Produkt zum Begriff Clusteranalyse:
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Olavarria, Marco: Agile Prozessoptimierung
Agile Prozessoptimierung , Vorteile Das Buch schließt eine Lücke in der weiter wachsenden Literatur zu agilen Ansätzen - es ist kein anderes Werk am Markt bekannt, das sich dem Thema der Optimierung und Gestaltung von agilen Prozessen widmet Die Optimierung von Prozessen ist eine fortlaufende Herausforderung in allen Unternehmen und 91% der Führungskräfte halten Prozessmanagement für wichtig (Quelle: DGQ, Deutsche Gesellschaft für Qualität, 2015); somit handelt es sich um nachhaltig relevante Inhalte Das Buch stellt eine praxiserprobte Methode zur Optimierung von Prozessen dar und erlaubt die direkte Anwendung der Methode Im Fokus steht hoher Nutzwert für den Leser - dieser wird erreicht durch einen flüssigen Schreibstil, graphische Darstellungen zur Veranschaulichung sowie konkreten Arbeitshilfen, wie z.B. Checklisten oder Agendavorschlägen für Meetings. Zum Werk Die Methode "Agile Prozessoptimierung" ist branchenübergreifend zur Optimierung von Prozessen und zur Steigerung der Agilität einsetzbar. Sie ist ebenso einfach anzuwenden wie wirkungsvoll, da sie auf agilen Prinzipien wie "funktionsübergreifende Teams", "Fokussierung" oder "Optimierung der Prozesse wichtiger als Dokumentation der Prozesse" basiert. Somit ist sie von allen Unternehmen und Teams einsetzbar, die Optimierungspotenziale in ihren Abläufen erkennen, praktikable Verbesserungsmaßnahmen entwickeln und auch umsetzen möchten. Zudem unterstützt die Methode den gezielten Einsatz agiler Praktiken entlang der Prozesse. Das Buch beschreibt die Methode praxisnah und erlaubt es dem Leser, diese direkt anzuwenden. In der Einleitung wird die Methode in der Übersicht dargestellt und es wird aufgezeigt, für wen Agile Prozessoptimierung warum relevant und nutzenstiftend ist. Zudem erfolgt eine konzise Darstellung, was echte Agilität in Unternehmen ausmacht und wie Agile Prozessoptimierung den Weg zu mehr Agilität und besseren Prozessen unterstützt. Die Methode sieht sechs Schritte vor, von der Definition der Ziele bis hin zur Umsetzung, die im Buch praxisnah und anwendbar dargestellt werden: 1. Ziele, Scope und Beteiligte: In diesem Abschnitt wird ein einfaches Tool zur Formulierung der Ziele vorgestellt. Sodann wird aufgezeigt, wie auf Basis des Pareto-Prinzips die zu optimierenden Prozesse nutzenorientiert bestimmt werden. Abschließend erfolgen Hinweise zur optimalen Teambesetzung. 2. Training und Rollenklärung: Die an den Prozessen direkt Beteiligten spielen bei der Agilen Prozessoptimierung eine wichtige Rolle; so wird die Entwicklung praktikabler Lösungen und aktive Unterstützung in der Umsetzungsphase gesichert. Sie sind jedoch in der Regel keine Prozessprofis. Entsprechend werden in diesem Abschnitt Trainingsinhalte für die Teams dargestellt und es wird aufgezeigt, wie durch Einnahme spezifischer Rollen die Durchführung erleichtert und unterstützt wird. 3. Prozessdurchläufe durchführen: Zentraler Aspekt der Methode ist die Sichtung der Prozesse vor Ort. In diesem Abschnitt werden daher konkrete Hinweise zur Organisation und zur Durchführung von Prozessdurchläufen gegeben. Dies umfasst konkrete Fragestellungen zur Entdeckung wichtiger Aspekte und Details sowie rollenspezifische Checklisten. 4. Dokumentation der Prozessdurchläufe: Die Optimierung von Prozessen wird durch umfängliche Dokumentationen häufig eher behindert als befördert. Daher werden in diesem Abschnitt Wege aufgezeigt, wie die Dokumentation mit geringem Aufwand und dennoch aussagefähig gelingt. 