选对邮件群发软件：如何挑选最佳工具？
该文评测了邮件群发软件，包括Zoho Campaigns、MailChimp、SendinBlue和GetResponse。这些工具提供邮件列表管理、模板设计、自动化工作流程和数据分析等功能。在选择时，要考虑功能需求、用户体验、性价比和数据安全。对于初创公司，推荐MailChimp或SendinBlue的免费版；中小企业可选SendinBlue或GetResponse；大型企业则适合MailChimp或GetResponse的高级版。选择合适的软件能提升营销效果。
【Hive SQL 每日一题】在线课程学生行为数据分析
该数据分析师任务是分析在线学习平台的学生行为，以优化课程内容和学习体验。提供的数据包括`students`表（含学生ID、姓名、年龄和性别）和`course_activity`表（含活动ID、学生ID、课程ID、活动日期和学习时长）。分析涉及：1) 学生参加的课程数量，2) 课程总学习时长，3) 按性别分组的平均学习时长，4) 学生首次参加的课程及日期，5) 学生最近一次学习的时长，以及6) 参与学生最多的课程。所有查询都使用了SQL，部分涉及窗口函数和分组统计。数据集可在给定链接下载。
突破业务发展瓶颈 ，实施CRM系统的最佳时机是什么？
企业在不同发展阶段，CRM系统作用各异。初创期应专注产品与市场开发，成长期引入Zoho CRM能提升销售效率和客户管理。成熟期需精细化管理，借助CRM分析数据，应对竞争。创新阶段，CRM结合AI和大数据，实现个性化营销，推动行业发展。企业应根据发展阶段选择合适的CRM策略，以实现持续增长。
使用Python进行数据分析
本文介绍了如何使用Python进行网络爬虫和数据分析。首先，网络爬虫通过库如`requests`和`BeautifulSoup`收集数据，而数据分析则依赖于`pandas`、`numpy`和`matplotlib`等库进行数据清洗、转换和可视化。文章还提到了处理动态网页和分页数据的策略，以及使用`Selenium`模拟浏览器行为。在数据分析部分，讨论了高级技术，如数据聚合、相关性分析和机器学习预测模型。最后，介绍了交互式可视化和地理空间数据可视化的工具，如`Plotly`、`Bokeh`、`geopandas`和`folium`。通过不断学习和实践，读者可以提升在网络爬虫和数据分析领域的技能。
在香港，连续第一！
阿里云庆祝香港区开服十周年，期间投入超过100亿港元，服务40000+客户，拥有300+合作伙伴，为88000+学员提供培训，并连续3年在港IaaS市场占有率第一。公司致力于推动香港数字化创新，与多所高校合作培养科技人才，通过云技术赋能计划提升年轻一代的数字化技能。
Python在数据分析中的强大应用
Python在数据分析中扮演关键角色，凭借其强大的功能和简洁的语法赢得了数据分析师的青睐。pandas库简化了数据处理和清洗，如读取多种格式文件、处理缺失值和重复值。数据可视化方面，matplotlib和seaborn能生成各类图表，帮助直观展示数据。此外，Python的scikit-learn用于机器学习和预测分析，支持线性回归等多种模型。面对复杂任务，Python结合Dask进行并行处理，或利用NLP库处理非结构化数据。通过集成和自动化，Python提高了数据分析效率，成为该领域的首选工具。
Python游戏开发：打造你的第一个游戏
使用Python的pygame库创建打砖块游戏的教程：从安装pygame开始，逐步讲解游戏设计，包括挡板、球和砖块元素。接着展示初始化、设置常量、创建窗口和对象、主循环的代码实现。文章还提到游戏优化与扩展，如砖块消除动画、得分机制、多级布局和音效的添加，鼓励读者通过学习和实践提升游戏开发技能。