多表分析模型的方法

❶ 数据建模的分析方法有哪些并写出他们的大概介绍

从目前的数据库及数据仓库建模方法来说，主要分为四类。

第一类是大家最为熟悉的关系数据库的三范式建模，通常我们将三范式建模方法用于建立各种操作型数据库系统。

第二类是Inmon提倡的三范式数据仓库建模，它和操作型数据库系统的三范式建模在侧重点上有些不同。Inmon的数据仓库建模方法分为三层，第一层是实体关系层，也即企业的业务数据模型层，在这一层上和企业的操作型数据库系统建模方法是相同的；第二层是数据项集层，在这一层的建模方法根据数据的产生频率及访问频率等因素与企业的操作型数据库系统的建模方法产生了不同；第三层物理层是第二层的具体实现。

第三类是Kimball提倡的数据仓库的维度建模，我们一般也称之为星型结构建模，有时也加入一些雪花模型在里面。维度建模是一种面向用户需求的、容易理解的、访问效率高的建模方法，也是笔者比较喜欢的一种建模方式。

第四类是更为灵活的一种建模方式，通常用于后台的数据准备区，建模的方式不拘一格，以能满足需要为目的，建好的表不对用户提供接口，多为临时表。

下面简单谈谈第四类建模方法的一些的经验。

数据准备区有一个最大的特点，就是不会直接面对用户，所以对数据准备区中的表进行操作的人只有ETL工程师。ETL工程师可以自己来决定表中数据的范围和数据的生命周期。下面举两个例子：

1）数据范围小的临时表

当需要整合或清洗的数据量过大时，我们可以建立同样结构的临时表，在临时表中只保留我们需要处理的部分数据。这样，不论是更新还是对表中某些项的计算都会效率提高很多。处理好的数据发送入准备加载到数据仓库中的表中，最后一次性加载入数据仓库。

2）带有冗余字段的临时表

由于数据准备区中的表只有自己使用，所以建立冗余字段可以起到很好的作用而不用承担风险。

举例来说，笔者在项目中曾遇到这样的需求，客户表{客户ID，客户净扣值}，债项表{债项ID，客户ID，债项余额，债项净扣值}，即客户和债项是一对多的关系。其中，客户净扣值和债项余额已知，需要计算债项净扣值。计算的规则是按债项余额的比例分配客户的净扣值。这时，我们可以给两个表增加几个冗余字段，如客户表{客户ID，客户净扣值，客户余额}，债项表{债项ID，客户ID，债项余额，债项净扣值，客户余额，客户净扣值}。这样通过三条SQL就可以直接完成整个计算过程。将债项余额汇总到客户余额，将客户余额和客户净扣值冗余到债项表中，在债项表中通过（债项余额×客户净扣值/客户余额）公式即可直接计算处债项净扣值。

另外还有很多大家可以发挥的建表方式，如不需要主键的临时表等等。总结来说，正因为数据准备区是不对用户提供接口的，所以我们一定要利用好这一点，以给我们的数据处理工作带来最大的便利为目的来进行数据准备区的表设计。

❷ 常见的数据分析模型有哪些

1.行为事件分析

行为事件分析方法，研究某种行为事件对企业组织价值的影响程度。公司通过研究与事件发生有关的所有因素来挖掘或跟踪用户行为事件背后的原因，公司可以使用它来跟踪或记录用户行为或业务流程，例如用户注册，浏览产品详细信息页面，成功的投资，现金提取等交互影响。

2.漏斗分析模型

漏斗分析是一组过程分析，可以科学地反映用户的行为以及从头到尾的用户转化率的重要分析模型。

漏斗分析模型已广泛用于日常数据操作，例如流量监控和产品目标转化。例如，在产品服务平台中，实时用户从激活APP到支出开始，一般用户的购物路径是激活APP，注册帐户，进入实时空间，交互行为和礼物支出。

3.留存分析模型

留存分析是一种分析模型，用于分析用户的参与/活动级别，调查执行初始行为的用户执行后续行为的数量。这是衡量产品对用户价值的重要方法。保留率分析可以帮助回答以下问题：