5. Optimierung der Prozesse: Die eigentliche Prozessoptimierung erfolgt in zwei Stufen, die hier dargelegt werden: Zunächst werden die Prozesse im Hinblick auf grundlegende Anforderungen, wie z.B. Minimierung der Schleifen, optimiert. Die so optimierten Prozesse werden dann in einem zweiten Schritt durch die Implementierung agiler Praktiken weiter verbessert und agilisiert. 6. Umsetzung: Hier wird aufgezeigt, welche Maßnahmen zur Veränderung vom Ist- zum Ziel-Prozess geplant und durchgeführt werden müssen. Zielgruppe Führungskräfte der 1. Und 2. Ebene, die mit Fragen des Changemanagements und der Weiterentwicklung ihrer Organisation befasst sind. Unternehmensberater, die Organisationen bei Veränderungsprojekten begleiten, beraten und unterstützen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 29.80 € | Versand*: 0 € -
Datenanalyse mit Python (McKinney, Wes)
Datenanalyse mit Python , Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4 Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy und Jupyter kennen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230302, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: McKinney, Wes, Übersetzung: Lichtenberg, Kathrin~Demmig, Thomas, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 556, Keyword: Big Data; Data Mining; Data Science; IPython; Jupyter; Jupyter notebook; NumPy; Python 3.10; matplotlib; pandas 1.4, Fachschema: Data Mining (EDV)~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Datenverarbeitung / Simulation~Informatik~Informationsverarbeitung (EDV)~Internet / Programmierung~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Data Mining, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 241, Breite: 168, Höhe: 35, Gewicht: 999, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger: 2660049, Vorgänger EAN: 9783960090809 9783960090007 9783864903038 9783958750739, andere Sprache: 9781491957660, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0120, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 44.90 € | Versand*: 0 € -
GEZE RM GC 152 integrierte Leistungsüberwachung Deckenmontage
Rauchmelder nach dem Streulichtprinzip zur allgemeinen Verwendung an Feststellanlagen. Mit automatischer Alarmschwellennachführung zur Kompensation von Verschmutzung. Integrierte Logik zur Verhinderung von Fehlalarmen. Geprüft nach EN 54 – 7.
Preis: 134.89 € | Versand*: 0.00 € -
GEZE Rauchmelder GC 152 ( 3000255087 ) integrierte Leistungsüberwachung
GEZE Rauchmelder GC 152 ( 3000255087 ) integrierte Leistungsüberwachung
Preis: 178.89 € | Versand*: 0.00 €
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Was sind die verschiedenen Anwendungsmöglichkeiten der Clusteranalyse in der Datenanalyse?
Die Clusteranalyse wird verwendet, um ähnliche Datenpunkte zu gruppieren und Muster in den Daten zu identifizieren. Sie kann zur Segmentierung von Kunden in Marketinganalysen, zur Identifizierung von Krankheitsclustern in der medizinischen Forschung und zur Erkennung von Anomalien in der Sicherheitsanalyse eingesetzt werden. Die Clusteranalyse hilft auch bei der Reduzierung der Dimensionalität von Daten und der Visualisierung von komplexen Datensätzen.
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Was sind die häufigsten Anwendungen von Clusteranalyse in der Datenanalyse?
Die häufigsten Anwendungen von Clusteranalyse in der Datenanalyse sind die Segmentierung von Kunden in Marketing, die Identifizierung von Gruppen mit ähnlichem Verhalten in sozialen Netzwerken und die Klassifizierung von medizinischen Patienten basierend auf Symptomen und Krankheitsverläufen. Clusteranalyse wird auch verwendet, um Muster in großen Datensätzen zu erkennen und Gruppen von ähnlichen Objekten zu identifizieren.
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Was sind die Vorteile und Herausforderungen beim Einsatz von Clusteranalyse in der Datenanalyse?
