Mock Data 转换处理工作流
该工作流专注于生成和转换模拟数据，提供高效的数据预处理功能。它将初始数组形式的模拟数据拆分为独立的数据项，便于后续处理和操作。适用于流程开发阶段的测试与调试，以及需要批量处理数据的场景，能够快速解决模拟数据格式不匹配和逐项处理的难题，提升工作流设计的效率和灵活性。
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工作流名称
Mock Data 转换处理工作流
主要功能和亮点
本工作流通过生成模拟数据并对其进行格式转换，实现了简洁高效的数据预处理功能。它能够将初始的数组形式的模拟数据拆分成单独的数据项，方便后续流程针对每条数据进行独立操作。
解决的核心问题
在自动化流程设计中，常常需要用到测试数据或模拟数据进行流程验证和调试。该工作流提供了一种快速生成并拆分模拟数据的方法，解决了模拟数据格式不匹配、难以逐项处理的问题。
应用场景
- 流程开发阶段的测试与调试
- 需要批量处理数组数据的场景
- 数据预处理及拆分操作
主要流程步骤
- Mock Data 节点：生成包含4个元素的数组模拟数据。
- Function 节点：将数组中的每个元素拆分成独立的数据项，形成多条输出数据。
涉及的系统或服务
本工作流仅使用了n8n内置的Function节点，无需依赖外部系统，适合快速搭建和本地测试。
适用人群或使用价值
- 自动化流程开发者：快速生成测试数据，验证流程各环节逻辑。
- 数据处理人员：实现对数组数据的高效拆分与格式转换。
- 技术团队：简化模拟数据构建，提升工作流设计效率。
本工作流简单易用，是自动化流程设计中模拟和预处理数据的基础利器。
客户数据条件筛选与多路由分支工作流
该工作流旨在帮助企业高效管理客户数据，通过手动触发自动获取客户信息，并基于国家和姓名字段进行多条件筛选与分类分发。支持单条件和复合条件判断，能够实现精准的数据过滤和多路由处理。内置详细注释，便于用户理解和配置，适用于营销、客服和数据分析等多种场景，提升数据处理的自动化和准确性，减少人工干预。
Extract & Summarize Yelp Business Review with Bright Data and Google Gemini
该工作流通过自动化抓取Yelp餐厅评论，实现高效的数据提取和摘要生成。利用先进的爬虫技术和AI语言模型，用户可以快速获取并分析目标商户的评价信息，简化了传统手动处理的繁琐过程。支持自定义URL和数据通知，广泛适用于市场调研、用户反馈分析及品牌声誉管理等场景，显著提升了数据应用的效率和用户体验。
Daily Language Learning（每日语言学习）
该工作流旨在为语言学习者提供每日新单词，通过自动抓取Hacker News的热门文章，提取并翻译其中的英文单词，最终将精选的双语词汇存储在数据库中并通过短信发送给用户。它解决了词汇获取难、内容更新不及时和学习提醒不足的问题，帮助用户高效积累新词，提升语言能力，适合各类语言学习者和教育机构。
RSS订阅即时读取工作流
该工作流允许用户手动触发，实时读取指定RSS订阅源的最新内容，从而快速获取网站或博客的动态。解决了手动访问多个网页的繁琐问题，简化了信息获取流程，适合内容编辑、社交媒体管理者和个人用户，提升了信息监控的效率，并为后续的数据处理提供了基础。
企业信息智能提取与更新工作流
该工作流旨在自动化企业信息的提取与更新。通过从Google Sheets读取企业域名，依次访问对应网站并提取HTML内容，经过智能清洗后，利用人工智能生成企业的价值主张、行业分类和市场定位。最终，结构化数据将回写至Google Sheets，实现信息的实时更新。这一流程显著提升了数据整理的效率与准确性，帮助用户更好地进行市场分析和客户管理。
[2/3] Set up medoids (2 types) for anomaly detection (crops dataset)
该工作流通过两种方法为农作物图像数据集设置聚类代表点和阈值，为异常检测提供基础。利用向量数据库API和Python库进行稀疏矩阵计算，确保聚类中心和阈值的高效准确确定。适用于农业智能监控、机器学习模型预处理等多个场景，显著提升了异常检测的准确性和可靠性，简化了复杂的聚类分析过程。
Google Analytics: Weekly Report
该工作流通过自动化生成每周的Google Analytics数据报告，重点比较最近7天与去年同期的关键指标表现。利用AI技术进行智能分析和格式化，报告可通过邮件和Telegram多渠道推送，帮助用户节省时间、洞察趋势、提升报告质量，适合网站运营团队、数据分析师及管理层，支持科学决策和高效沟通。
Hacker News 评论聚类与洞察生成工作流
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