데이터 과학을 위한 상위 7가지 n8n 워크플로 템플릿

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# 소개

n8n은 시각적 노드 기반 인터페이스를 사용하여 애플리케이션, API 및 서비스를 연결할 수 있는 오픈 소스 워크플로 자동화 플랫폼입니다. 복잡한 코드 없이 데이터 이동, 시스템 통합 및 반복 작업을 자동화하는 데 도움이 됩니다. n8n은 유연하고 자체 호스팅을 지원하며 수백 가지 도구와 통합되고 개발자에게 논리, 실행 및 데이터 처리에 대한 완전한 제어권을 제공하므로 폐쇄형 자동화 플랫폼에 대한 강력한 대안이 되기 때문에 널리 사용됩니다.

이 기사에서는 데이터 과학을 위한 상위 7가지 n8n 워크플로 템플릿에 대해 알아봅니다. 이러한 템플릿은 플러그 앤 플레이 방식입니다. 즉, 모델 API 또는 데이터베이스 API와 함께 데이터를 제공하기만 하면 됩니다. 다른 모든 것은 이미 시도되고 테스트되었기 때문에 처음부터 워크플로를 구축하는 대신 분석, 실험 및 결과에 집중할 수 있습니다.

# 1. FinnHub 데이터 및 Google 시트(DCF 계산기)를 사용하여 기본 주식 분석 자동화

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이 n8n 워크플로우는 원시 재무 서류를 실행 비용 없이 기관 등급 분석으로 변환하여 기본 주식 조사에서 가장 시간이 많이 걸리는 부분을 자동화합니다.

FinnHub에서 6년간의 연간 및 분기별 데이터를 가져와 재무를 정리 및 구조화하고 정확한 후행 12개월 수치를 계산하며 3년 및 5년 복합 연간 성장률을 계산하고 완전 할인된 현금 흐름 평가를 실행하여 내재 주식 가치를 추정합니다.

모든 과거 데이터, 성장 추세, 평가 결과는 빠르고 객관적인 분석을 위해 즉시 채워지는 차트와 표가 포함된 연결된 Google 스프레드시트 대시보드에 자동으로 전달됩니다.

# 2. xAI Grok 및 다중 채널 알림을 통한 자동화된 주식 기술 분석

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이 워크플로우는 수동 차트 작성 없이 자동화된 데이터 기반 주식 시장 분석을 원하는 주식 거래자, 재무 분석가, 포트폴리오 관리자 및 투자 매니아를 위해 구축되었습니다.

상대강도지수, 이동평균 수렴발산 등 기술적 지표를 이용해 선별된 종목을 매일 분석하고, 명확한 매수, 매도, 보유 신호를 생성하며, AI 기반 해석과 시장 뉴스로 결과를 강화합니다.

통찰력은 이메일, 메시징 앱 및 Google 스프레드시트 로그를 통해 자동으로 전달되므로 일관된 거래 신호, 일일 시장 요약 및 여러 주식에 대한 중앙 집중식 추적을 원하는 모든 사람에게 이상적입니다.

# 3. OpenAI 및 Pinecone을 사용하여 Google 드라이브의 OCR 문서를 검색 가능한 기술 자료로 처리합니다.

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이 워크플로는 문서 인덱싱을 위한 완전한 검색 증강 생성 수집 파이프라인을 자동화합니다. 새로운 OCR JSON 파일이 Google Drive 폴더에 추가되면 자동으로 강의 메타데이터를 추출하고, 아랍어 텍스트를 정리 및 구문 분석하고, 콘텐츠를 의미론적 청크로 분할하고, AI 임베딩을 생성하고, 검색을 위해 Pinecone 벡터 인덱스에 저장합니다.

처리가 완료되면 파일은 중복 수집을 방지하기 위해 보관 폴더로 이동됩니다. 설정은 간단하며 Google Drive, 내장용 OpenAI, Pinecone 자격 증명을 연결한 다음 워크플로를 실행하기 전에 입력 및 보관 폴더 경로를 구성해야 합니다.

# 4. SQL, MongoDB 및 Google 도구를 사용한 자동 보고를 위해 5개 소스의 데이터 통합

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이 워크플로는 일정에 따라 Google Sheets, PostgreSQL, MongoDB, Microsoft SQL Server, Google Analytics의 데이터를 단일 마스터 Google 시트로 자동 통합합니다.

각 데이터 세트에는 추적성을 유지하기 위해 고유한 소스 식별자가 태그로 지정되어 있으며, 보고 및 분석이 가능한 일관된 구조로 병합, 정리 및 표준화됩니다.

그 결과, 수동 데이터 수집을 제거하고 정리 노력을 줄이며 여러 시스템 전반에 걸쳐 비즈니스 통찰력을 위한 안정적인 기반을 제공하는 중앙 집중식 항상 최신 상태의 보고 허브가 탄생했습니다.