Die Vorteile der Clusteranalyse liegen in der Identifizierung von natürlichen Gruppierungen in den Daten, der Vereinfachung komplexer Datenstrukturen und der Möglichkeit zur Segmentierung von Zielgruppen. Herausforderungen können auftreten bei der Auswahl geeigneter Cluster-Algorithmen, der Interpretation der Ergebnisse und der Validierung der Clusterlösung. Es ist wichtig, die Daten sorgfältig zu bereinigen und zu transformieren, um aussagekräftige Cluster zu erhalten.
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Welche verschiedenen Anwendungsmöglichkeiten hat die Clusteranalyse in der Datenanalyse und wie können Unternehmen davon profitieren?
Die Clusteranalyse kann verwendet werden, um ähnliche Datenpunkte zu gruppieren und Muster zu identifizieren. Unternehmen können diese Erkenntnisse nutzen, um ihre Zielgruppen besser zu verstehen, personalisierte Marketingstrategien zu entwickeln und ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern. Durch die Anwendung der Clusteranalyse können Unternehmen effizienter arbeiten, fundierte Entscheidungen treffen und ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern.
Ähnliche Suchbegriffe für Clusteranalyse:
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ORS 142 Rauchschalter-Set (2x ORS, 2x143 A, Leistungsüberwachung)
Das ORS 142 Set besteht aus zwei Rauchschaltern ORS 142 , zwei Sockeln 143A und einem Magneten zur Aktivierung der integrierten Abschlusswiderstände . Der optische Rauchschalter ORS 142 von HEKATRON für den Einsatz an allen gängigen Feststellanlagen erkennt frühzeitig Schwelbrände als auch offene Brände mit Rauchentwicklung nach EN 54-7 . Der Rauchschalter arbeitet nach dem Streulichtprinzip . Sobald durch einen Brand verursachte Schwebeteilchen auf die Messkammer treffen, wird ein Alarm ausgelöst. Zusätzlich wird das Rauchmessteil des Melders auf leichte und starke Verschmutzung sowie auf Störung überprüft. Eine LED zeigt den Betriebszustand des Melders an. Nach einer Frist von acht Jahren wird, gemäß der DIN 14677 angezeigt, dass der ORS 142 ausgetauscht werden muss. Der Temperaturfühler spricht bei einer Umgebungstemperatur von 70°C an. Das integrierte Abschlussmodul wird mittels Magnet im Sockel aktiviert. Der Temperaturbereich von -30°C bis +60°C ermöglicht den vielfältigen Einsatz (Industrie-, Bürogebäuden, Stadien, Tiefgaragen). In Bereichen in denen Dampf, Staub, Betauung und betriebsbedingte Rauchentwicklungen entstehen können, empfehlen wir die Verwendung des Temperaturdifferentialschalters TDS 247 . Bitte beachten sie stets die länderspezifischen Vorschriften!
