6. Build a full example
このワークフローは会社のURLを効率的に強化し、GoogleスプレッドシートにデータをまとめてSlackを介してユーザーに通知します。
企業データの強化と通知のための自動化されたワークフローの構築
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🔗この高度なコースビデオでは、N8nプラットフォームを使用してフォームトリガーを介して送信されたURLから企業データを強化する包括的なワークフローを作成する方法について集中的に説明します。
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📝ワークフローは、ユーザーが会社のURLリストを送信できるフォームを設定することから始まり、このフォームはPeople Data Lab APIを使用して強化されると同時に発生する可能性のあるエラーを管理します。
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🔍 URLを収集したら、配列に分割してそれぞれを個別に処理し、それを繰り返し補強できるようにします。
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📊データが強化されると、ヨーロッパにある会社だけが残るようにフィルタリングし、会社名、従業員数、国、資金調達資金などの必須フィールドを抽出します。
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📈その後、関連データがGoogleスプレッドシートに追加され、強化された会社情報を簡単に追跡および管理できます。
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📢ユーザーの便宜のために、シートにアクセスするための直接リンクを含む、 Googleシートに追加された会社の数をまとめた最終的なSlack通知が送信されます。
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🛠プロセス全体でエラー処理を実装し、 API呼び出しが200状態を返さない場合は、プロセス全体を中断せずにワークフローがエラーを適切に管理できるようにします。
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🔄この完璧なワークフローは、データの強化とコミュニケーションを効率的に自動化し、手作業と時間のかかる作業を簡素化する方法を示しています。
LiveWiki、YouTubeの中核コンテンツを10秒で！ - https://livewiki.com/ko/content/n8n-advanced-course-build-example
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00:00 – 00:44:
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N8n高度なコースの6番目のビデオ紹介。
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今回の映像ではフォームトリガーを使って会社URLのリストを入力し、これをPeople Data Lab APIを通じて情報を補完してGoogle Sheetsにヨーロッパ内の会社データを追加した後、Slackに要約メッセージを送る全体のワークフローを構築。
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00:44 – 01:28:
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フォームトリガーを追加してURLのリストを入力できるインターフェースを作成します。
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テストを実行してURLのリストを入力した後にデータを取得します。
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このデータを再利用するためにデータ固定機能を活用。
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01:28 – 02:11:
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URL分割：入力されたURL文字列を個々の項目に分割するためのEdit Fieldsノードの使用。
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URLリストを配列に変換してコンマ（、）に分割して、各URLを個々のアイテムとして処理できるように設定します。
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02:11 – 02:56:
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Split Outノードを使用してURLリストを個々の項目に分割します。
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各URLに対して順次操作を実行するためにLoop Over Itemsノードを使用します。
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02:56 – 03:40:
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People Data Lab APIを介して各URLを補完するHTTPリクエストの設定。
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API ドキュメントでの SQL クエリの使用例を参照して、HTTP ノードに必要な設定を完了します。
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03:40 – 05:26:
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現在のURLをクエリに置き換えて、各URLに合ったデータを取得します。
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Ifノードを使用してHTTP要求のステータスコードが200以外の場合にエラーを処理するように設定します。
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05:26 – 07:08:
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データ補完が完了したら、 Edit Fieldsノードを使用して必要な情報を上位レベルに移動します。
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ヨーロッパの企業だけを抽出するためにIfノードを使用して大陸フィールドに基づいてフィルタリングします。
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07:08 – 08:46:
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Googleシートにヨーロッパ内の会社データを追加するには、 Googleシートノードを使用して行を追加します。
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会社名、従業員数、国、資金調達情報などをGoogleシートに記録します。
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08:46 – 10:13:
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Slackノードを使用してワークフローが完了した後に要約メッセージを送信します。
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ブロック形式を使用して、Slackメッセージにさらに制御を追加し、Googleシートに直接移動できるボタンを追加します。
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10:13 – 12:00:
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Slackメッセージに追加されたデータを表すためのブロックを作成してメッセージに含めます。
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12:00 – 終了:
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ワークフローのフルテスト実行。
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URLのリストを入力してデータを処理した後、Slackに結果を要約して送信します。
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次のビデオ予告：
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次の画像では、N8nワークフローでファイルを処理する方法を扱う予定。