Giới thiệu
n8n là một nền tảng tự động hóa quy trình làm việc mã nguồn mở, cho phép bạn kết nối các ứng dụng, API và dịch vụ thông qua giao diện trực quan dựa trên nút (node). Nó giúp tự động hóa việc di chuyển dữ liệu, tích hợp hệ thống và các tác vụ lặp đi lặp lại mà không yêu cầu mã phức tạp. n8n được ưa chuộng nhờ tính linh hoạt, hỗ trợ tự lưu trữ, khả năng tích hợp với hàng trăm công cụ và trao toàn quyền kiểm soát logic, thực thi và xử lý dữ liệu cho nhà phát triển, trở thành một lựa chọn thay thế mạnh mẽ cho các nền tảng tự động hóa mã nguồn đóng.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá 7 mẫu quy trình n8n hàng đầu dành cho khoa học dữ liệu. Các mẫu này có tính chất “dùng ngay” (plug-and-play), nghĩa là bạn chỉ cần cung cấp dữ liệu của mình cùng với API của mô hình hoặc cơ sở dữ liệu. Mọi thứ khác đều đã được kiểm tra và chứng minh, cho phép bạn tập trung vào phân tích, thử nghiệm và kết quả thay vì phải xây dựng quy trình từ đầu.
1. Tự động hóa Phân tích Cổ phiếu Cơ bản với Dữ liệu FinnHub và Google Sheets (Máy tính DCF)
Liên kết mẫu: Tự động hóa Phân tích Cổ phiếu Cơ bản với Dữ liệu FinnHub và Google Sheets Máy tính DCF | Mẫu quy trình n8n
Quy trình n8n này tự động hóa các phần tốn nhiều thời gian nhất trong nghiên cứu cổ phiếu cơ bản, biến báo cáo tài chính thô thành các phân tích đạt chuẩn chuyên nghiệp mà không mất phí thực thi.
Nó lấy dữ liệu 6 năm (theo năm và quý) từ FinnHub, làm sạch và cấu trúc hóa báo cáo tài chính, tính toán chính xác các chỉ số Trailing Twelve Months (TTM), tính tỷ lệ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) trong 3 năm và 5 năm, đồng thời thực hiện đầy đủ bước định giá dòng tiền chiết khấu (DCF) để ước tính giá trị nội tại của cổ phiếu.
Tất cả dữ liệu lịch sử, xu hướng tăng trưởng và kết quả định giá được tự động chuyển đến một bảng điều khiển Google Sheets, nơi các biểu đồ và bảng đã được điền sẵn để phân tích nhanh và khách quan.
2. Phân tích Kỹ thuật Cổ phiếu Tự động với xAI Grok & Thông báo Đa kênh
Liên kết mẫu: Phân tích Kỹ thuật Cổ phiếu Tự động với xAI Grok & Thông báo Đa kênh | Mẫu quy trình n8n
Quy trình này được thiết kế cho nhà giao dịch chứng khoán, nhà phân tích tài chính, quản lý danh mục đầu tư và những người đam mê đầu tư muốn phân tích thị trường chứng khoán tự động, dựa trên dữ liệu mà không cần vẽ biểu đồ thủ công.
Nó chạy hàng ngày để phân tích các cổ phiếu được chọn bằng các chỉ báo kỹ thuật như Chỉ số Sức mạnh Tương đối (RSI) và Đường Trung bình Động Hội tụ/Phân kỳ (MACD), tạo ra tín hiệu mua, bán hoặc nắm giữ rõ ràng, đồng thời nâng cao kết quả bằng cách diễn giải dựa trên AI và tin tức thị trường.
Các thông tin chi tiết được tự động gửi qua email, ứng dụng nhắn tin và ghi lại vào Google Sheets, lý tưởng cho bất kỳ ai muốn có tín hiệu giao dịch nhất quán, bản tóm tắt thị trường hàng ngày và theo dõi tập trung nhiều cổ phiếu.
3. Xử lý Tài liệu OCR từ Google Drive thành Cơ sở Kiến thức Có thể Tìm kiếm với OpenAI & Pinecone
Liên kết mẫu: Xử lý Tài liệu OCR từ Google Drive thành Cơ sở Kiến thức Có thể Tìm kiếm với OpenAI & Pinecone | Mẫu quy trình n8n
Quy trình này tự động hóa một pipeline xử lý RAG (Retrieval-Augmented Generation) hoàn chỉnh để lập chỉ mục tài liệu. Khi một tệp JSON OCR mới được thêm vào thư mục Google Drive, nó sẽ tự động trích xuất siêu dữ liệu, làm sạch và phân tích văn bản tiếng Ả Rập, chia nội dung thành các đoạn ngữ nghĩa, tạo embedding AI và lưu trữ chúng vào một chỉ mục vector Pinecone để truy xuất.
Sau khi xử lý xong, tệp được chuyển đến thư mục lưu trữ để tránh xử lý trùng lặp. Việc thiết lập rất đơn giản: kết nối Google Drive, OpenAI cho embedding và cung cấp thông tin xác thực Pinecone, sau đó cấu hình đường dẫn thư mục đầu vào và lưu trữ trước khi chạy quy trình.
4. Hợp nhất Dữ liệu từ 5 Nguồn để Báo cáo Tự động với SQL, MongoDB & Công cụ Google
Liên kết mẫu: Hợp nhất Dữ liệu từ 5 Nguồn để Báo cáo Tự động với SQL, MongoDB & Công cụ Google | Mẫu quy trình n8n
Quy trình này tự động hợp nhất dữ liệu từ Google Sheets, PostgreSQL, MongoDB, Microsoft SQL Server và Google Analytics vào một Google Sheets chính duy nhất theo lịch trình.
