在自動化流程設計中，取得資料只是第一步，更重要的是 如何整理與轉換資料，讓它符合系統的需求。

無論是 API 回傳的雜亂訊息、過於龐大的數據集，還是需要排序的名單，n8n 都提供了多種「數據轉換節點（Data Transformation Nodes）」幫助我們進行處理。

本文將帶你認識這些基礎節點的功能與應用，包括 Limit、Sort 、Aggregate 與 Edit Fields (Set) ，並透過實際案例展示它們的價值。

為什麼需要數據轉換？

在實務中，原始資料往往不適合直接使用。以下是常見的問題：

• 原始資料雜亂：API 回傳的結果可能包含許多不必要的欄位，需要先篩選。

• 數量過多：系統可能回傳數百筆資料，但實際只需要前幾筆進行處理。

• 順序錯亂：有時必須按照特定條件排序，才能符合下游應用的邏輯。

因此，數據轉換節點的角色，就是 清理、整理與重組資料，讓自動化流程更加高效、準確且易於維護。

數據轉換節點概述

數據轉換節點（Data Transformation Nodes） 是 n8n 中專門用來處理資料的工具，通常出現在工作流程的中段。它們的主要功能包括：

• 篩選不需要的資料項目

• 調整資料的順序和結構

• 計算統計值或摘要資訊

• 清理與標準化欄位格式

透過這些節點，設計者能把「原始輸入」變成「結構化輸出」，讓流程更加流暢。

Limit 節點：控制資料數量

功能

Limit 節點能移除超出定義數量的資料項目，只保留前 N 筆資料。這是最簡單直接的數據控制方法。

使用場景

• 測試階段：避免一次處理過多資料，降低負擔並加快測試速度。

• 取樣應用：從大量資料中抽取少量樣本，做初步分析或驗證。

案例：API 商品清單

1. 電商 API 回傳 500 筆商品資料。

2. 在流程中加入 Limit 節點，設定只保留前 20 筆。

3. 後續節點僅處理 20 筆，大幅減少時間消耗。

小提醒：建議先用 Limit 測試流程，確認邏輯正確後再移除限制，處理完整資料集。

Sort 節點：調整資料順序

功能

Sort 節點能按照指定欄位對資料進行排序：

• 升序排列（Ascending）：從小到大，適合找最早日期或最低價格。

• 降序排列（Descending）：從大到小，快速鎖定最新紀錄或最高數值。

• 隨機排列（Randomize）：打亂順序，適合需要隨機取樣的場景。

案例：CRM 客戶名單

1. CRM 系統內有數千筆潛在客戶資料。

2. 使用 Sort 節點依「建立時間」降序排列，把最新客戶排在最前面。

3. 搭配 Limit 節點保留前 10 筆，建立「優先跟進名單」。

4. 業務團隊可直接聚焦在最新客戶，提高轉換率。

Aggregate 節點：數據聚合分析

功能

Aggregate 節點可以把多筆資料進行彙總，產生新的集合或統計結果。常見應用包括：

• 計算平均值、總和、最大值、最小值

• 統計資料筆數與百分比

• 合併多筆資料成單一物件

• 產生摘要報告

案例：每日銷售報表

1. 每日紀錄中包含各商品的銷售額。

2. 使用 Aggregate 節點計算「本週總銷售額」。

3. 自動生成報表並推送到 Slack，讓團隊隨時掌握業績。

這樣的應用不僅能節省人力，也確保數據即時更新。

Edit Fields (Set) 節點：靈活調整資料結構

功能

它能精確控制每個欄位的內容與格式：

• 新增欄位：例如加入時間戳記、標籤或運算後的欄位。

• 修改欄位：重新命名欄位名稱，提升可讀性。

• 刪除欄位：去除不需要的技術欄位，保持資料精簡。

總結

在 n8n 的自動化工作流程中，數據轉換節點（Data Transformation Nodes）是銜接「資料輸入」與「業務邏輯」的關鍵環節。

• Limit 幫助我們控制數據量。

• Sort 讓我們按照需求重新排列順序。

• Aggregate 提供了聚合統計的能力。

• Set 則負責清理與標準化。

換句話說，會不會寫複雜的程式碼並不是重點，懂得如何用對節點處理數據，才是自動化設計的核心能力。