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# Einführung
n8n ist eine Open-Supply-Workflow-Automatisierungsplattform, die es Ihnen ermöglicht, Anwendungen, APIs und Dienste über eine visuelle, knotenbasierte Schnittstelle zu verbinden. Es hilft, Datenbewegungen, Systemintegrationen und sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, ohne dass komplexer Code erforderlich ist. n8n wird häufig verwendet, da es flexibel ist, Selbsthosting unterstützt, sich in Hunderte von Instruments integrieren lässt und Entwicklern die volle Kontrolle über Logik, Ausführung und Datenverarbeitung gibt, was es zu einer starken Different zu geschlossenen Automatisierungsplattformen macht.
In diesem Artikel erfahren Sie mehr über die sieben besten N8N-Workflow-Vorlagen für Knowledge Science. Diese Vorlagen sind Plug-and-Play-fähig, d. h. Sie müssen lediglich Ihre Daten zusammen mit einer Modell-API oder Datenbank-API bereitstellen. Alles andere ist bereits erprobt und getestet, sodass Sie sich auf Analysen, Experimente und Ergebnisse konzentrieren können, anstatt Arbeitsabläufe von Grund auf neu zu erstellen.
# 1. Automatisieren Sie die grundlegende Aktienanalyse mit FinnHub-Daten und Google Sheets (DCF-Rechner)
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Dieser n8n-Workflow automatisiert die zeitaufwändigsten Teile der fundamentalen Aktienrecherche, indem er rohe Finanzunterlagen ohne Ausführungskosten in institutionelle Analysen umwandelt.
Es ruft Jahres- und Quartalsdaten für sechs Jahre von FinnHub ab, bereinigt und strukturiert die Finanzdaten, berechnet genaue Zahlen für die letzten zwölf Monate, berechnet die durchschnittlichen jährlichen Wachstumsraten für drei und fünf Jahre und führt eine vollständige Discounted-Cashflow-Bewertung durch, um den inneren Aktienwert zu schätzen.
Alle historischen Daten, Wachstumstrends und Bewertungsergebnisse werden automatisch an ein verbundenes Google Sheets-Dashboard mit Diagrammen und Tabellen übermittelt, die für eine schnelle, objektive Analyse sofort gefüllt werden.
# 2. Automatisierte technische Aktienanalyse mit xAI Grok und Multi-Channel-Benachrichtigungen
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Dieser Workflow richtet sich an Aktienhändler, Finanzanalysten, Portfoliomanager und Anlagebegeisterte, die eine automatisierte, datengesteuerte Aktienmarktanalyse ohne manuelle Diagrammerstellung wünschen.
Es wird täglich ausgeführt, um ausgewählte Aktien anhand technischer Indikatoren wie dem Relative-Stärke-Index und der Konvergenzdivergenz des gleitenden Durchschnitts zu analysieren, klare Kauf-, Verkaufs- oder Haltesignale zu generieren und die Ergebnisse durch KI-basierte Interpretation und Marktnachrichten zu verbessern.
Die Erkenntnisse werden automatisch per E-Mail, Messaging-Apps und einem Google Sheets-Protokoll übermittelt und sind somit ideally suited für alle, die konsistente Handelssignale, tägliche Marktzusammenfassungen und eine zentrale Nachverfolgung mehrerer Aktien wünschen.
# 3. Verarbeiten Sie OCR-Dokumente von Google Drive mit OpenAI und Pinecone in eine durchsuchbare Wissensdatenbank
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Dieser Workflow automatisiert eine vollständige Aufnahmepipeline für den Abruf und die erweiterte Generierung für die Dokumentindizierung. Wenn eine neue OCR-JSON-Datei zu einem Google Drive-Ordner hinzugefügt wird, extrahiert sie automatisch Unterrichtsmetadaten, bereinigt und analysiert den arabischen Textual content, teilt den Inhalt in semantische Blöcke auf, generiert KI-Einbettungen und speichert sie zum Abrufen in einem Pinecone-Vektorindex.
Sobald die Verarbeitung abgeschlossen ist, wird die Datei in einen Archivordner verschoben, um eine doppelte Aufnahme zu verhindern. Die Einrichtung ist einfach und erfordert die Verbindung von Google Drive, OpenAI für Einbettungen und Pinecone-Anmeldeinformationen sowie die Konfiguration der Eingabe- und Archivordnerpfade vor der Ausführung des Workflows.
# 4. Konsolidieren Sie Daten aus 5 Quellen für automatisierte Berichte mit SQL, MongoDB und Google Instruments
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Dieser Workflow konsolidiert automatisch und nach Zeitplan Daten aus Google Sheets, PostgreSQL, MongoDB, Microsoft SQL Server und Google Analytics in einem einzigen Grasp-Google Sheet.
Jeder Datensatz wird mit einer eindeutigen Quellenkennung versehen, um die Rückverfolgbarkeit zu gewährleisten, und dann zusammengeführt, bereinigt und standardisiert zu einer konsistenten Struktur, die für die Berichterstattung und Analyse bereit ist.
