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原创 《CDA一级教材》电子版上线CDA网校，助你轻松拿下一级考试！
自我。你是否曾为数据分析的复杂逻辑感到困惑？是否希望在职场中脱颖而出，掌握前沿的数据分析技能？现在，机会来了！在线电子版正式上线CDA网校，为你提供系统、实用、前沿的学习资源，助你轻松迈入数据分析的大门！
2025-03-04 11:30:06
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原创 数据分析职业发展规划
数据分析职业规划是一个长期而持续的过程，需要明确领域选择、系统提升技能、积累实践经验，并制定清晰的职业路径。通过不断学习和实践，结合行业需求和个人兴趣，你可以逐步实现职业目标，成为数据分析领域的专家。在这个过程中，考取CDA证书将是一个有力的助力，它不仅能够提升你的数据分析能力，还能为你的职业发展增添一份保障。持之以恒的努力和积极进取的态度是成功的关键。愿你在数据分析的道路上不断前行，成就辉煌的职业人生！
2024-12-16 14:11:00
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原创 非专业，怎么才能证明自己的数据分析能力？
在当今数据驱动的时代，数据分析能力备受青睐，数据分析能力频繁出现在岗位需求的描述中，不分岗位的任职要求中，会特意标出“然而，并非所有人都有专业的数据分析背景，那么，对于非专业人士来说，怎样才能证明自己具备数据分析能力呢？
2025-04-03 13:47:12
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原创 保姆级教程！一文读懂数据分析师的职业发展路径
在当今，数据分析师的重要性与日俱增。在本文中，数据分析师Alex Freberg将为大家详细解答这些问题。
2025-04-02 10:30:49
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原创 【干货】用DeepSeek三步骤搞定Excel数据清洗，效率高到离谱
数据清洗(Data cleaning)即对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。可以理解为所谓的数据清洗，也就是ELT处理，包含抽取Extract、转换Transform、加载Load这三大法宝。根据不同业务的需求。
2025-04-01 10:03:02
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原创 被统计公式劝退？这门极简课程让你14天学会用Python实现统计模型（19个案例）
你是否被统计学复杂的理论和晦涩的公式劝退过？别担心，“山有木兮：统计学极简入门（Python）” 将为你一一化解这些难题。课程内容设计独具匠心，运用的思路，精心筛选出最核心、最实用的内容，去除一切繁杂冗余，让你在有限的时间内掌握统计学的精华。遵循 “尽量不废话、尽量说人话” 的原则，将专业知识用通俗易懂的语言表达出来，即便是零基础的小白也能轻松理解。
2025-03-31 11:32:30
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原创 【干货】如何用RFM模型精准识别高价值客户？
RFM是Recency（最近一次消费）、Frequency（消费频率）、Monetary（消费金额）的缩写，它用来衡量客户的价值和忠诚度。
2025-03-31 10:07:04
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原创 【案例】网飞Netflix流量漏斗分析案例
漏斗分析其实很好理解。想象一下你在淘金，把一堆沙子倒进漏斗，最后沉淀下来的才是你想要的黄金。在互联网产品里，用户从进入产品到最终转化，也会像漏斗一样逐步筛选掉一些人。举个例子访问首页（10000人）浏览商品（5000人）加入购物车（2000人）进入结算页（1000人）完成支付（500人）最终只有 5% 的用户完成购买，而 95% 的用户在过程中流失了。这时，漏斗分析就能帮你找出流失最多的环节，并分析为什么用户没有继续往下走。
2025-03-27 11:14:11
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原创 《CDA二级教材》试读版上线CDA网校，助你轻松拿下二级考试！
"在数据驱动的商业时代，战略级数据分析能力已成为职场核心竞争力。《CDA二级教材：商业策略数据分析》以结合的为核心，系统化培养从到的全链路能力，既是，更是企业分析师、数据科学家的实战指南。你是否苦于停留在描述性阶段？是否希望建立从的完整能力？现在，突破的机会来了！**《CDA二级教材：商业策略数据分析》**试读版已在CDA网校上线，带你掌握战略级数据分析方法论！
2025-03-26 13:58:34
