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Workflow n8n

Automatisation Google Sheets avec n8n : création de rapports automatisés

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser la création de rapports à partir de données collectées sur une page web. Dans un contexte où les entreprises doivent régulièrement analyser des informations pour prendre des décisions éclairées, ce processus permet de gagner un temps précieux en éliminant les tâches manuelles. Parfait pour les équipes marketing ou les analystes de données, ce workflow utilise un déclencheur programmé pour récupérer les données à intervalles réguliers.

  • Étape 1 : le déclencheur 'Schedule Trigger' active le workflow selon une fréquence définie.
  • Étape 2 : le noeud 'GetFrontPage' effectue une requête HTTP pour récupérer le contenu de la page web ciblée.
  • Étape 3 : les données extraites sont ensuite traitées par le noeud 'ExtractDetails', qui permet de sélectionner les informations pertinentes.
  • Étape 4 : les résultats sont nettoyés et organisés grâce aux noeuds 'CleanUpYearList' et 'SplitOutYearList'. Enfin, les données sont agrégées et envoyées via le noeud 'Telegram' pour être partagées avec l'équipe. Grâce à cette automatisation n8n, les entreprises peuvent réduire les erreurs humaines, améliorer la réactivité et se concentrer sur l'analyse des données plutôt que sur leur collecte.
Tags clés :automatisationGoogle Sheetsworkflown8nreporting
🎯Pour qui ?🧩Problème résolu📋Étapes du flux🛠Guide de personnalisation
Catégorie: Scheduled · Tags: automatisation, Google Sheets, workflow, n8n, reporting❤ 0

Workflow n8n Google Sheets, reporting : vue d'ensemble

Schéma des nœuds et connexions de ce workflow n8n, généré à partir du JSON n8n.

React Flow
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Workflow n8n Google Sheets, reporting : détail des nœuds

  • Basic LLM Chain

    Ce noeud exécute une chaîne de traitement de langage naturel en utilisant un modèle de langage.

  • Google Gemini Chat Model

    Ce noeud interroge le modèle de chat Google Gemini pour obtenir des réponses basées sur les options fournies.

  • Schedule Trigger

    Ce noeud déclenche le workflow selon un calendrier défini.

  • CreateYearsList

    Ce noeud exécute un code JavaScript pour créer une liste d'années.

  • CleanUpYearList

    Ce noeud nettoie la liste d'années en appliquant des options et des affectations.

  • SplitOutYearList

    Ce noeud divise la liste d'années en fonction d'un champ spécifié.

  • GetFrontPage

    Ce noeud effectue une requête HTTP pour obtenir le contenu de la page d'accueil d'une URL donnée.

  • ExtractDetails

    Ce noeud extrait des détails spécifiques d'un document HTML selon les valeurs d'extraction définies.

  • GetHeadlines

    Ce noeud définit des en-têtes à partir des options et des affectations fournies.

  • GetDate

    Ce noeud définit la date actuelle à partir des options et des affectations fournies.

  • MergeHeadlinesDate

    Ce noeud fusionne les en-têtes et les dates en utilisant les options et le mode de combinaison spécifiés.

  • SingleJson

    Ce noeud agrège les données en un seul objet JSON selon les options fournies.

  • Telegram

    Ce noeud envoie un message via Telegram en utilisant le texte et l'identifiant de chat spécifiés.

