利用Google Gemini AI模型进行数据的结构化提取和内容摘要生成。它解决了传统搜索结果数据杂乱的问题，提升了信息利用效率。用户可以快速获取关键词相关的搜索信息，帮助市场调研、竞争情报分析和内容创作。最终，处理结果通过Webhook推送，方便后续集成与自动化处理。
Brand Content Extract, Summarize & Sentiment Analysis with Bright Data
该工作流利用先进的网络抓取和人工智能技术，实现对指定品牌网页内容的自动抓取、文本提取、摘要生成及情感分析。通过突破网页反爬限制，实时获取高质量内容，系统化地分析消费者对品牌的态度，并提供清晰的文本摘要和情感分类。适用于品牌监测、市场调研及用户反馈处理，帮助相关人员快速获取深度洞察，优化决策和策略。
Remove PII from CSV Files（CSV 文件个人信息自动脱敏）
该工作流自动监控 Google Drive 文件夹中的新 CSV 文件，一旦检测到新文件即启动流程。它利用 OpenAI 智能识别个人身份信息（PII）列，并自动删除这些敏感数据，生成脱敏后的文件并重新上传到指定文件夹。整个过程高效、智能且无需人工干预，有效降低了数据泄露风险，适合需要批量处理隐私数据的企业和团队。
Google Page Entity Extraction Template
该工作流利用谷歌自然语言API，自动提取任意网页中的命名实体，如人物、组织和地点，实现信息的结构化分析。用户通过Webhook提交网页URL，系统自动抓取内容并进行实体识别，返回详细的实体信息及其重要性评分。此工具特别适用于媒体监控、市场调研和数据集成等场景，极大地提高了信息处理的效率和准确性，帮助用户快速获取关键数据。
Extract text from PDF and image using Vertex AI (Gemini) into CSV
该工作流能够自动从Google Drive指定文件夹中新上传的PDF文件和图片中提取文本，通过Google Vertex AI和Openrouter AI进行智能识别与分析。提取后的交易数据将被转化为带有分类信息的CSV文件，并自动上传回Google Drive，从而简化了手动数据录入和分类的过程，提升了数据处理的效率和准确性，适用于财务管理和数据分析等多种场景。