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原创 【干货】电商营收暴跌40%，如何排查？
在数字化浪潮席卷的当下，数据俨然成为企业的命脉，贯穿于业务运作的各个环节。从线上到线下，从平台的交易数据，到门店的运营数据，其稳定与精准是企业决策的重要依据。然而，数据有时会毫无征兆地 “发疯”，出现异常波动，让企业陷入困惑与挑战之中。今天，我们就来深入探究数据异常分析。设想一家快速发展的电商企业，日常销售额稳定增长。某一天，运营人员惊讶地发现当日销售额暴跌 40%。这一异常数据，瞬间打破了企业的正常运营节奏。面对如此情况，惊慌失措无济于事，唯有冷静分析，才能找到问题的关键。
2025-03-25 10:44:03
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原创 【干货】AB test 在业务中的落地应用
ABtest做的好，产品优化效果差不了！可见ABtest在评估优化策略的效果方面地位还是很高的，那么如何在业务中应用ABtest?结合企业实际场景，给大家整理一套详细的应用流程。
2025-03-21 10:08:28
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原创 自上而下的指标体系构建全攻略
企业建立指标体系的主要目的是为了便于业务数据分析。统一计算口径：确保各部门使用相同的统计标准。跟踪指标问题：及时发现并解决数据异常。提高数据质量：确保数据的准确性和一致性。敏捷数据分析：快速响应业务需求，提升决策效率。常规求和：对度量求和，例如按产品维度计算销售总金额。累计求和：随时间维度变化，从初始点到当前时点的累加值，例如每日累计销量。电子商务：关注流量、转化率、客单价等。双边市场：关注供需双方的匹配度、平台活跃度等。SaaS：关注客户留存率、续费率等。手机APP。
2025-03-20 09:57:30
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原创 深度解析用户画像：数据运营的核心力量
用户画像，简单来说，是一种分析用户特征、了解用户兴趣，以制定产品和运营策略的有效工具。并非简单的数据罗列，而是通过整合多维度数据，将用户的各项特征进行抽象和具象化，构建出一个虚拟的、具有代表性的用户形象。以电商平台为例，通过收集用户的购买记录、浏览行为、搜索关键词等数据，就可以构建出一个包含年龄、性别、消费能力、购物偏好等信息的用户画像，从而对用户有更直观、更深入的理解。
2025-03-17 11:07:28
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原创 2025年AI智能体元年，数据分析师会被替代吗？
2025年是智能体（AI Agent）的元年，大模型和智能体的发展比较迅猛。感觉年初的deepseek刚火没多久，这几天Manus又成为媒体头条。很多数据分析师有点慌，担心数据分析师是不是要失业了，上答案：数据分析师的春天来了！通过使用AI工具我们可以很便捷的做一些个数据清洗啊，比如说做excel的数据清洗，数据分割。过去需要通过编程，比如VBA来实现。作为一个老的数据分析师，曾经也是没日没夜的坐在电脑前写SQL、Python，这是非常郁闷的一件事情啊。
2025-03-14 09:49:29
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原创 【案例】业务数据分析方法之多维度拆解
由下图可以发现，iOS用户支付能力比较强，这也跟我们的产品大部分是女性用户有关。基于以上拆解的案例可以看出，多维度拆解法的运作原理非常简单：指标或是业务流程按照多维度拆分，来观察数据的变动，从而找出问题的原因。业务数据分析对数据分析工作至关重要，不懂业务就很难进行深入有效的数据拆解，所以CDA数据分析师一级把对比分析作为考点。
2025-03-13 10:15:17
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原创 【干货】我手里有好几个产品，该怎么分配资源？-波士顿矩阵
以下的文章内容来源于刘静老师的专栏，如果您想阅读专栏《10大业务分析模型突破业务瓶颈》，点击下方链接“我手里有好几个产品，该怎么分配资源？要不要继续投钱？“这条赛道还值不值得做？是机会，还是坑？这是很多创业者、产品经理，甚至做自媒体的人都会思考的问题。而波士顿矩阵（BCG矩阵），就是一张简单却非常有效的决策工具，让你用最直观的方式判断哪些业务值得继续押注，哪些该及时放弃。如果你从没听说过这个工具，别担心，我会用最接地气的方式带你搞懂它，并告诉你如何用它来判断你的业务方向。
2025-03-12 10:48:11
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原创 【干货】5步搞定数据异常分析