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{
  "nodes": [
    {
      "id": "6ea4e702-1af8-407b-b653-964a519db1c2",
      "name": "Basic LLM Chain",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chainLlm",
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        1560,
        -360
      ],
      "parameters": {
        "text": "=You are a highly skilled news categorizer, specializing in indentifying interesting stuff from Hacker News front-page headlines.\n\nYou are provided with JSON data containing a list of dates and their corresponding top headlines from the Hacker News front page. Each headline will also include a URL linking to the original article or discussion. Importantly, the dates provided will be the SAME DAY across MULTIPLE YEARS (e.g., January 1st, 2023, January 1st, 2022, January 1st, 2021, etc.). You need to indentify key headlines and also analyze how the tech landscape has evolved over the years, as reflected in the headlines for this specific day.\n\nYour task is to indentify top 10-15 headlines from across the years from the given json data and return in Markdown formatted bullet points categorizing into themes and adding markdown hyperlinks to the source URL with Prefixing Year before the headline. Follow the Output Foramt Mentioned.\n\n**Input Format:**\n\n```json\n[\n  {\n    \"headlines\": [\n      \"Headline 1 Title [URL1]\",\n      \"Headline 2 Title [URL2]\",\n      \"Headline 3 Title [URL3]\",\n      ...\n    ]\n    \"date\": \"YYYY-MM-DD\",\n  },\n  {\n    \"headlines\": [\n      \"Headline 1 Title [URL1]\",\n      \"Headline 2 Title [URL2]\",\n      ...\n    ]\n    \"date\": \"YYYY-MM-DD\",\n  },\n  ...\n]\n```\n\n**Output Format In Markdown**\n\n```\n# HN Lookback <FullMonthName-DD> | <start YYYY> to <end YYYY> \n\n## [Theme 1]\n- YYYY [Headline 1](URL1)\n- YYYY [Headline 2](URL2)\n...\n\n## [Theme 2]\n- YYYY [Headline 1](URL1)\n- YYYY [Headline 2](URL2)\n...\n\n... \n\n## <this is optional>\n<if any interesing ternds emerge mention them in oneline>\n```\n\n**Here is the Json data for Hackernews Headlines across the years**\n\n```\n{{ JSON.stringify($json.data) }}\n```",
        "promptType": "define"
      },
      "typeVersion": 1.5
    },
    {
      "id": "b5a97c2a-0c3b-4ebe-aec5-7bca6b55ad4c",
      "name": "Google Gemini Chat Model",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatGoogleGemini",
      "position": [
        1740,
        -200
      ],
      "parameters": {
        "options": {},
        "modelName": "models/gemini-1.5-pro"
      },
      "credentials": {
        "googlePalmApi": {
          "id": "Hx1fn2jrUvojSKye",
          "name": "Google Gemini(PaLM) Api account"
        }
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "18cba750-aef5-451d-880f-2c12d8540d78",
      "name": "Schedule Trigger",
      "type": "n8n-nodes-base.scheduleTrigger",
      "position": [
        -380,
        -360
      ],
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        "rule": {
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            {
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          ]
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      "name": "CreateYearsList",
      "type": "n8n-nodes-base.code",
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        -200,
        -360
      ],
      "parameters": {
        "jsCode": "for (const item of $input.all()) {\n  const currentDateStr = item.json.timestamp.split('T')[0];\n  const currentDate = new Date(currentDateStr);\n  const currentYear = currentDate.getFullYear();\n  const currentMonth = currentDate.getMonth(); // 0 for January, 1 for February, etc.\n  const currentDay = currentDate.getDate();\n\n  const datesToFetch = [];\n  for (let year = currentYear; year >= 2007; year--) {\n    let targetDate;\n    if (year === 2007) {\n      // Special handling for 2007 to start from Feb 19\n      if (currentMonth > 1 || (currentMonth === 1 && currentDay >= 19))\n      {\n        targetDate = new Date(2007, 1, 19); // Feb 19, 2007\n      } else {\n        continue; // Skip 2007 if currentDate is before Feb 19\n      }\n    } else {\n      targetDate = new Date(year, currentMonth, currentDay);\n    }\n    \n    // Format the date as YYYY-MM-DD\n    const formattedDate = targetDate.toISOString().split('T')[0];\n    datesToFetch.push(formattedDate);\n  }\n  item.json.datesToFetch = datesToFetch;\n}\n\nreturn $input.all();"
      },
      "typeVersion": 2
    },
    {
      "id": "42e24547-be24-4f29-8ce8-c0df7d47a6ff",
      "name": "CleanUpYearList",
      "type": "n8n-nodes-base.set",
      "position": [
        0,
        -360
      ],
      "parameters": {
        "options": {},
        "assignments": {
          "assignments": [
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              "id": "b269dc0d-21e1-4124-8f3a-2c7bfa4add5c",
              "name": "datesToFetch",
              "type": "array",
              "value": "={{ $json.datesToFetch }}"
            }
          ]
        }
      },
      "typeVersion": 3.4
    },
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      "id": "6e51ad05-0f3d-4bfb-8c8d-5b71e7355344",
      "name": "SplitOutYearList",
      "type": "n8n-nodes-base.splitOut",
      "position": [
        200,
        -360
      ],
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        "options": {},
        "fieldToSplitOut": "datesToFetch"
      },
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      "id": "6f827071-718f-4e27-9f7a-cc50296f7bc4",
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      "type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
      "position": [
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        -360
      ],
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        "url": "=https://news.ycombinator.com/front",
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            "batch": {
              "batchSize": 1,
              "batchInterval": 3000
            }
          }
        },
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        "queryParameters": {
          "parameters": [
            {
              "name": "day",
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            }
          ]
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      },
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    },
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      "name": "ExtractDetails",
      "type": "n8n-nodes-base.html",
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        640,
        -360
      ],
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        "operation": "extractHtmlContent",
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            {
              "key": "=headlines",
              "cssSelector": ".titleline",
              "returnArray": true,
              "skipSelectors": "span"
            },
            {
              "key": "date",
              "cssSelector": ".pagetop > font"
            }
          ]
        }
      },
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    },
    {
      "id": "fceff31e-4dcd-4199-89c5-8eb75cd479bf",
      "name": "GetHeadlines",
      "type": "n8n-nodes-base.set",
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        -460
      ],
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              "name": "headlines",
              "type": "array",
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            }
          ]
        }
      },
      "typeVersion": 3.4
    },
    {
      "id": "f7683614-7225-4f05-ba12-86b326fdb4a1",
      "name": "GetDate",
      "type": "n8n-nodes-base.set",
      "position": [
        920,
        -280
      ],
      "parameters": {
        "options": {},
        "assignments": {
          "assignments": [
            {
              "id": "fc1d15f6-a999-4d6b-a7bc-3ffa9427679e",
              "name": "date",
              "type": "string",
              "value": "={{ $json.date }}"
            }
          ]
        }
      },
      "typeVersion": 3.4
    },
    {
      "id": "7e09ce85-ece1-46a0-aa59-8e3da66413b2",
      "name": "MergeHeadlinesDate",
      "type": "n8n-nodes-base.merge",
      "position": [
        1180,
        -360
      ],
      "parameters": {
        "mode": "combine",
        "options": {},
        "combineBy": "combineByPosition"
      },
      "typeVersion": 3
    },
    {
      "id": "db3bf408-8179-4ca4-a5b4-8a390b68f994",
      "name": "SingleJson",
      "type": "n8n-nodes-base.aggregate",
      "position": [
        1380,
        -360
      ],
      "parameters": {
        "options": {},
        "aggregate": "aggregateAllItemData"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "2abbc0e9-ed1e-4ba0-9d2f-7c3cd314a0fe",
      "name": "Telegram",
      "type": "n8n-nodes-base.telegram",
      "position": [
        2020,
        -360
      ],
      "parameters": {
        "text": "={{ $json.text }}",
        "chatId": "@OnThisDayHN",
        "additionalFields": {
          "parse_mode": "Markdown",
          "appendAttribution": false
        }
      },
      "credentials": {
        "telegramApi": {
          "id": "6nIwfhIWcwJFTPTg",
          "name": "OnThisDayHNBot"
        }
      },
      "typeVersion": 1.2
    }
  ],
  "pinData": {},
  "connections": {
    "GetDate": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "MergeHeadlinesDate",
            "type": "main",
            "index": 1
          }
        ]
      ]
    },
    "SingleJson": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Basic LLM Chain",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "GetFrontPage": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "ExtractDetails",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "GetHeadlines": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "MergeHeadlinesDate",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "ExtractDetails": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "GetHeadlines",
            "type": "main",
            "index": 0
          },
          {
            "node": "GetDate",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Basic LLM Chain": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Telegram",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "CleanUpYearList": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "SplitOutYearList",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "CreateYearsList": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "CleanUpYearList",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Schedule Trigger": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "CreateYearsList",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "SplitOutYearList": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "GetFrontPage",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "MergeHeadlinesDate": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "SingleJson",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Google Gemini Chat Model": {
      "ai_languageModel": [
        [
          {
            "node": "Basic LLM Chain",
            "type": "ai_languageModel",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    }
  }
}