新客户是否完成了您对用户将来要做行为的期望?如付款单等;社交产品可以改善对新注册用户的指导流程，并希望提高注册后用户的参与度，如何进行验证?我想确定产品变更是否有效。

4.分布分析模型

分布分析是在特定指标下对用户的频率和总量进行分类显示。它可以显示单个用户对产品的依赖程度，分析不同地区和不同时间段内客户购买的不同类型产品的数量，购买频率等，以帮助运营商了解当前客户状态和客户运营情况。

5.点击分析模型

用一种特殊的突出显示颜色形式用于显示页面或页面组区域(具有相同结构的页面，例如产品详细信息页面，官方网站博客等)中不同元素的点击密度的图表。包括元素被单击的次数，比例，被单击的用户列表以及按钮的当前和历史内容等因素。

关于常见的数据分析模型有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

❸ 财务分析模型主要有哪几种

财务分析模型主要有3种：

一、企业战略分析模型：

在明确财务分析目的的基础上，企业战略分析是企业财务分析的起点。战略分析的实质在于通过对企业所在行业或企业拟进入的行业的分析，明确企业在行业中的地位以及应该采取的竞争战略，以权衡收益和风险，了解并掌握企业的发展潜力，特别是在企业价值创造或赢利方面的潜力。

企业战略分析通常包括行业分析和企业竞争策略分析。企业战略分析是企业会计分析和财务报表分析的基础和导向，通过企业战略分析，分析人员能深入了解企业的经济状况和经济环境，从而进行客观、正确的会计分析和财务报表分析。

二、会计分析模型：

会计分析实质上是明确会计信息的内涵与质量，即从会计数据表面揭示其实际含义。分析中不仅包含对各会计报表以及相关会计科目的内涵的分析，而且包括对会计原则与政策变更的分析、会计方法选择与变动的分析、会计质量和变动的分析等等。

三、财务报表分析模型：

财务报表分析是以财务报表为主要依据，采用科学的评价标准和适用的分析方法，遵循规范的分析程序，通过对企业的财务状况、经营成果和现金流量等重要指标的比较分析，从而对企业的经营情况及其绩效作出判断、评价和预测。

财务报表分析是在财务报表所披露的信息的基础上，进一步提供和利用财务信息，是财务报表编制工作的延续和发展。

(3)多表分析模型的方法扩展阅读：

财务分析的内容包括：

1、资金运作分析：根据公司业务战略与财务制度，预测并监督公司现金流和各项资金使用情况，为公司的资金运作、调度与统筹提供信息与决策支持。

2、财务政策分析：根据各种财务报表，分析并预测公司的财务收益和风险，为公司的业务发展、财务管理政策制度的建立及调整提供建议。

3、经营管理分析：参与销售、生产的财务预测、预算执行分析、业绩分析，并提出专业的分析建议，为业务决策提供专业的财务支持。

4、投融资管理分析：参与投资和融资项目的财务测算、成本分析、敏感性分析等活动，配合上级制定投资和融资方案，防范风险，并实现公司利益的最大化。

5、财务分析报告：根据财务管理政策与业务发展需求，撰写财务分析报告、投资财务调研报告、可行性研究报告等，为公司财务决策提供分析支持。

❹ 常用的分析方法及模型有哪些

1、RFM模型

RFM分析是客户关系分析中一种简单实用客户分析方法，将最近一次消费、消费频率、消费金额这三个要素构成了数据分析最好的指标，衡量客户价值和客户创利能力。

RFM分析也就是通过这个三个指标对客户进行观察和分类，针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。

R——最后交易距离当前天数（Recency）

F——累计交易次数（Frequency）

M——累计交易金额（Monetary）

在这三个制约条件下，我们把M值大，也就是贡献金额最大的客户作为“ 重要客户 ”，其余则为“ 一般客户 "和” 流失客户 “，基于此，我们产生了8种不同的客户类型：