要处理数据异常，我们要先知道什么是数据异常。首先要有数据，才能知道什么是“异常”。比如。数据涨跌是我们在日常工作中，最容易被发现的现象，也是我们平时工作中要去分析的。也就是说，平时数据没有波动，也许我们不需要去分析，但是如果我们都需要去查出原因的。
2025-03-11 09:43:07
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原创 CDA数据人才能力模型与认证体系简介
随着数字化转型的加速，企业积累了海量数据，如何从这些数据中挖掘有价值的信息，成为企业提升竞争力的关键。CDA认证考试体系应运而生，旨在通过科学的分级考试和全面的能力模型，培养具备描述现状、分析原因、预测行为能力的复合型数据人才。该体系不仅覆盖传统的数据分析师和数据挖掘工程师，还面向经营决策者和业务骨干，满足企业数智化转型对数据人才的多样化需求。
2025-03-10 10:04:21
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原创 【干货】SQL取数学会这些，搞定90%数据分析工作
我们知道，SQL（结构化查询语言）是一种数据库语言，按照功能分类，有五大类型，简单了解一下它们分别是做什么用的：（1）DDLDDL是数据定义语言，主要用来定义或者改变表的结构。等语句。（2）DQLDQL是数据查询语言，主要用来从表中检索数据。select语句。（3）DMLDML是数据操作语言，主要用来对数据库里表中的数据进行操作。等语句。（4）DCLDCL是数据控制语言，主要用来设置或更改数据库用户或角色对数据的访问权限。等语句。（5）TCLTCL是事务控制语言，主要用来控制事务。
2025-03-07 15:10:38
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原创 【干货】常用的数据分析方法你会几种？大部分人只会两种
在数据驱动决策的时代，掌握多样的数据分析方法，就如同拥有了开启宝藏的多把钥匙，能帮助我们从海量数据中挖掘出关键信息，本文来为大家科普几种数据分析的概念和方法。
2025-03-06 09:55:45
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原创 【干货】销售额下降了，问题出在哪？用趋势分析找到真相
以下的文章内容来源于刘静老师的专栏，如果您想阅读专栏《10大业务分析模型突破业务瓶颈》，点击下方链接！小张是某电商平台的运营经理，最近发现一个不妙的趋势——销售额连续三个月下降，最新一个月环比下降了 15%！一开始以为只是短期波动，但翻看了去年的数据后，他意识到事情可能没那么简单。到底是市场大环境变差了，还是自家出了问题？小张决定使用趋势分析来摸清销售额变化的底细。
2025-03-04 10:51:31
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原创 【干货】Pyecharts的帕累托分析技术实现，3步学会
首先，我们需要导入Pyecharts中的Bar和Line图表类，以及options类，用于实现对各个图标的配置，此外如果代码需要在jupyter notebook中展示图形还需要从globals中导入CurrentConfig, NotebookType做执行环境的配置，对于新版本的jupyter notebook统一设置为NotebookType.JUPYTER_LAB。本实现方案通过Pyecharts高效构建了交互式帕累托分析图表，将技术实现与业务分析有机结合，为决策者提供直观的数据支持。
2025-02-28 10:24:56
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原创 【教程】30000字长文，手把手教你用Python实现统计学
听说你已经被统计学劝退，被Python唬住……先别着急划走，看完这篇再说！先说结论，大多数情况下的学不会都不是知识本身难，而是被知识的传播者劝退的。比如大佬们授课，虽逻辑严谨、思维缜密，但你只能望其项背，因为大佬们往往无法体会菜鸟的痛苦。再比如一些照本宣科的老师，他们没有深入研究这些知识，无法用通俗的语言帮你解释，只能貌似努力地帮你认真地读完所有PPT……究其本质而言，这种情况多半是按 “是什么、有什么用，怎么用” 的方式在学，而对在大多数人而言，第一步就学懂“是什么。
2025-02-27 11:50:39
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原创 【干货】2步学会构成分析，找到业务增长关键
构成分析是通过分析整体中各部分所占的比例，了解各部分对整体的贡献程度。拆解整体数据，看清内部结构的变化。它关注的是各组成部分的占比，以及这些占比如何随时间或外部条件变化。构成分析的关键不在于单看“总数”的变化，而是深入拆解各部分的贡献，从而发现真正的业务动因。构成分析是CDA数据分析师一级的知识点，业务分析是CDA数据分析一级考核的重点，因为数据分析工作岗位就要基于业务分析，如果是销售或者业务负责的小伙伴，可以去重点学习。
