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。
DataWorks产品测评|基于DataWorks和MaxCompute产品组合实现用户画像分析
本文介绍了如何使用DataWorks和MaxCompute产品组合实现用户画像分析。首先，通过阿里云官网开通DataWorks服务并创建资源组，接着创建MaxCompute项目和数据源。随后，利用DataWorks的数据集成和数据开发模块，将业务数据同步至MaxCompute，并通过ODPS SQL完成用户画像的数据加工，最终将结果写入`ads_user_info_1d`表。文章详细记录了每一步的操作过程，包括任务开发、运行、运维操作和资源释放，帮助读者顺利完成用户画像分析。此外，还指出了文档中的一些不一致之处，并提供了相应的解决方法。
DataWorks 产品综合评测报告
《DataWorks产品综合评测报告》全面评估了DataWorks这款知名的大数据开发治理平台。报告从用户画像分析实践、日常工作中的应用、产品体验、与其他工具的对比及Data Studio公测体验等多个角度进行了详细评测。DataWorks在数据集成、可视化操作、任务调度等方面表现出色，但也存在一些技术难题和使用门槛。总体而言，DataWorks功能完整、易用性强，适合企业高效处理和分析大数据，助力决策制定和业务优化。
DataWorks产品深度评测：优势与展望
在数字化时代，数据成为企业决策和创新的关键驱动力。DataWorks作为一款大数据开发治理平台，展现了强大的功能和潜力。本文从用户画像分析实践、实际工作中的作用、产品体验评测、与其他工具对比等多个维度，全面评测了DataWorks，旨在为潜在用户提供深入且实用的参考。评测内容涵盖任务开发便捷性、性能表现、价格策略、社区建设等方面，突显了DataWorks的优势和改进空间。