Mỗi tập dữ liệu được gắn một định danh nguồn duy nhất để duy trì khả năng truy xuất nguồn gốc, sau đó được hợp nhất, làm sạch và chuẩn hóa thành một cấu trúc nhất quán, sẵn sàng cho báo cáo và phân tích.
Kết quả là một trung tâm báo cáo tập trung, luôn được cập nhật, loại bỏ việc thu thập dữ liệu thủ công, giảm công sức dọn dẹp và cung cấp nền tảng đáng tin cậy cho các thông tin chi tiết kinh doanh xuyên suốt nhiều hệ thống.
5. Tự động hóa Trích xuất Dữ liệu với Zyte AI (Sản phẩm, Việc làm, Bài viết & Hơn thế nữa)
Liên kết mẫu: Tự động hóa Trích xuất Dữ liệu với Zyte AI (Sản phẩm, Việc làm, Bài viết & Hơn thế nữa) | Mẫu quy trình n8n
Quy trình này cung cấp giải pháp thu thập dữ liệu web tự động được hỗ trợ bởi AI, trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ trang thương mại điện tử, bài viết, bảng tin tuyển dụng và kết quả tìm kiếm mà không yêu cầu bộ chọn (selector) tùy chỉnh.
Sử dụng API Zyte, nó tự động phát hiện cấu trúc trang, xử lý phân trang, thử lại khi gặp lỗi và tổng hợp kết quả thông qua quy trình thu thập và trích xuất hai giai đoạn để tạo ra tệp CSV sạch, ngay cả với các trang web lớn.
Người dùng chỉ cần nhập URL mục tiêu và chọn loại dữ liệu cần thu thập, trong khi logic nâng cao sẽ định tuyến yêu cầu đến mô hình trích xuất phù hợp. Một chế độ thủ công cũng có sẵn cho người dùng muốn đầu ra dữ liệu thô và phân tích tùy chỉnh.
6. Tự động hóa Phản hồi Khách hàng với Phân tích Tình cảm sử dụng GPT-4.1, Jira & Slack
Liên kết mẫu: Tự động hóa Phản hồi Khách hàng với Phân tích Tình cảm sử dụng GPT-4.1, Jira & Slack | Mẫu quy trình n8n
Quy trình này tự động hóa toàn bộ vòng đời phản hồi khách hàng bằng cách thu thập phản hồi qua webhook, xác thực dữ liệu và sử dụng OpenAI để phân tích tình cảm.
Phản hồi tiêu cực và yêu cầu tính năng được tự động chuyển thành issue trên Jira, trong khi phản hồi không hợp lệ sẽ kích hoạt cảnh báo tức thì trên Slack để hành động nhanh. Ngoài xử lý thời gian thực, quy trình còn tạo bản tóm tắt hàng tuần (được OpenAI hỗ trợ) về tất cả ticket Jira liên quan đến phản hồi và gửi đến Slack, giúp các nhóm nắm bắt xu hướng tình cảm của khách hàng mà không cần xem xét thủ công.
7. Phân tích Đường ống Bán hàng Thời gian Thực với Bright Data, OpenAI và Google Sheets
Liên kết mẫu: Phân tích Đường ống Bán hàng Thời gian Thực với Bright Data, OpenAI và Google Sheets | Mẫu quy trình n8n
Quy trình này tự động giám sát các chỉ số chính của đường ống bán hàng như khách hàng tiềm năng mới, các giai đoạn giao dịch, tỷ lệ thắng và cơ hội bị đình trệ, giúp đội ngũ luôn nắm được tình hình doanh thu.
Nó kết nối với CRM của bạn theo lịch trình, phân tích dữ liệu đường ống bằng OpenAI để phát hiện rủi ro và bất thường, gửi cảnh báo và bản tóm tắt có thể hành động đến Slack, đồng thời lưu ảnh chụp nhanh hàng ngày vào Google Sheets để phân tích xu hướng. Kết quả là một hệ thống hiển thị bán hàng hoàn toàn tự động, loại bỏ việc xuất dữ liệu CRM thủ công và giúp lãnh đạo bán hàng, đội vận hành và đại diện bán hàng hành động nhanh hơn, dự báo chính xác hơn.
Suy nghĩ cuối cùng
n8n có hàng nghìn mẫu có thể tự động hóa hầu hết mọi quy trình khoa học dữ liệu. Điều quan trọng là biết mẫu nào thực sự hữu ích, dễ tích hợp và đã được kiểm chứng trong thực tế. Bảy mẫu trên là một trong những lựa chọn thiết thực nhất cho khoa học dữ liệu vì chúng bao quát toàn bộ pipeline, từ thu thập dữ liệu đến phân tích và phân phối.
Bạn có thể sử dụng chúng để:
- Tự động hóa phân tích tài chính.
- Tạo thông tin chi tiết giao dịch kỹ thuật.
- Biến tài liệu OCR thành cơ sở kiến thức có thể tìm kiếm.
- Hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn để báo cáo.
- Trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ web mà không cần xây dựng trình thu thập thông tin tùy chỉnh.
- Phân tích phản hồi khách hàng kèm tình cảm và theo dõi vấn đề.
- Giám sát đường ống bán hàng thời gian thực với cảnh báo và bảng điều khiển.
Nếu bạn muốn tiến nhanh hơn mà không phải liên tục xây dựng lại cùng một công cụ, các quy trình này là điểm khởi đầu vững chắc. Chỉ cần kết nối nguồn dữ liệu của bạn, thêm thông tin xác thực cho mô hình hoặc cơ sở dữ liệu, và bắt đầu lặp lại trên logic. Bạn sẽ dành ít thời gian hơn cho việc thiết lập và nhiều thời gian hơn cho kết quả.
Tags: n8n workflow, data science automation, workflow templatesn8n workflow, data science automation, workflow templates
