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原文链接：https://www.kdnuggets.com/top-7-n8n-workflow-templates-for-data-science
原文作者：Abid Ali Awan
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# 引言
n8n 是一个开源的工作流自动化平台，它允许用户使用基于节点的视觉界面连接应用程序、API和服务。它有助于自动化数据移动、系统集成和重复性任务，而无需复杂的代码。n8n之所以被广泛使用，是因为它灵活、支持自托管、集成了数百种工具，并赋予开发者对逻辑、执行和数据处理的完全控制权，使其成为封闭式自动化平台的有力替代品。
在本文中，我们将了解数据科学的7个顶级n8n工作流模板。这些模板是即插即用的，这意味着您需要做的就是提供您的数据以及模型API或数据库API。其他所有内容都经过了尝试和测试，使您能够专注于分析、实验和结果，而不是从头开始构建工作流。
# 1. 使用FinnHub数据和Google Sheets自动化基本股票分析（DCF计算器）
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这个n8n工作流通过将原始财务文件转换为机构级的分析，以零执行成本，自动化了基本面股票研究中最耗时的部分。
它从FinnHub提取了六年的年度和季度数据，清理和结构化财务信息，计算准确的过去十二个月（TTM）数据，计算三年和五年的复合年均增长率（CAGR），并运行完整的贴现现金流（DCF）估值以估计股票的内在价值。
所有历史数据、增长趋势和估值结果都会自动发送到一个连接的Google Sheets仪表板，其中包含即时填充的图表和表格，以便快速、客观地进行分析。
# 2. 使用xAI Grok和多渠道通知实现自动化股票技术分析
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此工作流专为股票交易员、金融分析师、投资组合经理和投资爱好者设计，他们希望在没有手动图表绘制的情况下获得自动化的、数据驱动的股票市场分析。
它每天运行以分析所选股票，使用相对强弱指数（RSI）和移动平均线收敛/发散（MACD）等技术指标，生成清晰的买入、卖出或持有信号，并用基于AI的解释和市场新闻增强结果。
洞察会通过电子邮件、消息应用程序和Google Sheets日志自动交付，非常适合希望获得一致的交易信号、每日市场摘要以及跨多种股票进行集中跟踪的人员。
# 3. 使用OpenAI和Pinecone将Google Drive中的OCR文档处理成可搜索的知识库
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此工作流自动化了整个检索增强生成（RAG）文档索引管道。当新的OCR JSON文件添加到Google Drive文件夹时，它会自动提取课程元数据，清理并解析阿拉伯文本，将内容分割成语义块，生成AI嵌入（embeddings），并将它们存储在Pinecone向量索引中以供检索。
处理完成后，文件将被移动到存档文件夹，以防止重复摄取。设置非常简单，只需连接Google Drive、OpenAI（用于嵌入）和Pinecone的凭证，然后在运行工作流之前配置输入和存档文件夹路径即可。
# 4. 整合来自5个来源的数据以实现SQL、MongoDB和Google工具的自动化报告
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此工作流会按预定计划自动整合来自Google Sheets、PostgreSQL、MongoDB、Microsoft SQL Server和Google Analytics的数据到一个单一的主Google Sheet中。
每个数据集都会被标记上唯一的源标识符以保持可追溯性，然后进行合并、清理和标准化，形成一致的结构，为报告和分析做好准备。
结果是一个集中化、始终最新的报告中心，消除了手动数据收集，减少了清理工作量，并为跨多个系统的业务洞察提供了可靠的基础。
# 5. 使用Zyte AI自动化数据提取（产品、工作、文章等）
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此工作流提供了一个自动化的AI驱动的网络抓取解决方案，可以从电子商务网站、文章、招聘板和搜索引擎结果中提取结构化数据，而无需自定义选择器。
利用Zyte API，它会自动检测页面结构、处理分页、重试错误，并通过两阶段的爬取和抓取过程聚合结果，即使对于大型网站也能生成干净的CSV导出文件。
用户只需输入目标URL并选择抓取目标，而高级逻辑会将请求路由到正确的提取模型。对于偏好原始数据输出和自定义解析的用户，也提供手动模式。
# 6. 使用GPT-4.1、Jira和Slack的客户反馈自动化与情感分析
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此工作流通过Webhooks收集提交、验证数据并使用OpenAI分析情感，从而自动化了整个客户反馈生命周期。
负面反馈和功能请求会自动转换为Jira问题，无效的提交则会触发即时Slack警报以快速处理。除了实时处理，该工作流还会生成每周由OpenAI驱动的、关于所有反馈相关Jira工单的摘要，并发送到Slack，让团队无需手动审查即可清晰了解客户情感趋势。
# 7. 使用Bright Data、OpenAI和Google Sheets的实时销售渠道分析
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此工作流会自动监控关键的销售渠道指标，如新潜在客户、交易阶段、赢单率和停滞机会，以确保团队及时了解收入健康状况。
它会按计划连接到您的CRM，使用OpenAI分析渠道数据以检测风险和异常，将可操作的警报和摘要发送到Slack，并以Google Sheets中存储每日快照以进行趋势分析。结果是一个完全自动化的销售可见性系统，消除了手动CRM导出，帮助销售主管、运营团队和销售代表更快地采取行动并更准确地进行预测。
# 最终思考
n8n拥有数千个模板，几乎可以自动化任何数据科学工作流。关键在于知道哪些模板是真正有用的、易于插拔的，并且在实际使用中经过验证。上述七个模板是数据科学中最实用的选项，因为它们涵盖了从数据收集到分析再到交付的完整管道。
您可以使用它们来自动化财务分析、生成技术交易洞察、将OCR文档转换为可搜索的知识库、合并来自多个数据库的数据以供报告、在不构建自定义抓取器的情况下从网络提取结构化数据、使用情感分析和问题跟踪分析客户反馈，以及通过警报和仪表板实时监控销售渠道。
如果您希望在不不断重建相同工具的情况下加快速度，这些工作流是一个坚实的起点。连接您的数据源，添加您的模型或数据库凭证，然后开始迭代逻辑。您将花费更少的时间在设置上，而将更多的时间花在结果上。
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) 是一位认证的数据科学专业人士，热衷于构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作和撰写有关机器学习和数据科学技术的博客文章。Abid拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是构建一个使用图神经网络（GNN）帮助学生解决心理健康问题的AI产品。
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