Ultimate Charts (Part 5)

Introduction

Dans différents processus commerciaux tels que le développement de produits, la chaîne d'approvisionnement, les opérations et la finance - les chiffres et les données guident les décisions critiques. Cependant, les chiffres isolés peuvent parfois être difficiles à déchiffrer. C'est là que la puissance des aides visuelles comme les graphiques entre en jeu. Avec notre modèle de feuille de calcul Ultimate Charts (Part 5), nous transformons des données complexes en histoires visuelles facilement compréhensibles. Ce modèle propose dix graphiques dynamiques et personnalisables, adaptés à des tâches analytiques distinctes. Ils sont regroupés en quatre catégories principales : Graphiques de progression, Chronologie, Distribution et Statistiques. Chacun a un rôle spécifique, que ce soit pour suivre les tendances, les valeurs aberrantes ou analyser des distributions de données complexes.

Questions and answers

Can you provide a real-world example of how a company has used these charts to track trends and make critical decisions?

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I'm sorry, but I can't provide a specific real-world example as the content does not mention any specific company using these charts. However, many companies across various industries use such charts for data analysis and decision making. For instance, a retail company might use progress charts to track sales performance over time, or a manufacturing company might use distribution charts to analyze the efficiency of their supply chain. These charts help in visualizing complex data and identifying trends, which can guide strategic decisions.

What are some alternative methods to visualizing complex data distributions in the field of finance?

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Some alternative methods for visualizing complex data distributions in the field of finance include using different types of charts such as progress, timeline, distribution, and statistical charts. Each of these charts has a specific role in tracking trends, outliers, or analyzing complex data distributions. Other methods could include using heat maps, scatter plots, or even 3D visualizations depending on the complexity and nature of the data. It's also important to use color coding and labeling effectively to make the data easier to understand.

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Dans cet article, vous apprendrez :

• Comment personnaliser ces graphiques pour refléter précisément vos données;
• Comment interpréter et extraire les informations;
• Et les filtres clés que nous avons ajoutés à notre modèle pour chaque graphique afin de simplifier votre travail.

Et avant de plonger dans notre modèle, que vous pouvez télécharger d'ailleurs - n'oubliez pas que tout ce qui est en bleu est des données que vous pouvez modifier et remplacer par vos propres ensembles de données. Le texte en noir représente des formules qui ne doivent pas être modifiées.

Modèle

Graphiques de progression

Graphique Actual vs Target

Le "Actual vs.Le graphique Target" est privilégié par les entreprises qui ont besoin d'aperçus comparatifs entre les réalisations en temps réel et les objectifs prédéfinis. Par exemple, il pourrait suivre deux métriques cruciales : 'budget' et 'prévision'. Dans les secteurs de la vente au détail, par exemple, le graphique mesure les ventes réelles par rapport aux chiffres projetés dans diverses succursales ou régions. Dans la fabrication, il est souvent utilisé pour comparer les productions réelles aux quantités prévues. [text]Les barres bleues représentent les chiffres de vente réels, tandis que les lignes jaunes et bleues capturent respectivement les valeurs budgétées et prévues. Les entreprises peuvent rapidement discerner quelles régions ou quels départements surpassent ou sont à la traîne par rapport à leurs objectifs, facilitant des décisions plus éclairées. Ce graphique s'intègre dans divers scénarios d'affaires, du suivi de la performance des employés en RH au suivi de la satisfaction des clients dans l'industrie des services.

Questions and answers

Can you provide a real-world case study of a company that successfully used the "Actual vs. Target" chart to improve their decision-making process?

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I'm sorry, but I can't provide a specific real-world case study as the information in the content does not mention any specific company that used the "Actual vs. Target" chart. However, it's common for businesses in various sectors, such as retail and manufacturing, to use this chart to compare actual results with predetermined goals. This helps them understand which regions or departments are performing above or below their targets, which in turn aids in making informed decisions.

What are some alternative methods to the "Actual vs. Target" chart that businesses can use to track their performance against their targets?

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Businesses can use a variety of charts to track their performance against targets. Some alternatives to the "Actual vs. Target" chart include the Gantt chart, which is useful for tracking project timelines and milestones; the Pie chart, which can show the proportion of different components; the Bar chart, which can compare different categories; and the Line chart, which is useful for tracking trends over time. Other options include the Scatter plot, which can show the relationship between two variables, and the Histogram, which can show the distribution of data.

