**SharePoint 反馈自动化**
SharePoint 是微软提供的一款企业级文档管理和协作平台，它允许团队成员共享、存储和组织信息。在这个特定的项目中，`sharepoint-feedback-automation` 提供了一种自动化处理用户反馈的方法，特别是整合了 HotJar 的反馈数据。HotJar 是一款用户行为分析工具，能收集网站上的用户点击、滚动、鼠标移动等行为，以及用户通过热图和反馈调查提供的直接反馈。
**Python 脚本**
这个项目利用 Python 编写的脚本实现了自动化功能。Python 是一种广泛应用的编程语言，尤其适合于数据处理和自动化任务。在 SharePoint 自动化领域，Python 可以通过各种库，如 `spplib` 或 `Office365-REST-Python-Client`，与 SharePoint 进行交互，执行诸如创建列表项、更新内容、读取数据等操作。
**Amazon EC2 实例**
项目部署在 Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) 的 t2.small 实例上。EC2 是亚马逊 Web Services (AWS) 的一部分，提供可扩展的云计算服务，允许用户根据需求启动和关闭虚拟服务器。t2.small 是 EC2 实例的一种类型，提供基础级别的计算能力，适合轻量级或入门级应用。这种实例可以按需付费，适合低成本自动化解决方案。
**自动化流程**
1. **数据收集**: 脚本首先从 HotJar API 获取用户反馈数据。这可能包括用户的评论、评分和其他互动信息。
2. **处理数据**: 收集的数据经过处理，格式化成 SharePoint 列表可以接受的格式。
3. **连接 SharePoint**: 使用 Python 库与 SharePoint 网站建立连接，可能需要配置认证信息（如用户名、密码或访问令牌）。
4. **创建/更新列表项**: 将处理后的反馈数据作为新条目添加到内部 SharePoint 列表中，或者更新现有条目，以便进行问题跟踪和管理。
5. **定时运行**: 为了实现自动化，这个脚本可能配置为周期性运行，例如使用 Linux 的 `cron` 或 Windows 的任务计划程序，确保实时同步 HotJar 数据到 SharePoint。
6. **错误处理和日志记录**: 脚本还可能包含了错误处理机制，当遇到问题时能记录并报告，确保系统的稳定性和可靠性。
这个自动化过程提高了工作效率，减少了手动转移数据的工作，使团队能够更专注于问题的解决和用户体验的改进。同时，通过 EC2 实例运行，系统可以在任何时间处理新反馈，确保了数据的及时性。