重要价值客户 ：复购率高、购买频次高、花费金额大的客户，是价值最大的用户。

重要保持客户 ：买的多、买的贵但是不常买的客户，我们要重点保持；

重要发展客户 ：经常买、花费大但是购买频次不多的客户，我们要发展其多购买；

重要挽留客户 ：愿意花钱但是不常买、购买频次不多的客户，我们要重点挽留；

一般价值客户 ：复购率高、购买频次高，但是花费金额小的客户，属于一般价值；

一般保持客户 ：买的多但是不常买、花钱不多，属于一般保持客户；

一般发展客户 ：经常买，但是买不多、花钱也不多，属于一般发展客户；

一般挽留客户 ：不愿花钱、不常买、购买频次不高，最没有价值的客户；

下面是我用 FineBI 做的RFM模型可视化仪表板，可以通过RFM模型对客户的终生价值做一个合理的预估，基于一个理想的客户特征来衡量现实中客户价值的高低，通过此类分析，定位最有可能成为品牌忠诚客户的群体，让我们把主要精力放在最有价值的用户身上。

波士顿模型最初是一个时间管理模型，按照紧急、不紧急、重要、不重要排列组合分成四个象限，以此便于对时间进行有效的管理。

运用在客户分析中，也就是利用销售额和利润这两个重要指标分为四个象限，对我们的客户进行分组。我们将这两个维度作为横纵坐标轴分为四个象限，将产品或者服务分为下面四种类型：

明星类 ：增长率高、占有率高，代表着十分成功的产品，是主打的明星产品；

金牛类 ：增长率低、占有率高，已经占据了市场但是没有发展空间的产品，属于现金牛产品；

问题类 ：增长率高、占有率低，说明用户需求高，但是本身产品有问题，需要改进优化；

瘦狗类 ：增长率低、占有率低，市场不认可的失败产品，需要尽快去除；

我们如此分类的目的正是要根据波士顿矩阵，将一些没有发展前景和市场潜力的产品尽快淘汰掉，保证明星产品和现金牛产品的份额，从而搭配好产品或者业务的整个市场布局。

FineBI制作的波士顿模型实际使用：

如图所示，每个销售大区与每个销售年份下的客户分布，通过筛选数据，我们得到我们想要的客户信息。而波士顿矩阵则是一个非常有力的工具，可以帮助我们将杂乱无序的东西组块整理，在使用矩阵的的时候，尽量选取纵向和横向毫无关联要素来分析，这样才能发挥矩阵分块整理的作用。

我们知道并不是所有的顾客都具备相同的价值，如果企业能够专注于那些可以带来最大未来利益的客户，就可以实现更好的运营。所以企业必须识别出这些客户，CLV是对客户未来利润的有效预测，它还有另外一个名字，叫做LTV （life time value)。

这里需要特别说明的是，CLV考虑了完整的客户生命周期，包含客户获取和客户流失，也就是它计算的不只是眼前顾客已经产生的价值，还预测了未来价值。

CLV的计算公式有非常多，有的会非常复杂，主要在流失率这个环节和影响因素就相当多，也有会加上投入成本，价值变化率和利率变化等等。

比较实用简单的是这种：

那对于CLV的应用，可以从以下两个模型来看，将企业的最优客户与不值得投入的客户区分出来：

帕累托原则，又称二八原则，是关于效率与分配的判断方法。帕累托法则是指在任何大系统中，约80%的结果是由该系统中约20%的变量产生的。应用在企业中，就是80%的利润来自于20%的项目或重要客户。

模型的解释：当一个企业80%利润来自于20%的客户总数时，这个企业客户群体是健康且趋于稳固的。 当一个企业80%利润来自大于20%的客户总数时，企业需要增加大客户的数量。当一个企业80%利润来自小于20%的客户群时，企业的基础客户群需要拓展与增加。