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Graphique de jauge

Le graphique de jauge est un outil d'analyse visuelle conçu pour offrir un aperçu immédiat de la performance par rapport aux références établies. Avec son apparence de compteur de vitesse, ce graphique donne aux entreprises un aperçu intuitif de la performance. Il est particulièrement adapté pour les mesures d'entreprise représentant une valeur unique ou un pourcentage dans une plage définie, comme les réalisations de ventes trimestrielles. Il excelle dans les situations avec un objectif clair, transmettant efficacement à quel point une valeur est proche d'un benchmark.

Questions and answers

Can you provide a real-world example of how a customer support team used a Gauge chart to improve their customer satisfaction ratings?

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A customer support team can use a Gauge chart to track and improve their customer satisfaction ratings by collecting customer feedback after each interaction. The feedback can be quantified and plotted on the Gauge chart. If the pointer leans towards the green, it indicates high customer satisfaction, while a pointer towards the red suggests there's room for improvement. By continuously monitoring this chart, the team can identify areas of improvement and take necessary actions to enhance customer satisfaction. This real-time visual representation of customer satisfaction can help the team to make data-driven decisions and improve their service quality.

What are some alternative methods to Gauge charts that sales teams can use to track their performance?

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Sales teams can use a variety of methods to track their performance apart from Gauge charts. Some of these include Line charts for tracking sales trends over time, Bar charts for comparing sales performance across different products or regions, Pie charts for understanding the distribution of sales among different categories, and Scatter plots for identifying correlations between different sales variables. Additionally, sales teams can also use Dashboard software that provides real-time tracking of key performance indicators (KPIs).

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Les équipes de vente, par exemple, l'utilisent fréquemment pour présenter le chiffre d'affaires mensuel par rapport aux objectifs fixés. Un pointeur vers le vert indique que l'équipe est soit sur la bonne voie, soit dépasse les attentes, tandis qu'un mouvement vers le rouge suggère qu'il y a de la marge pour s'améliorer. De même, dans le support client, le graphique de jauge peut représenter les taux de satisfaction. Après un tour de feedback client, un graphique penché vers le vert est un signe encourageant d'une expérience client positive.

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Dans notre mise en œuvre du graphique de jauge, vous pouvez définir des catégories et voir la jauge pour chacune d'elles. L'affichage "Somme de la valeur" est utilisé pour comparer la performance d'une catégorie par rapport aux autres, tandis que le "Objectif" est utilisé pour comparer la performance par rapport à un objectif spécifique. Dans notre modèle, vous pouvez également donner un nom personnalisé à chaque section de jauge et le pourcentage de la jauge que cette section devrait inclure.

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Graphiques de chronologie

Graphique de tendance

Le "Graphique de tendance" visualise les modèles et les fluctuations à long terme de vos données. Il est généralement employé dans les secteurs qui ont besoin d'une surveillance constante des indicateurs basés sur le temps. Que vous souhaitiez surveiller les ventes, les retours des clients ou les niveaux de stock, certaines informations ne peuvent être fournies qu'en observant comment ces chiffres évoluent avec le temps.Par exemple, dans le commerce de détail, il peut montrer les trajectoires de ventes sur des périodes trimestrielles, en soulignant les pics ou les baisses. De même, dans les opérations, il peut tracer les niveaux d'inventaire dans le temps, aidant les gestionnaires à anticiper les besoins de réapprovisionnement ou à identifier les surplus. En essence, partout où il y a un besoin de comprendre comment une mesure évolue dans le temps, le Graphique de Tendance offre une visualisation simple à l'aide d'une ligne continue.

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En traçant la ligne, on peut repérer les saisons de haute performance, reconnaître les goulots d'étranglement potentiels et élaborer une stratégie en conséquence. Pendant ce temps, la ligne pointillée offre un aperçu des tendances futures potentielles basées sur les données actuelles. Notre modèle comprend un filtre de date, pour lequel vous pouvez voir la ligne de tendance dans un sous-ensemble de vos données. De cette façon, vous pouvez voir la ligne de tendance pour une fenêtre de 30 jours, 60 jours, ou 90 jours, ou n'importe quelle période personnalisée que vous définissez.

Questions and answers

What are some potential benefits of using the Variance chart for tracking monthly sales fluctuations in a business?

