← Retour aux workflows
Workflow n8n

Automatisation Twitter avec n8n : collecte et analyse de données

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser la collecte et l'analyse de données provenant de Twitter, tout en les intégrant dans des bases de données comme Postgres et MongoDB. Il est particulièrement utile pour les entreprises qui souhaitent surveiller leur image de marque ou analyser des tendances sur les réseaux sociaux. En utilisant ce workflow, les utilisateurs peuvent facilement récupérer des tweets en fonction de mots-clés spécifiques, les analyser grâce à Google Cloud Natural Language, et stocker les résultats dans des bases de données pour une exploitation ultérieure.

  • Étape 1 : le déclencheur Cron permet de lancer le processus à intervalles réguliers.
  • Étape 2 : le nœud Twitter récupère les tweets correspondant aux critères définis.
  • Étape 3 : les données sont ensuite analysées avec Google Cloud Natural Language pour en extraire des insights.
  • Étape 4 : selon les résultats de l'analyse, le workflow peut conditionnellement diriger les données vers MongoDB ou Postgres.
  • Étape 5 : enfin, les résultats peuvent être envoyés sur Slack pour informer les équipes concernées. Cette automatisation n8n permet non seulement de gagner du temps, mais aussi d'améliorer la prise de décision grâce à des données précises et à jour.
Tags clés :automatisationTwittern8nbase de donnéesanalyse de données
🎯Pour qui ?🧩Problème résolu📋Étapes du flux🛠Guide de personnalisation
Catégorie: Cron · Tags: automatisation, Twitter, n8n, base de données, analyse de données❤ 0

Workflow n8n Twitter, base de données, analyse de données : vue d'ensemble

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

React Flow
Besoin d'aide ?

Workflow n8n Twitter, base de données, analyse de données : détail des nœuds

  • Twitter

    Ce noeud interagit avec l'API Twitter pour rechercher des tweets selon des critères spécifiés.

  • Postgres

    Ce noeud exécute des requêtes sur une base de données PostgreSQL pour récupérer des données d'une table donnée.

  • MongoDB

    Ce noeud effectue des opérations sur une base de données MongoDB, comme la récupération ou la modification de documents.

  • Slack

    Ce noeud envoie des messages dans un canal Slack avec du texte et des options supplémentaires.

  • IF

    Ce noeud évalue des conditions pour déterminer quel chemin du workflow doit être suivi.

  • NoOp

    Ce noeud ne réalise aucune opération, servant principalement à maintenir la structure du workflow.

  • Google Cloud Natural Language

    Ce noeud analyse le contenu textuel en utilisant les services de Google Cloud Natural Language.

  • Set

    Ce noeud permet de définir des valeurs dans le workflow pour une utilisation ultérieure.

  • Cron

    Ce noeud déclenche le workflow à des intervalles réguliers selon un calendrier défini.

