DataWorks智能交互式数据开发与分析之旅
本次实验将带您进行DataWorks Notebook的快速入门，包含：Notebook新建、多引擎SQL开发与分析、Python开发、交互式分析等，同时，使用DataWorks Copilot体验智能数据开发，体验智能交互式数据探索之旅。
Pandas数据清洗：缺失值处理
本文详细介绍了Pandas库中处理缺失值的方法，包括检测缺失值、删除缺失值、填充缺失值和插值法填充缺失值。通过基础概念和代码示例，帮助读者理解和解决数据清洗中常见的缺失值问题。
MaxCompute MaxFrame 产品评测报告
MaxCompute MaxFrame是阿里云自研的分布式计算框架，专为Python开发者设计。它支持Python接口，充分利用MaxCompute的大数据资源，提升大规模数据分析效率。本文分享了MaxFrame在分布式Pandas处理和大语言模型数据预处理中的最佳实践，展示了其在数据清洗、特征工程等方面的强大能力，并提出了改进建议。
通过函数计算节点实现GitHub实时数据分析与结果发送
开发人员在基于GitHub开源项目进行开发时会产生海量事件，GitHub会记录每次事件的类型、详情、开发者和代码仓库等信息，并开放其中的公开事件。DataWorks提供“Github十大热门编程语言”模板，通过对GitHub中公开数据集进行加工和分析，并将分析结果以邮箱的方式发送给指定用户。运行本案例后，您将得到Github中Top10编程语言每小时被提交的次数与排行。
用户画像分析（MaxCompute简化版）
通过本教程，您可以了解如何使用DataWorks和MaxCompute产品组合进行数仓开发与分析，并通过案例体验DataWorks数据集成、数据开发和运维中心模块的相关能力。