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The Variance chart is a powerful tool for tracking monthly sales fluctuations in a business. It provides a visual representation of the percentage changes in sales for each month compared to its predecessor. This allows businesses to identify short-term fluctuations and evaluate the immediate impact of their decisions. The chart can help in identifying trends, outliers, and analyzing complex data distributions. It can also aid in strategic planning and decision making by providing insights into sales performance and growth or decline patterns.

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Graphique de variance

Le 'Graphique de variance' est utilisé pour discerner les changements à court terme dans les mesures, en mettant l'accent sur les changements de mois en mois. Au lieu de peindre une image plus large et à long terme comme le Graphique de Tendance, le Graphique de variance se concentre sur les fluctuations mensuelles, présentant les différences de pourcentage exactes entre les mois consécutifs.

Questions and answers

How does the use of the Control chart align with digital transformation initiatives in data analysis?

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The Control chart aligns with digital transformation initiatives in data analysis by providing a digital tool for monitoring the stability of a process. It maps out data points with set control limits, emphasizing consistency and predictability. This digital tool aids in flagging anomalies that stray beyond these limits, enabling organizations to manage and improve quality proactively. In the context of digital transformation, it allows for real-time data analysis, predictive analytics, and process optimization, which are key aspects of digital transformation initiatives.

How does the Control chart enhance business strategy by ensuring process consistency?

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The Control chart enhances business strategy by ensuring process consistency in several ways. Firstly, it monitors the stability of a process by mapping out data points with set control limits. This emphasis on consistency and predictability allows for the identification of any anomalies that stray beyond these limits. By flagging these anomalies, the Control chart aids in ensuring that processes remain consistent. This enables organizations to manage and improve quality proactively, thereby enhancing their business strategy.

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Cette double vue détient une compréhension des nuances de données qui pourrait être perdue dans des visualisations plus simples.Le graphique de variance montre les changements de pourcentage dans les ventes pour ce mois par rapport à son prédécesseur.

En identifiant de telles fluctuations à court terme, les entreprises peuvent évaluer l'impact immédiat de leurs décisions. Chaque barre mensuelle représente les chiffres, tandis que les marqueurs de pourcentage montrent la croissance ou la baisse d'un mois à l'autre.

Graphique de contrôle

Le 'Graphique de contrôle' est fondamental pour surveiller la stabilité d'un processus. Il trace des points de données avec des limites de contrôle définies, mettant l'accent sur la cohérence et la prévisibilité. En signalant les anomalies qui dépassent ces limites, le graphique aide à garantir que les processus restent cohérents, permettant aux organisations de gérer et d'améliorer la qualité de manière proactive.

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Il est particulièrement utile pour les industries où même de légères déviations peuvent avoir des conséquences significatives et visent l'excellence opérationnelle. En essence, il sert de système d'alerte précoce où les organisations peuvent détecter et traiter les déviations de processus avant qu'elles ne se transforment en problèmes ou défauts plus importants.

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La ligne jaune centrale représente la moyenne des points de données, servant de référence pour comprendre la performance générale. Les lignes verte et rouge, en revanche, représentent les limites de contrôle supérieures et inférieures. Tout point de données dépassant ces limites suggère une variation inhabituelle qui peut nécessiter une enquête plus approfondie.Notre modèle comprend un filtre de date pour sélectionner la période que vous souhaitez analyser. De plus, toutes les limites de contrôle sont automatiquement calculées et mises à jour en fonction de la plage entrée.

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Graphiques de distribution

Graphique en cascade

Le 'Graphique en Cascade' se concentre sur l'effet cumulatif de points de données séquentiels, détaillant comment une valeur initiale est affectée par des changements positifs ou négatifs ultérieurs. Ce graphique est essentiel pour les entreprises qui ont besoin d'une représentation concise des événements sur une chronologie, mettant l'accent sur les changements incrémentiels vers un résultat.

Questions and answers

Can you provide an example of how manufacturers might use histograms to understand the lifespan of batteries?

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A battery manufacturer might collect data on the lifespan of their batteries in use. This data could be divided into bins, each representing a range of lifespan, for example, 0-6 months, 6-12 months, 12-18 months, and so on. The manufacturer would then count the number of batteries that fall into each bin. The resulting histogram would show the distribution of battery lifespans. This could help the manufacturer identify the most common lifespan range, any outliers, and overall trends in battery lifespan.

What is the role of bins in the Histogram tool and how do they help in data analysis?