模型的实际使用，某商场品牌商的销售额。

一共10家客户，5家客户（50%）提供了80%的销售额，这就说明需要增加大品牌客户数量。

带来大量销售额的客户必须认真对待和维护，如果客户数量大，尤其需要列出重点客户重点跟进，把有限的精力放在创造利润大的客户上。

5、漏斗模型

漏斗模型本质是分解和量化，为了方便大家理解，这里以营销漏斗模型举例：

也就是说营销的环节指的是从获取用户到最终转化成购买这整个流程中的一个个子环节，相邻环节的转化率则就是指用数据指标来量化每一个步骤的表现。

所以整个漏斗模型就是先将一个完整的购买流程拆分成一个个步骤，然后用转化率来衡量每一个步骤的表现，最后通过异常的数据指标找出有问题的环节，然后解决该环节的问题，最终达到提升整体购买转化率的目的，所以漏斗模型的核心思想可以归为分解和量化。

比如分析电商的转化，我们要做的就是监控每个层级上的用户转化，寻找每个层级的可优化点。对于没有按照流程操作的用户，专门绘制他们的转化模型，缩短路径提升用户体验。

PEST，也就是政治（Politics）、经济（Economy）、社会（Society）、技术（Technology），能从各个方面把握宏观环境的现状及变化趋势，主要用户行业分析。

宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。

对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

政治环境：政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策等。

社会环境：人口规模、性别比例、年龄结构、生活力式、购买习惯、城市特点等。

技术环境：折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度等。

经济环境：GDP 及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。

5W2H，即为什么（Why）、什么事（What）、谁（Who）、什么时候（When）、什么地方（Where）、如何做（How）、什么价格（How much），主要用于用户行为分析、业务问题专题分析、营销活动等。

该分析方法又称为七何分析法，是一个非常简单、方便又实用的工具，以用户购买行为为例：

Why：用户为什么要买？产品的吸引点在哪里？

What：产品提供的功能是什么？

Who：用户群体是什么？这个群体的特点是什么？

When：购买频次是多少？

Where：产品在哪里最受欢迎？在哪里卖出去？

How：用户怎么购买？购买方式什么？

How much：用户购买的成本是多少？时间成本是多少？

SWOT分析法也叫态势分析法，S （strengths）是优势、W （weaknesses）是劣势，O （opportunities）是机会、T （threats）是威胁或风险。

SWOT分析法是用来确定企业自身的内部优势、劣势和外部的机会和威胁等，通过调查列举出来，并依照矩阵形式排列，然后用系统分析的思想，把各种因素相互匹配起来加以分析。

运用这种方法，可以对研究对象所处的情景进行全面、系统、准确的研究，从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来。

4P即产品（Proct）、价格（Price）、渠道（Place）、推广（Promotion），在营销领域，这种以市场为导向的营销组合理论，被企业应用最普遍。

可以说企业的一切营销动作都是在围绕着4P理论进行，也就是将：产品、价格、渠道、推广。通过将四者的结合、协调发展，从而提高企业的市场份额，达到最终获利的目的。

产品：从市场营销的角度来看，产品是指能够提供给市场，被入们使用和消费并满足人们某种需要的任何东西，包括有形产品、服务、人员、组织、观念或它们的组合。

价格：是指顾客购买产品时的价格，包括基本价格、折扣价格、支付期限等。影响定价的主要因素有三个:需求、成本与竞争。

渠道：是指产品从生产企业流转到用户手上全过程中所经历的各个环节。

促销：是指企业通过销售行为的改变来刺激用户消费，以短期的行为（比如让利、买一送一，营销现场气氛等等)促成消费的增长，吸引其他品牌的用户或导致提前消费来促进销售的增长。广告、宣传推广、人员推销、销售促进是一个机构促销组合的四大要素。

逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。它是把一个已知问题当成“主干”，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关，也就是“分支”。逻辑树能保证解决问题的过程的完整性，它能将工作细分为便于操作的任务，确定各部分的优先顺序，明确地把责任落实到个人。

逻辑树的使用必须遵循以下三个原则：

要素化：把相同的问题总结归纳成要素。

框架化：将各个要素组织成框架。遵守不重不漏的原则。

关联化：框架内的各要素保持必要的相互关系，简单而不独立。

AARRR模型是所有运营人员都要了解的一个数据模型，从整个用户生命周期入手，包括获取（Acquisition）、激活（Activition）、留存（Retention）、变现（Revenue）和传播（Refer）。