Inscris-toi pour voir l'intégralité du workflow

Inscription gratuite

S'inscrire gratuitementBesoin d'aide ?
{
  "id": "6",
  "name": "ETL pipeline",
  "nodes": [
    {
      "name": "Twitter",
      "type": "n8n-nodes-base.twitter",
      "position": [
        300,
        300
      ],
      "parameters": {
        "limit": 3,
        "operation": "search",
        "searchText": "=#OnThisDay",
        "additionalFields": {}
      },
      "credentials": {
        "twitterOAuth1Api": "twitter_api"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "name": "Postgres",
      "type": "n8n-nodes-base.postgres",
      "position": [
        1100,
        300
      ],
      "parameters": {
        "table": "tweets",
        "columns": "text, score, magnitude",
        "returnFields": "=*"
      },
      "credentials": {
        "postgres": "postgres"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "name": "MongoDB",
      "type": "n8n-nodes-base.mongoDb",
      "position": [
        500,
        300
      ],
      "parameters": {
        "fields": "text",
        "options": {},
        "operation": "insert",
        "collection": "tweets"
      },
      "credentials": {
        "mongoDb": "mongodb"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "name": "Slack",
      "type": "n8n-nodes-base.slack",
      "position": [
        1500,
        200
      ],
      "parameters": {
        "text": "=🐦 NEW TWEET with sentiment score {{$json[\"score\"]}} and magnitude {{$json[\"magnitude\"]}} ⬇️\n{{$json[\"text\"]}}",
        "channel": "tweets",
        "attachments": [],
        "otherOptions": {}
      },
      "credentials": {
        "slackApi": "slack"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "name": "IF",
      "type": "n8n-nodes-base.if",
      "position": [
        1300,
        300
      ],
      "parameters": {
        "conditions": {
          "number": [
            {
              "value1": "={{$json[\"score\"]}}",
              "operation": "larger"
            }
          ]
        }
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "name": "NoOp",
      "type": "n8n-nodes-base.noOp",
      "position": [
        1500,
        400
      ],
      "parameters": {},
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "name": "Google Cloud Natural Language",
      "type": "n8n-nodes-base.googleCloudNaturalLanguage",
      "position": [
        700,
        300
      ],
      "parameters": {
        "content": "={{$node[\"MongoDB\"].json[\"text\"]}}",
        "options": {}
      },
      "credentials": {
        "googleCloudNaturalLanguageOAuth2Api": "google_nlp"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "name": "Set",
      "type": "n8n-nodes-base.set",
      "position": [
        900,
        300
      ],
      "parameters": {
        "values": {
          "number": [
            {
              "name": "score",
              "value": "={{$json[\"documentSentiment\"][\"score\"]}}"
            },
            {
              "name": "magnitude",
              "value": "={{$json[\"documentSentiment\"][\"magnitude\"]}}"
            }
          ],
          "string": [
            {
              "name": "text",
              "value": "={{$node[\"Twitter\"].json[\"text\"]}}"
            }
          ]
        },
        "options": {}
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "name": "Cron",
      "type": "n8n-nodes-base.cron",
      "position": [
        100,
        300
      ],
      "parameters": {
        "triggerTimes": {
          "item": [
            {
              "hour": 6
            }
          ]
        }
      },
      "typeVersion": 1
    }
  ],
  "active": false,
  "settings": {},
  "connections": {
    "IF": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Slack",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ],
        [
          {
            "node": "NoOp",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Set": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Postgres",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Cron": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Twitter",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "MongoDB": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Google Cloud Natural Language",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Twitter": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "MongoDB",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Postgres": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "IF",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Google Cloud Natural Language": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Set",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    }
  }
}

Workflow n8n Twitter, base de données, analyse de données : pour qui est ce workflow ?

Ce workflow s'adresse aux entreprises et équipes marketing qui souhaitent automatiser la collecte et l'analyse de données provenant des réseaux sociaux. Il est adapté aux utilisateurs ayant un niveau technique intermédiaire, ainsi qu'aux organisations de taille petite à moyenne cherchant à optimiser leur stratégie de communication.

Workflow n8n Twitter, base de données, analyse de données : problème résolu

Ce workflow résout le problème de la collecte manuelle de données sur Twitter, qui peut être chronophage et sujette à des erreurs. En automatisant ce processus, les utilisateurs peuvent obtenir des insights en temps réel sur leur image de marque et les tendances du marché, réduisant ainsi les risques d'oubli ou de perte d'informations importantes. Après mise en place, les utilisateurs bénéficient d'une meilleure réactivité face aux évolutions du marché.

Workflow n8n Twitter, base de données, analyse de données : étapes du workflow

Étape 1 : le déclencheur Cron active le workflow à des intervalles réguliers.

  • Étape 1 : le nœud Twitter effectue une recherche de tweets en fonction des mots-clés spécifiés.
  • Étape 2 : les tweets récupérés sont analysés par le nœud Google Cloud Natural Language pour en extraire des informations pertinentes.
  • Étape 3 : une condition IF détermine si les résultats doivent être stockés dans MongoDB ou Postgres.
  • Étape 4 : les résultats finaux sont envoyés sur Slack pour tenir informées les équipes concernées.

Workflow n8n Twitter, base de données, analyse de données : guide de personnalisation

Pour personnaliser ce workflow n8n, vous pouvez modifier les paramètres du nœud Twitter pour ajuster les mots-clés de recherche ou le nombre de tweets à récupérer. Dans le nœud Google Cloud Natural Language, vous pouvez adapter les options d'analyse selon vos besoins spécifiques. Pour le stockage des données, assurez-vous que les tables dans Postgres ou MongoDB sont correctement configurées pour recevoir les données. Enfin, vous pouvez changer le canal Slack dans le nœud Slack pour diriger les notifications vers l'équipe appropriée.