2025-02-26 11:13:04
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原创 【干货】5分钟讲透数据分析之【对比分析】
在数据分析工作中，你可能经常遇到这样的问题：从浏览到消费的转化率一直很低，那到底该优化哪里呢？如果你要投放广告该怎么选择对象人群呢？遇到类似的问题，我们需要将具体的业务问题和数据之间建立一种关系，然后通过一些分析方法和分析工具，让我们在遇到此类问题时知道：我该选择什么样的分析工具或分析方法去解决实际业务中的问题。
2025-02-25 14:34:10
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原创 金三银四求职季，四份宝典助你脱颖而出！
春风拂面，金三银四的求职季如期而至。谁都想在这场竞争里拿下心仪offer。一份亮眼简历是求职敲门砖，面试紧张则可能让机会溜走，做好充分准备十分关键。另外，明确目标岗位核心信息，能帮你找准职业方向。我们准备了四份求职宝典，从各方面帮你提升求职竞争力，助你顺利入职理想岗位！
2025-02-25 10:34:18
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原创 【干货】5分钟学会数据可视化：使用Pyecharts绘制地图
Pyecharts是一个基于Echarts的Python可视化库，能够轻松生成各种精美的图表。Echarts是百度开源的一个数据可视化工具，支持多种图表类型，包括折线图、柱状图、饼图、地图等。Pyecharts使得在Python中使用Echarts变得非常简单。数据可视化是数据分析师需要掌握的重要技能，也是CDA数据分析师一级的重要考点，如果你想实操一下自己的可视化技能。相信你已经掌握了如何使用Pyecharts绘制地图的基本方法。
2025-02-24 11:47:56
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原创 【干货】你在纳闷用户为啥流失?华为已经用关系分析模型解决问题了
发现变量之间的相关性（例如广告投放金额和销售额之间的关系）。挖掘隐藏的业务逻辑（例如客服响应时间是否影响用户流失）。为决策提供依据（例如优化营销策略，提高ROI）。
2025-02-21 14:03:25
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原创 【干货】2小时用AI完成的SQL教程也太赞了吧，不推荐deepseek
通过理解数据库和表的概念以及SQL语言的基本结构，你可以开始构建简单的查询语句来检索和操作数据。这是学习SQL的基础，后续我们将在此基础上深入学习更复杂的查询和操作。通过上述示例，你可以看到如何使用 WITH 子句创建一个临时表，并在此基础上进行各种数据检索操作。这些示例涵盖了 SELECT、WHERE、ORDER BY 和 LIMIT 的基本用法，帮助你更好地理解和验证查询结果。使用SELECT语句从单个表中检索数据使用WHERE子句过滤数据使用ORDER BY排序结果集。
2025-02-19 10:28:32
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原创 【干货】指标波动归因分析：数据背后的故事
在当今这个数据驱动的时代，几乎每一个业务决策都离不开对数据的深入分析。而其中，更是至关重要的一环。无论是电商的销售额、金融市场的股价变动，还是医疗健康领域的患者数据变化，数据指标的波动都能反映出业务发展的健康状况和潜在风险。然而，面对复杂多变的数据波动，如何准确地识别和分析异常波动，成为了许多企业和数据分析师面临的难题。
2025-02-18 17:03:31
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原创 Deepseek如何帮助公司深入挖掘用户价值？
挖掘用户价值本质是让企业从‘赚今天的钱’升级为‘赚未来的钱’，同时让用户从‘被推销’变为‘被满足’。询问deepseek关于挖掘用户价值的方法？deepseek的思考还是非常合逻辑的，其中，用户分群、合个性化推荐几乎所有企业都在用，而这一块也是数据分析师体现个人价值的地方。在数字化时代，企业要想在激烈的市场竞争中脱颖而出，离不开对用户的深度理解和精准运营。挖掘用户价值的第一步是，而在这个过程中，用户标签体系和指标体系就像两把利器，帮助企业更好地认识用户、优化业务。
2025-02-17 09:57:35
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原创 【干货】Deepseek教我数据可视化看板实时更新
近来deepseek爆火，看看deepseek能否帮我们快速实现数据看板实时更新。可以看出这对不知道怎么动手的小白来说是相当友好的，尤其是它的思考路径，可以让我们立马理清头绪，明确了动作，但是具体的动作执行，看了Deepseek给的代码，对于小白来说难度就有点大了，今天我们手把手教大家实现。