# 5. Zyte AI로 데이터 추출 자동화(제품, 채용 정보, 기사 등)

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이 워크플로우는 사용자 정의 선택기 없이 전자 상거래 사이트, 기사, 구인 게시판 및 검색 엔진 결과에서 구조화된 데이터를 추출하는 자동화된 AI 기반 웹 스크래핑 솔루션을 제공합니다.

Zyte API를 사용하면 페이지 구조를 자동으로 감지하고, 페이지 매김을 처리하고, 오류를 재시도하고, 2단계 크롤링 및 스크래핑 프로세스를 통해 결과를 집계하여 대규모 웹사이트에서도 깔끔한 CSV 내보내기를 생성합니다.

사용자는 대상 URL을 입력하고 스크래핑 목표를 선택하기만 하면 고급 논리가 요청을 올바른 추출 모델로 라우팅합니다. 원시 데이터 출력과 사용자 정의 구문 분석을 선호하는 사용자는 수동 모드도 사용할 수 있습니다.

# 6. GPT-4.1, Jira 및 Slack을 사용한 감정 분석을 통한 고객 피드백 자동화

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이 워크플로는 웹후크를 통해 제출물을 수집하고, 데이터를 검증하고, OpenAI를 사용하여 감정을 분석함으로써 전체 고객 피드백 수명 주기를 자동화합니다.

부정적인 피드백과 기능 요청은 자동으로 Jira 문제로 변환되며, 유효하지 않은 제출은 빠른 조치를 위해 즉각적인 Slack 알림을 트리거합니다. 실시간 처리 외에도 워크플로는 Jira 티켓과 관련된 모든 피드백에 대한 주간 OpenAI 기반 요약을 생성하고 이를 Slack에 전달하여 팀이 수동 검토 없이 고객 감정 추세를 명확하게 볼 수 있도록 합니다.

# 7. Bright Data, OpenAI 및 Google Sheets를 사용한 실시간 판매 파이프라인 분석

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이 워크플로우는 새로운 리드, 거래 단계, 성사율, 중단된 기회와 같은 주요 영업 파이프라인 지표를 자동으로 모니터링하여 팀에 수익 상태에 대한 정보를 제공합니다.

일정에 따라 CRM에 연결하고, OpenAI로 파이프라인 데이터를 분석하여 위험과 이상 징후를 감지하고, 실행 가능한 알림과 요약을 Slack에 보내고, 추세 분석을 위해 Google Sheets에 일일 스냅샷을 저장합니다. 그 결과 수동 CRM 내보내기를 제거하고 영업 리더, 운영 팀 및 담당자가 더 빠르게 행동하고 더 정확하게 예측할 수 있도록 돕는 완전히 자동화된 영업 가시성 시스템이 탄생했습니다.

# 최종 생각

n8n에는 거의 모든 데이터 과학 워크플로우를 자동화할 수 있는 수천 개의 템플릿이 있습니다. 핵심은 어떤 것이 실제로 유용하고, 연결하기 쉽고, 실제 사용에서 입증되었는지 아는 것입니다. 위에 나열된 7개의 템플릿은 데이터 수집부터 분석, 전달까지 전체 파이프라인을 다루기 때문에 데이터 과학을 위한 가장 실용적인 옵션 중 일부입니다.

이를 사용하여 재무 분석을 자동화하고, 기술적 거래 통찰력을 생성하고, OCR 문서를 검색 가능한 지식 기반으로 전환하고, 보고를 위해 여러 데이터베이스의 데이터를 통합하고, 맞춤형 스크래퍼를 구축하지 않고도 웹에서 구조화된 데이터를 추출하고, 정서 및 문제 추적을 통해 고객 피드백을 분석하고, 경고 및 대시보드를 통해 판매 파이프라인을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.

동일한 툴링을 지속적으로 재구축하지 않고 더 빠르게 움직이고 싶다면 이러한 워크플로가 강력한 출발점이 됩니다. 데이터 소스를 연결하고, 모델 또는 데이터베이스 자격 증명을 추가하고, 논리 반복을 시작하세요. 설정에 소요되는 시간은 줄어들고 결과에 더 많은 시간이 소요됩니다.

아비드 알리 아완 (@1abidaliawan)은 기계 학습 모델 구축을 좋아하는 공인 데이터 과학자 전문가입니다. 현재 그는 콘텐츠 제작에 집중하고 있으며 기계 학습 및 데이터 과학 기술에 대한 기술 블로그를 작성하고 있습니다. Abid는 기술 관리 석사 학위와 통신 공학 학사 학위를 보유하고 있습니다. 그의 비전은 정신 질환으로 어려움을 겪고 있는 학생들을 위해 그래프 신경망을 사용하여 AI 제품을 구축하는 것입니다.