Preis: 219.25 € | Versand*: 0.00 € -
Datenanalyse Liebhaber Statistik Nerd | T-Shirts | Männer T-Shirt | Programmierer
T-Shirts 'Datenanalyse Liebhaber Statistik Nerd' - Männer T-Shirt, gestaltet von Marco Larkins. In vielen Größen vorrätig. Jetzt T-Shirts 'Datenanalyse Liebhaber Statistik Nerd' bei Spreadshirt bestellen! Programmierer T-Shirt Druck der besten Qualität liefert Dir Spreadshirt. Egal ob es um lustige T-Shirts, I love T-Shirts, Abschluss T-Shirts oder generell ums T-Shirt bedrucken geht, hier bist Du an der richtigen Adresse. Mit unseren Druckverfahren Flex-, Flock- oder Digitaldruck bekommst Du nur das Beste für Dein Produkt. Im Design-Tool kannst Du Dein T-Shirt selbst gestalten – mit tausenden Designs, Text und Deinen eigenen Fotos. Doch bei Spreadshirt geht es nicht nur um den T-Shirt Druck. Auch viele andere Produkte kannst Du selbst gestalten. So kannst Du bei Spreadshirt auch Pullover, Schürzen, Hoodies, Taschen oder Tassen bedrucken. Die sind auch eine tolle Geschenkidee! Beim Spezialisten für individuellen T-Shirt-Druck findest Du personalisierte Geschenke für jeden Anlass. Die persönlichen Geschenke von Spreadshirt eignen sich für jeden Anlass, egal ob zu Weihnachten, zum Geburtstag oder zum Jahrestag. Du kannst Handyhüllen, Tassen oder natürlich T-Shirts mit einem Foto bedrucken lassen und verleihst Deinem Geschenk dadurch eine ganz persönliche Note. Wenn Du kein Foto parat hast, kannst Du Deinen Lieben aber auch eins unserer vielen Produkte mit einem zu ihrem Hobby passenden Design bedrucken lassen. Sie werden sich über das einfallsreiche personalisierte Geschenk sicher freuen. Und dank unserer vielfältigen Produktauswahl wird Kleidung bedrucken bei Spreadshirt zum ganz individuellen Vergnügen, bei dem jeder genau das findet, was zu seinem persönlichen Stil passt. Geteilte Freude ist doppelte Freude und genau deshalb macht Schenken so viel Spaß! Mit unseren vielfältigen Geschenkideen kannst Du anderen ein Lächeln ins Gesicht zaubern und Deine Liebsten überraschen
Preis: 23.99 € | Versand*: 0.00 € -
Data Engineering Datenanalyse Business | T-Shirts | Männer T-Shirt | Data Analytics
T-Shirts 'Data Engineering Datenanalyse Business' - Männer T-Shirt, gestaltet von Game Wear Spreads. In vielen Größen vorrätig. Jetzt T-Shirts 'Data Engineering Datenanalyse Business' bei Spreadshirt bestellen! Data Analytics T-Shirt Druck der besten Qualität liefert Dir Spreadshirt. Egal ob es um lustige T-Shirts, I love T-Shirts, Abschluss T-Shirts oder generell ums T-Shirt bedrucken geht, hier bist Du an der richtigen Adresse. Mit unseren Druckverfahren Flex-, Flock- oder Digitaldruck bekommst Du nur das Beste für Dein Produkt. Im Design-Tool kannst Du Dein T-Shirt selbst gestalten – mit tausenden Designs, Text und Deinen eigenen Fotos. Doch bei Spreadshirt geht es nicht nur um den T-Shirt Druck. Auch viele andere Produkte kannst Du selbst gestalten. So kannst Du bei Spreadshirt auch Pullover, Schürzen, Hoodies, Taschen oder Tassen bedrucken. Die sind auch eine tolle Geschenkidee! Beim Spezialisten für individuellen T-Shirt-Druck findest Du personalisierte Geschenke für jeden Anlass. Die persönlichen Geschenke von Spreadshirt eignen sich für jeden Anlass, egal ob zu Weihnachten, zum Geburtstag oder zum Jahrestag. Du kannst Handyhüllen, Tassen oder natürlich T-Shirts mit einem Foto bedrucken lassen und verleihst Deinem Geschenk dadurch eine ganz persönliche Note. Wenn Du kein Foto parat hast, kannst Du Deinen Lieben aber auch eins unserer vielen Produkte mit einem zu ihrem Hobby passenden Design bedrucken lassen. Sie werden sich über das einfallsreiche personalisierte Geschenk sicher freuen. Und dank unserer vielfältigen Produktauswahl wird Kleidung bedrucken bei Spreadshirt zum ganz individuellen Vergnügen, bei dem jeder genau das findet, was zu seinem persönlichen Stil passt. Geteilte Freude ist doppelte Freude und genau deshalb macht Schenken so viel Spaß! Mit unseren vielfältigen Geschenkideen kannst Du anderen ein Lächeln ins Gesicht zaubern und Deine Liebsten überraschen