Workflow n8n Google Sheets, reporting : pour qui est ce workflow ?

Ce workflow s'adresse principalement aux équipes marketing, aux analystes de données et aux PME qui cherchent à automatiser la collecte et l'analyse de données. Un niveau technique intermédiaire est recommandé pour la personnalisation des paramètres.

Workflow n8n Google Sheets, reporting : problème résolu

Ce workflow résout le problème de la collecte manuelle de données, souvent source d'erreurs et de perte de temps. En automatisant ce processus, les utilisateurs peuvent se concentrer sur l'analyse des résultats plutôt que sur la collecte, ce qui améliore l'efficacité et la précision des rapports. De plus, cela permet de garantir que les données sont toujours à jour et pertinentes.

Workflow n8n Google Sheets, reporting : étapes du workflow

Étape 1 : le workflow est déclenché par le noeud 'Schedule Trigger', qui définit la fréquence d'exécution.

  • Étape 1 : le noeud 'GetFrontPage' envoie une requête HTTP pour récupérer le contenu de la page web.
  • Étape 2 : les données sont extraites à l'aide du noeud 'ExtractDetails', qui permet de sélectionner les informations souhaitées.
  • Étape 3 : le noeud 'CleanUpYearList' nettoie les données, suivi par le noeud 'SplitOutYearList' qui les organise.
  • Étape 4 : les données sont agrégées avec le noeud 'SingleJson' avant d'être envoyées via le noeud 'Telegram' pour partage.

Workflow n8n Google Sheets, reporting : guide de personnalisation

Pour personnaliser ce workflow, vous pouvez modifier l'URL dans le noeud 'GetFrontPage' pour cibler une autre page web. Dans le noeud 'ExtractDetails', ajustez les paramètres d'extraction pour récupérer les informations spécifiques dont vous avez besoin. Vous pouvez également changer la fréquence d'exécution dans le noeud 'Schedule Trigger' selon vos besoins. Enfin, adaptez le texte et le chatId dans le noeud 'Telegram' pour envoyer les rapports à la bonne équipe.