每个环节分别对应生命周期的5个重要过程，即从获取用户，到提升活跃度，提升留存率，并获取收入，直至最后形成病毒式传播。

❺ 三大类实用的数据分析方法

一、业务分析类

杜邦分析法目前主要用于财务领域，通过财务比率的关系来分析财务状况，其核心要点是将一个大的问题拆分为更小粒度的指标，以此了解问题出在了哪儿，从而对症下药。

以电商行业为例，GMV(网站成交金额)是考核业绩最直观的指标，当GMV同比或环比出现下滑时候，需要找到影响GMV的因素并逐一拆解。

二、用户分析类

TGI指数又称目标群体指数，可反映目标群体在特定研究范围内的强势或弱势。TGI指数=用户分类中具有某一特征的群体所占比例/总体中具有相同特征的群体所占比例*100

TGI指数表征不同特征用户关注问题的差异情况，其中TGI指数等于100表示平均水平，高于100，代表该类用户对某类问题的关注程度高于整体水平。

三、产品运营类

产品运营是一个长期的过程，需要定期对产品的使用数据进行监控，通过用户行为分析发现问题，从而确定运营的方向，同时也可以用于评估运营的效果。

产品运营的常用指标如下：

使用广度：总用户数，月活;

使用深度：每人每天平均浏览次数，平均访问时长;

使用粘性：人均使用天数;

综合指标：月访问时长=月活*人均使用天数*每人每天平均浏览次数*平均访问时长。

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❻ 简述财务报表分析的方法有哪些，各有什么优缺

财务报表分析的方法
（一）比较分析法
比较分析法的理论基础，是客观事物的发展变化是统一性与多样性的辩证结合。共同性使它们具有了可比的基础，差异性使它们具有了不同的特征。在实际分析时，这两方面的比较往往结合使用。
1．按比较参照标准分类
（1）趋势分析法
趋势分析就是分析期与前期或连续数期项目金额的对比。这种对财务报表项目纵向比较分析的方法是一种动态的分析。
通过分析期与前期 (上季、上年同期) 财务报表中有关项目金额的对比, 可以从差异中及时发现问题, 查找原因, 改进工作。连续数期的财务报表项目的比较, 能够反映出企业的发展动态, 以揭示当期财务状况和营业情况增减变化, 判断引起变动的主要项目是什么, 这种变化的性质是有利还是不利,发现问题并评价企业财务管理水平, 同时也可以预测企业未来的发展趋势。
(2)同业分析
将企业的主要财务指标与同行业的平均指标或同行业中先进企业指标对比，可以全面评价企业的经营成绩。与行业平均指标的对比, 可以分析判断该企业在同行业中所处的位置。和先进企业的指标对比,有利于吸收先进经验, 克服本企业的缺点。
(3)预算差异分析
将分析期的预算数额作为比较的标准,实际数与预算数的差距就能反映完成预算的程度，可以给进一步分析和寻找企业潜力提供方向。
比较法的主要作用在于揭示客观存在的差距以及形成这种差距的原因,帮助人们发现问题,挖掘潜力,改进工作。比较法是各种分析方法的基础，不仅报表中的绝对数要通过比较才能说明问题,计算出来的财务比率和结构百分数也都要与有关资料(比较标准)进行对比，才能得出有意义的结论。
2．按比较的指标分类
（1）总量指标
总量是指财务报表某个项目的金额总量，例如净利润、应收账款、存货等。
由于不同企业的会计报表项目的金额之间不具有可比性，因此总量比较主要用于历史和预算比较。有时候总量指标也用于不同企业的比较，例如，证券分析机构按资产规模或利润多少建立的企业排行榜。
（2）财务比率
财差磨务比率是用倍数或比例表示的分数式，它反映各会计要素的相互关键袜系和内在联系，代表了企业某一方面的特征、属性或能力。财务比率的比较是最重要的比较。它们是相对数，排除了规模的影响，使不同比较对象建立起可比性,因此广泛用于历史比较、同业比较和预算比较。
（3）结构百分比
结构百分比是用百分率表示某一报表项目的内部结构。它反映该项目内各组成部分的比例关系，代表了企业某一方面的特征、属性或能力。结构百分比实际上是一种特殊形式的财务比率。它们同样排除了规模的影响，使不同比较对象建立起可比性，可以用于本企业历史比较、与其他企业比较和与预算比较。
（二）因素分析法
因素分析法也是财务报表分析常用的一种技术方法，它是指把整体分解为若干个局部的分析方法，包括财务的比率因素分解法和差异因素分解法。
1．比率因素分解法
比率因素分解法，是指把一个财务比率分解为若干个影响因素的方法。例如，资产收益率可以分解为资产周转率和销售利润率两个比率的乘积。财务比率是财务报表分析的特有概念，财务比率分解是财务报表分析所特有的方法。
在实际的分析中,分解法和比较法是结合使用的。比较之后需要分解，以深入了解差异的原因；分解之后还需要比较，以进一步认识其特征。不断的比较和分解，构成了财务报表分析的主要过程。
2．差异因素分解法
为了解释比较分析中所形成差异的原因，需要使用差异分解法。例如，产品材料成本差虚亮斗异可以分解为价格差异和数量差异。
差异因素分解法又分为定基替代法和连环替代法两种。
（1）定基替代法
定基替代法是测定比较差异成因的一种定量方法。按照这种方法，需要分别用标准值（历史的、同业企业的或预算的标准）替代实际值，以测定各因素对财务指标的影响。
（2）连环替代法
连环替代法是另一种测定比较差异成因的定量分析方法。按照这种方法，需要依次用标准值替代实际值，以测定各因素对财务指标的影响。
综上可以看出，进行财务报表分析，最主要的方法是比较分析法和因素分析法。在财务报表分析中，除了普遍、大量地使用比较法和因素分析法之外，有时还使用回归分析、模拟模型等技术方法。
觉得有用帮我采纳一下哟~如果还有类似的问题可以到财税DADA看看。