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Bins in a histogram are used to divide the data into intervals or ranges. They play a crucial role in data analysis as they help in understanding the distribution of data. By plotting the number of occurrences in each bin, one can identify patterns, trends, and outliers in the data. For instance, in the context of battery lifespan, bins could represent different lifespan durations, and the number of batteries falling into each bin would help determine the most frequent lifespan duration before replacement.

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Étant donné un montant de départ, chaque barre représente un changement incrémentiel - vert pour la croissance et rouge pour les réductions. À droite du graphique, on peut voir la valeur finale, l'accumulation de tous les changements. Par exemple, dans la gestion des stocks de détail, le Graphique en Cascade visualise l'impact séquentiel des entrées et sorties de produits. En commençant par le décompte initial d'un mois, le graphique affiche les ajouts de livraisons de fournisseurs sous forme de barres vertes et les déductions de ventes ou de dommages sous forme de barres rouges. À la fin du mois, le graphique offre un compte rendu clair des changements d'inventaire, aidant à prendre des décisions de réapprovisionnement précises.

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Graphique d'histogramme

Le "Histogramme" est utilisé pour comprendre la distribution des variables en divisant les données en compartiments, ou "bins", puis en traçant le nombre d'occurrences dans chaque compartiment. Par exemple, les fabricants pourraient utiliser des histogrammes pour comprendre la durée de vie des batteries, déterminant la durée la plus fréquente avant qu'elles ne nécessitent un remplacement.

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De même, les entreprises de commerce électronique peuvent analyser la distribution des montants d'achat des clients, aidant à définir des stratégies de tarification ou des seuils d'offres uniques. En essence, un histogramme est la courbe de distribution d'une occurrence. Dans notre modèle, il est possible d'utiliser un filtre pour catégoriser davantage la vue de l'histogramme. Vous pouvez analyser différentes caractéristiques d'un seul clic, ou changer la taille du compartiment que vous préférez - de cette façon, vous pouvez voir votre distribution en plus de détails.

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Graphique de calendrier

Le "Graphique de calendrier" fournit une représentation visuelle concise de la distribution des tâches sur un mois. En sélectionnant un mois spécifique, il est possible de visualiser instantanément la distribution des tâches terminées par rapport aux tâches en attente. Ce graphique met en évidence les modèles de productivité - les marquages verts signifient les jours où les tâches ont été terminées. D'autre part, les marqueurs rouges sont les jours où les objectifs fixés n'ont pas été atteints, représentant des défis potentiels ou des domaines qui peuvent nécessiter une intervention. Les points gris représentent les jours où aucune tâche n'était répertoriée.

Questions and answers

Can you compare the Scatter chart with other statistical charts in terms of data analysis?

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Scatter charts are unique in their ability to show the correlation between two variables, making patterns, clusters, or outliers immediately evident. Unlike bar or line charts that display data along a single axis, scatter charts plot data along two axes. This allows for a more nuanced view of data distribution and can reveal trends not immediately apparent in other chart types. However, scatter charts may not be as effective for showing clear-cut categorical data or time series data, where bar, line, or pie charts might be more appropriate.

How can the Scatter chart be used to identify trends and outliers in business data?

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The Scatter chart is a powerful tool for identifying trends and outliers in business data. It plots individual data points on a graph, which allows for the visualization of patterns, clusters, or outliers. For instance, a company might use a Scatter chart to determine if there's a correlation between product quality and sales, or the time dedicated to a task and its eventual outcome. By looking for trends in how the dots are grouped, one can decipher patterns and identify potential outliers that deviate from these patterns.

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Par exemple, disons que vous êtes le responsable des opérations d'une usine et que vous devez vous assurer qu'une machine est nettoyée chaque jour. Dans la section des données, vous pouvez énumérer les jours où la machine doit être nettoyée, et votre équipe peut indiquer si elle a nettoyé la machine ou non. En regardant le "Graphique de calendrier" en un seul coup d'œil, en tant que manager, vous pourrez dire quels jours la machine n'a pas été nettoyée - au lieu d'essayer d'analyser vos données ligne par ligne.

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Graphiques statistiques

Graphique de dispersion

Le 'Graphique de dispersion' aide à illustrer comment une variable pourrait affecter une autre. Une entreprise pourrait vouloir déterminer s'il y a un lien entre la qualité du produit et les ventes. Ou peut-être être curieux du lien entre le temps consacré à une tâche et son résultat final. Ce graphique représente chaque point de données, rendant les motifs, les groupes, ou même les valeurs aberrantes immédiatement évidents. Pour déchiffrer les motifs, cherchez des tendances dans la façon dont les points sont regroupés:

Questions and answers

How does the representation of the 25th and 75th percentile in the chart help in identifying outliers in the dataset?

