Summary  
This chapter explains how to recognize, convert, and normalize core data types—strings, numbers, dates, booleans, arrays, and objects—in code workflows to prevent type mismatches and ensure predictable behavior.

General domain of usage  
Workflow automation

Data types define **what kind of value** a workflow handles like text, numbers, dates, booleans, lists, objects, or files. Knowing them ensures nodes **read, compare, and transform data correctly** instead of producing silent errors or misrouting logic.

Definition

n8n passes data between nodes as JSON in an **array-of-items** shape. If the type is wrong (string vs number, array vs object), nodes won't behave the way you expect.

Plain text like "hello", "A123", "true" (still text).

ISO timestamp such as "2025-11-05T07:30:00.000Z".

Ordered list like ["AI","automation","ml"].

Structured record:
      {
  "asin": "B0XYZ",
  "price": 19.99,
  "rating": 4.6
}

File data (image, CSV, PDF) stored in a binary field with metadata.

When working with data in n8n, make sure each value is in the right shape before passing it downstream. Clean, normalized, and correctly typed data keeps workflows predictable and prevents silent failures.

- **Coerce data early:** convert strings to numbers before doing math;
- **Normalize text:** lowercase and trim before deduping or routing;
- **Dates:** generate with <code>{{$now}}</code>, compare in IF (Date & Time), reformat with Date & Time node;
- **Arrays:** use real arrays; Split Out to process items and Aggregate/Item Lists to recombine;
- **LLM outputs:** request strict JSON, then validate and normalize before merging.

With all of this, you should confidently recognize and convert data types, handle dates and arrays properly, manage binary files when needed, and quickly resolve type mismatches that disrupt workflow logic.

Which step helps prevent errors when performing math operations in n8n?

n8n — це гнучка платформа автоматизації для підключення застосунків, трансформації даних і створення робочих процесів з використанням AI. Ви здобудете ґрунтовні базові знання на основі реальних практичних прикладів, охоплюючи тригери, роботу з JSON, теорію потоків даних, інтеграцію AI, вебхуки та повноцінні збірки автоматизацій. Основна увага приділяється розумінню того, як інформація рухається через робочий процес і як структурувати ці дані, щоб вузли та API працювали передбачувано. У результаті ви зможете проєктувати, налагоджувати та впроваджувати надійні автоматизації, які працюють від початку до кінця.

Практичний огляд середовища n8n, основних інструментів і підходу, необхідного для створення автоматизацій. Розглядаються такі поняття, як ефективне використання AI, розуміння потоків даних через вузли, імпорт шаблонів і трансформація сирих даних у структурований результат.

Зосереджене вивчення ключових компонентів робочого процесу. Тригери, вузли обробки даних, HTTP-запити, вебхуки та логіка керування потоком. Матеріал формує чітку ментальну модель запуску виконання, трансформації даних і прийняття рішень щодо маршрутизації.

Детальний розгляд того, як n8n представляє та обробляє дані. Теми включають структуру JSON, читання повних корисних навантажень, виправлення некоректного JSON, роботу з масивами та об'єктами, а також роботу з бінарними файлами. Мета — забезпечення передбачуваної та впевненої обробки даних у всіх робочих процесах.

Покрокове перетворення плану ODT у структурований шаблон автоматизації. Матеріал охоплює надійні RSS-стрічки, підготовку даних для LLM, генерацію твітів за допомогою циклів Airtable, проєктування потоків, орієнтованих на результат, і побудову повного робочого процесу в Miro.

Повний процес створення від початкової ідеї до фінального результату. Теми включають структурування потоку, нормалізацію даних API, організацію циклів, захист від помилок і запис результатів в Airtable із застосуванням вдосконаленої автоматизації, що демонструє надійність і прозорість на всіх етапах.

Introduction to Data Types