2025-02-14 11:34:39
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原创 如何一秒精通deepseek？让他教会我学会Python
为了助力大家在数据分析领域不断精进技能，我们特别举办本期打卡活动。在这里，你可以充分利用碎片化时间在线学习，让学习在有序的节奏中稳步推进。按既定时间节奏打卡，能帮助我们养成规律的学习习惯，克服拖延与惰性；能构建起系统的学习框架，避免学习的盲目与无序；更能营造出积极的学习氛围，激励自己不断前行。以组队学习的形式，与志同道合的伙伴们携手共进，团队的力量将激发你的学习动力，让学习不再是孤独的旅程。大家相互监督、彼此鼓励，共同提升学习效果，一起精进自己在数据分析专业领域的技能。“纲举目张，执本末从。
2025-02-12 11:30:10
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原创 Deepseek教我自学Python，貌似30天就够了
为了助力大家在数据分析领域不断精进技能，我们特别举办本期打卡活动。在这里，你可以充分利用碎片化时间在线学习，让学习在有序的节奏中稳步推进。按既定时间节奏打卡，能帮助我们养成规律的学习习惯，克服拖延与惰性；能构建起系统的学习框架，避免学习的盲目与无序；更能营造出积极的学习氛围，激励自己不断前行。以组队学习的形式，与志同道合的伙伴们携手共进，团队的力量将激发你的学习动力，让学习不再是孤独的旅程。大家相互监督、彼此鼓励，共同提升学习效果，一起精进自己在数据分析专业领域的技能。“纲举目张，执本末从。
2025-02-12 11:14:14
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原创 布局2025不是最嘴上说说，30天自学Python顺便拿个CDA证
🌈专题1：学习《CDA一级教材：精益业务数据分析》，严格按照考试大纲编写，既适合 CDA LEVEL I 考生备考，也适合业务及数据分析岗位的从业者提升自我。1.7 RMB（PS:1.7 寓意 一起打卡、一起交流、一起进步 ）完成所有打卡后💰全部返还！🌈产品、运营、营销等业务岗与研发、技术岗在职者想系统学习下；🌈未从事数据分析相关工作，想先了解下CDA考试内容；🌈零基础就业转行、应届毕业生，想入门数据分析行业；⏰ 报名截止：02月13日（星期四）⏰ 打卡开始：02月13日（星期四）
2025-02-10 14:57:33
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原创 【干货】画用户画像与找相亲对象一样简单
1、闺女，醒醒，媒人把相亲的带来了。我。。。。。。。2、前年春节相亲相了40个， 去年春节相亲50个， 祖宗，今年你想相多少个？3、俺滴个亲娘，相一个不中，相一个不中， 你到底想要什么样的？王婆，我想找个高的，帅的，有钱的，给我做饭洗衣服的，每个月能给我2万块钱零花钱的。王婆：我是媒人，不是菩萨，许愿请去旁边大佛寺，真想相亲，去填下表吧！于是拿到以下这张表等填完表，干运营的我，突然发现，这不是我老本行，用户的个人标签体系吗？
2025-02-06 10:51:39
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原创 随机森林预测能耗准确率
随机森林（Random Forest）是一种强大的机器学习算法，近年来在能耗预测领域取得了显著的成果。其在处理复杂数据集和提供精准预测方面表现优异，广泛应用于多种场景，如家用电器能耗、工业能耗、建筑能耗等。下面我们将深入探讨随机森林在能耗预测中的应用表现，并结合实例进行阐述，以帮助读者更好地理解其优势和实践价值。
2025-02-05 11:43:37
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原创 如何识别图像中的矩形
识别图像中的矩形的方法多种多样，每种方法都有其独特的优势和适用场景。在实际应用中，选择合适的检测技术应基于具体的需求和环境特点。现代深度学习技术尽管强大，但传统的方法在某些特定场景中仍然具备不可替代的价值。对于希望进一步提升自身技术水平的从业者，通过获取专业认证如CDA（Certified Data Analyst）可以有效增强数据处理和分析能力，为在图像处理领域的持续发展提供有力支持。
2025-02-05 11:27:21
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CDA数据科学家LEVEL3考试大纲
2018-08-17
CDA数据分析师LEVEL2建模分析师考试大纲
2018-08-17
CDA大数据分析师LEVEL2考试大纲
2018-08-17
CDA数据分析师LEVEL1考试大纲
2018-08-17
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