❼ 多元线性回归分析模型中估计系数的方法是什么

多元线性回归分析模型中估计系数的方法是：多元线性回归分析预测法

多元线性回归分析预测法：是指通过对两个或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析，建立预测模型进行预测的方法。当自变量与因变量之间存在线性关系时，称为多元线性回归分析。

多元线性回归预测模型一般公式为： 多元线性回归模型中最简单的是只有两个自变量（n=2）的二元线性回归模型，其一般形式为：
下面以二元线性回归分析预测法为例，说明多元线性回归分析预测法的应用。
二元线性回归分析预测法，是根据两个自变量与一个因变量相关关系进行预测的方法。二元线性回归方程的公式为：式中：：因变量；
x1,x2：两个不同自变量，即与因变量有紧密联系的影响因素。
a,b1,b2：是线性回归方程的参数。
a,b1,b2是通过解下列的方程组来得到。
二元线性回归预测法基本原理和步骤同一元线性回归预测法没有原则的区别，大体相同。

“多元线性回归分析预测法”网络链接：http://ke..com/view/1338395.htm

❽ 一文了解数据分析的方法都有哪些

常用的数据分析方法有以下几种：

一、漏斗分析法

漏斗分析法能够科学反映用户行为状态，以及从起点到终点各阶段用户转化率情况，是一种重要的分析模型。漏斗分析模型已经广泛应用于网站和APP的用户行为分析中，例如流量监控、CRM系统、SEO优化、产品营销和销售等日常数据运营与数据分析工作中。

二、留存分析法

留存分析法是一种用来分析用户参与情况和活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。从用户的角度来说，留存率越高就说明这个产品对用户的核心需求也把握的越好，转化成产品的活跃用户也会更多，最终能帮助公司更好的盈利。

三、分组分析法

分组分析法是根据数据分析对象的特征，按照一定的标志（指标），把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。

四、矩阵分析法

矩阵分析法是指根据事物（如产品、服务等）的两个重要属性（指标）作为分析的依据，进行分类关联分析，找出解决问题的一种分析方法，也称为矩阵关联分析法，简称矩阵分析法。

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