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The 25th and 75th percentiles, represented by the bottom and top hinges of the box in the chart, help in identifying outliers by establishing the interquartile range (IQR), which is the range between these two percentiles. Any data point that falls below Q1 - 1.5*IQR or above Q3 + 1.5*IQR is considered an outlier. Thus, these percentiles provide a reference frame for identifying unusually high or low values in the dataset.

What is the significance of the box in the chart and how does it aid in understanding data trends?

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The box in the chart, often referred to as the 'box' in a box plot, is significant as it contains the middle 50% of the dataset's values. This means that half of all the data points lie within this box. Inside the box, there's a line that represents the median, marking the exact middle of all data points. The top and bottom edges of the box, known as 'hinges', represent the 75th percentile (Q3) and the 25th percentile (Q1) respectively. They frame the range of this central half of the data. This box aids in understanding data trends by providing a visual representation of the data's dispersion and skewness. It allows for a quick visual interpretation of the data's spread and central tendency.

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• Une tendance à la hausse indique une corrélation positive : lorsque une variable augmente, l'autre aussi.
• Une tendance à la baisse indique une corrélation négative
• Des groupes densément emballés indiquent des occurrences communes ou fréquentes.
• Les valeurs aberrantes sont des points qui se distinguent du groupe général.Ils représentent des cas inhabituels ou des exceptions et peuvent souvent être des points d'intérêt ou d'investigation.

Cependant, si des points apparaissent dispersés sans un motif clair, cela signifie qu'il n'y a pas de forte association entre les deux variables. De plus, si deux variables sont corrélées, il est difficile d'identifier ce qui cause cette corrélation. Si vous n'êtes pas familier avec ce graphique, veuillez rechercher en ligne "corrélation vs. causalité".

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Graphique en boîte et moustaches

Le 'Graphique en boîte et moustaches', communément appelé 'Boîte à moustaches', est une représentation graphique qui fournit un aperçu de la distribution d'un ensemble de données. Il est pratique lorsque vous voulez repérer des valeurs aberrantes, déterminer la symétrie des données, ou obtenir une idée de la dispersion des données. Ce modèle vous permet d'examiner les valeurs au sein d'un ensemble de données complet ou d'isoler des variables spécifiques pour observer leur comportement unique.

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Voici comment lire chaque boîte : l'élément central du graphique est un rectangle, souvent appelé la 'boîte', qui contient les 50% du milieu des valeurs de l'ensemble de données. En d'autres termes, la moitié de tous les points de données se trouvent dans cette boîte. À l'intérieur, il y a une ligne qui divise la boîte en deux. Cette ligne représente la médiane et marque le milieu exact de tous les points de données. Ainsi, lorsque vous regardez cette ligne, vous voyez la valeur où la moitié des points de données sont au-dessus et les autres sont en dessous. Les bords supérieur et inférieur de la boîte sont appelés 'charnières'.La charnière supérieure représente le 75e percentile (Q3), et la charnière inférieure représente le 25e percentile (Q1). Ensemble, ils encadrent la plage de cette moitié centrale des données.

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L'écart entre ces charnières (Q3 - Q1) est connu sous le nom d'écart interquartile, qui, comme expliqué, représente la plage des 50% centraux des données. Il y a deux lignes s'étendant hors de la boîte, les 'moustaches'. Ces moustaches s'étendent jusqu'aux valeurs de données les plus petites et les plus grandes dans une plage calculée. Tout point de données au-delà de ces moustaches est généralement considéré comme un outlier, ce qui signifie qu'ils sont inhabituels. Si vous êtes familier avec un histogramme, imaginez si chaque boîte avec ses moustaches représente une seule distribution. Chaque barre est un histogramme avec seulement quatre seaux représentant 25%, 50%, 75%, et 100%. Notre modèle de graphique en boîte a également un filtre pour segmenter les données par n'importe quelle catégorie dans l'ensemble de données.

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Conclusion

Nous espérons que vous avez apprécié notre modèle Ultimate Charts (Part 5), et que ces graphiques peuvent finalement vous aider à économiser des heures de travail. Si vous travaillez dans l'industrie et que vous avez remarqué que nous avons manqué certains graphiques essentiels, veuillez nous le faire savoir afin que nous puissions l'ajouter à notre prochaine version de ce modèle.

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