Das Ergebnis ist ein zentraler, stets aktueller Reporting-Hub, der die manuelle Datenerfassung überflüssig macht, den Bereinigungsaufwand reduziert und eine zuverlässige Grundlage für Geschäftseinblicke über mehrere Systeme hinweg bietet.
# 5. Automatisieren Sie die Datenextraktion mit Zyte AI (Produkte, Jobs, Artikel und mehr)
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Dieser Workflow bietet eine automatisierte KI-gestützte Internet-Scraping-Lösung, die strukturierte Daten aus E-Commerce-Web sites, Artikeln, Jobbörsen und Suchmaschinenergebnissen extrahiert, ohne dass benutzerdefinierte Selektoren erforderlich sind.
Mithilfe der Zyte-API erkennt es automatisch die Seitenstruktur, verarbeitet die Paginierung, wiederholt Fehler und aggregiert die Ergebnisse durch einen zweistufigen Crawling- und Scraping-Prozess, um selbst für große Web sites einen sauberen CSV-Export zu erstellen.
Benutzer geben einfach eine Ziel-URL ein und wählen ein Scraping-Ziel aus, während die erweiterte Logik die Anfrage an das richtige Extraktionsmodell weiterleitet. Für Benutzer, die die Ausgabe von Rohdaten und benutzerdefiniertes Parsen bevorzugen, steht auch ein manueller Modus zur Verfügung.
# 6. Automatisierung des Kundenfeedbacks mit Sentiment-Analyse mit GPT-4.1, Jira und Slack
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Dieser Workflow automatisiert den gesamten Kundenfeedback-Lebenszyklus, indem er Eingaben über einen Webhook sammelt, die Daten validiert und OpenAI zur Stimmungsanalyse verwendet.
Negatives Suggestions und Funktionsanfragen werden automatisch in Jira-Vorgänge umgewandelt, während ungültige Einreichungen sofortige Slack-Benachrichtigungen auslösen, um schnelles Handeln zu ermöglichen. Zusätzlich zur Echtzeitverarbeitung generiert der Workflow wöchentlich eine OpenAI-basierte Zusammenfassung aller Suggestions-bezogenen Jira-Tickets und übermittelt sie an Slack, sodass Groups einen klaren Überblick über die Stimmungstrends der Kunden ohne manuelle Überprüfungen erhalten.
# 7. Echtzeit-Gross sales-Pipeline-Analyse mit Vivid Knowledge, OpenAI und Google Sheets
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Dieser Workflow überwacht automatisch wichtige Kennzahlen der Vertriebspipeline wie neue Leads, Geschäftsphasen, Erfolgsquoten und blockierte Verkaufschancen, um die Groups über die Umsatzentwicklung auf dem Laufenden zu halten.
Es stellt nach einem Zeitplan eine Verbindung zu Ihrem CRM her, analysiert Pipeline-Daten mit OpenAI, um Risiken und Anomalien zu erkennen, sendet umsetzbare Warnungen und Zusammenfassungen an Slack und speichert tägliche Schnappschüsse in Google Sheets zur Trendanalyse. Das Ergebnis ist ein vollständig automatisiertes Vertriebstransparenzsystem, das manuelle CRM-Exporte überflüssig macht und Vertriebsleitern, Betriebsteams und Vertretern hilft, schneller zu handeln und genauere Prognosen zu erstellen.
# Letzte Gedanken
n8n verfügt über Tausende von Vorlagen, die nahezu jeden Knowledge-Science-Workflow automatisieren können. Der Schlüssel liegt darin, zu wissen, welche wirklich nützlich, einfach anzuschließen und im realen Einsatz bewährt sind. Die oben aufgeführten sieben Vorlagen gehören zu den praktischsten Optionen für die Datenwissenschaft, da sie die gesamte Pipeline abdecken, von der Datenerfassung über die Analyse bis zur Bereitstellung.
Sie können sie verwenden, um Finanzanalysen zu automatisieren, technische Handelseinblicke zu generieren, OCR-Dokumente in durchsuchbare Wissensdatenbanken umzuwandeln, Daten aus mehreren Datenbanken für die Berichterstellung zu konsolidieren, strukturierte Daten aus dem Web zu extrahieren, ohne benutzerdefinierte Scraper zu erstellen, Kundenfeedback mit Stimmungs- und Problemverfolgung zu analysieren und Vertriebspipelines in Echtzeit mit Warnungen und Dashboards zu überwachen.
Wenn Sie schneller vorankommen möchten, ohne ständig die gleichen Werkzeuge neu aufzubauen, sind diese Arbeitsabläufe ein guter Ausgangspunkt. Verbinden Sie Ihre Datenquelle, fügen Sie Ihre Modell- oder Datenbankanmeldeinformationen hinzu und beginnen Sie mit der Iteration der Logik. Sie verbringen weniger Zeit mit der Einrichtung und mehr Zeit mit den Ergebnissen.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der gerne Modelle für maschinelles Lernen erstellt. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs zu maschinellem Lernen und Datenwissenschaftstechnologien. Abid verfügt über einen Grasp-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, ein KI-Produkt mithilfe eines graphischen neuronalen Netzwerks für Schüler mit psychischen Erkrankungen zu entwickeln.