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Datenanalyse mit R: Fortgeschrittene Verfahren (Burkhardt, Markus~Titz, Johannes~Sedlmeier, Peter)
Datenanalyse mit R: Fortgeschrittene Verfahren , Dieses Buch erklärt ausgewählte Techniken der fortgeschrittenen Datenanalyse. In 10 eigenständigen Kapiteln werden dazu einführende und komplexe Datenbeispiele in R analysiert und interpretiert. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20220701, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Pearson Studium - Psychologie##, Autoren: Burkhardt, Markus~Titz, Johannes~Sedlmeier, Peter, Seitenzahl/Blattzahl: 304, Themenüberschrift: COMPUTERS / Mathematical & Statistical Software, Keyword: Datenanalyse Fortgeschrittene; Diagnostik; Methodik; R Programm; Statistik, Fachschema: Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Psychologie / Forschung, Experimente, Methoden~Erforschung~Forschung~Datenverarbeitung / Anwendungen / Mathematik, Statistik, Fachkategorie: Psychologie~Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Mathematische und statistische Software, Warengruppe: HC/Psychologie/Psychologische Ratgeber, Fachkategorie: Forschungsmethoden, allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Pearson Studium, Verlag: Pearson Studium, Verlag: Pearson Studium, Länge: 241, Breite: 173, Höhe: 17, Gewicht: 525, Produktform: Kartoniert, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Herkunftsland: NIEDERLANDE (NL), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2781061
Preis: 34.95 € | Versand*: 0 €
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Was ist eine Affinitätsmatrix und welche Rolle spielt sie in der Datenanalyse und der Clusteranalyse?
Eine Affinitätsmatrix ist eine quadratische Matrix, die die Ähnlichkeit zwischen Objekten oder Merkmalen darstellt. In der Datenanalyse wird sie verwendet, um Beziehungen zwischen Datenpunkten zu visualisieren und Muster zu erkennen. In der Clusteranalyse hilft die Affinitätsmatrix dabei, Gruppen von ähnlichen Datenpunkten zu identifizieren und zu gruppieren.
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Wie führt man eine Clusteranalyse manuell durch?
Um eine Clusteranalyse manuell durchzuführen, müssen zunächst die Datenpunkte und deren Merkmale definiert werden. Anschließend wird ein geeigneter Abstandsmesswert ausgewählt und die Distanzen zwischen den Datenpunkten berechnet. Danach werden die Datenpunkte in Gruppen (Cluster) eingeteilt, basierend auf ihrer Ähnlichkeit. Dieser Prozess wird iterativ wiederholt, bis die Cluster stabil sind und die gewünschte Anzahl erreicht ist.
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Was sind die grundlegenden Schritte, um eine Clusteranalyse durchzuführen, und welche Vorteile bietet diese Methode in der Datenanalyse?
Die grundlegenden Schritte bei einer Clusteranalyse sind die Auswahl der Variablen, die Auswahl der Distanzmaße und die Wahl des Clustering-Algorithmus. Diese Methode ermöglicht es, ähnliche Datenpunkte in Gruppen zu organisieren, Muster zu identifizieren und komplexe Datensätze zu vereinfachen. Zudem kann sie helfen, unbekannte Strukturen in den Daten zu entdecken und Zusammenhänge zwischen Variablen aufzudecken.
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Was sind die wichtigsten Anwendungen und Vorteile der Clusteranalyse in der Datenanalyse und wie können Unternehmen davon profitieren?
Die wichtigsten Anwendungen der Clusteranalyse in der Datenanalyse sind die Identifizierung von Gruppen mit ähnlichen Merkmalen, die Segmentierung von Kunden und die Mustererkennung. Unternehmen können davon profitieren, indem sie ihre Zielgruppen besser verstehen, personalisierte Marketingstrategien entwickeln und ihre Produkte und Dienstleistungen gezielter an die Bedürfnisse ihrer Kunden anpassen. Dadurch können sie ihre Effizienz steigern, Kosten senken und ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken.
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