湖南省居民家庭人均食用肉类消费量基本情况数据分析2018版

湖南省居民家庭人均食用肉类消费量基本情况数据分析

2018版

前言

本报告主要收集权威机构数据如中国国家统计局，行业年报等，通过整理及清洗，从数据出发解读湖南省居民家庭人均食用肉类消费量现状及趋势。湖南省居民家庭人均食用肉类消费量基本情况数据分析相关知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，任何其他方引用我方报告，均需要注明出处。湖南省居民家庭人均食用肉类消费量基本情况数据分析深度解读湖南省居民家庭人均食用肉类消费量核心指标从居民家庭人均食用肉类，居民家庭人均食用猪肉，居民家庭人均食用牛肉等不同角度分析并对湖南省居民家庭人均食用肉类消费量现状及发展态势梳理，相信能为你全面、客观的呈现湖南省居民家庭人均食用肉类消费量价值信息，帮助机构和个人提供重要决策参考及借鉴。

第一节湖南省居民家庭人均食用肉类消费量基本情况现状概况 (1)

第二节湖南省居民家庭人均食用肉类指标分析 (3)

一、湖南省居民家庭人均食用肉类现状统计 (3)

二、全国居民家庭人均食用肉类现状统计 (3)

三、湖南省居民家庭人均食用肉类占全国居民家庭人均食用肉类比重统计 (3)

四、湖南省居民家庭人均食用肉类（2015-2017）统计分析 (4)

五、湖南省居民家庭人均食用肉类（2016-2017）变动分析 (4)

六、全国居民家庭人均食用肉类（2015-2017）统计分析 (5)

七、全国居民家庭人均食用肉类（2016-2017）变动分析 (5)

八、湖南省居民家庭人均食用肉类同全国居民家庭人均食用肉类（2016-2017）变动对比分

析 (6)

第三节湖南省居民家庭人均食用猪肉指标分析 (7)

一、湖南省居民家庭人均食用猪肉现状统计 (7)

二、全国居民家庭人均食用猪肉现状统计分析 (7)

三、湖南省居民家庭人均食用猪肉占全国居民家庭人均食用猪肉比重统计分析 (7)

四、湖南省居民家庭人均食用猪肉（2015-2017）统计分析 (8)

五、湖南省居民家庭人均食用猪肉（2016-2017）变动分析 (8)

六、全国居民家庭人均食用猪肉（2015-2017）统计分析 (9)

七、全国居民家庭人均食用猪肉（2016-2017）变动分析 (9)

八、湖南省居民家庭人均食用猪肉同全国居民家庭人均食用猪肉（2016-2017）变动对比分

析 (10)

第四节湖南省居民家庭人均食用牛肉指标分析 (11)

一、湖南省居民家庭人均食用牛肉现状统计 (11)

二、全国居民家庭人均食用牛肉现状统计分析 (11)

三、湖南省居民家庭人均食用牛肉占全国居民家庭人均食用牛肉比重统计分析 (11)

四、湖南省居民家庭人均食用牛肉（2015-2017）统计分析 (12)

五、湖南省居民家庭人均食用牛肉（2016-2017）变动分析 (12)

六、全国居民家庭人均食用牛肉（2015-2017）统计分析 (13)

七、全国居民家庭人均食用牛肉（2016-2017）变动分析 (13)

八、湖南省居民家庭人均食用牛肉同全国居民家庭人均食用牛肉（2016-2017）变动对比分

析 (14)

第五节湖南省居民家庭人均食用羊肉指标分析 (15)

一、湖南省居民家庭人均食用羊肉现状统计 (15)

二、全国居民家庭人均食用羊肉现状统计 (15)

三、湖南省居民家庭人均食用羊肉占全国居民家庭人均食用羊肉比重统计 (15)

四、湖南省居民家庭人均食用羊肉（2015-2017）统计分析 (16)

五、湖南省居民家庭人均食用羊肉（2016-2017）变动分析 (16)

六、全国居民家庭人均食用羊肉（2015-2017）统计分析 (17)

七、全国居民家庭人均食用羊肉（2016-2017）变动分析 (17)

八、湖南省居民家庭人均食用羊肉同全国居民家庭人均食用羊肉（2016-2017）变动对比分析 (18)

图表目录

表1：湖南省居民家庭人均食用肉类消费量基本情况现状统计表 (1)

表2：湖南省居民家庭人均食用肉类现状统计表 (3)

表3：全国居民家庭人均食用肉类现状统计表 (3)

表4：湖南省居民家庭人均食用肉类占全国居民家庭人均食用肉类比重统计表 (3)

表5：湖南省居民家庭人均食用肉类（2015-2017）统计表 (4)

表6：湖南省居民家庭人均食用肉类（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (4)

表7：全国居民家庭人均食用肉类（2015-2017）统计表 (5)

表8：全国居民家庭人均食用肉类（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (5)

表9：湖南省居民家庭人均食用肉类同全国居民家庭人均食用肉类（2016-2017）变动对比统计表 (6)

表10：湖南省居民家庭人均食用猪肉现状统计表 (7)

表11：全国居民家庭人均食用猪肉现状统计表 (7)

表12：湖南省居民家庭人均食用猪肉占全国居民家庭人均食用猪肉比重统计表 (7)

表13：湖南省居民家庭人均食用猪肉（2015-2017）统计表 (8)

表14：湖南省居民家庭人均食用猪肉（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (8)

表15：全国居民家庭人均食用猪肉（2015-2017）统计表 (9)

表16：全国居民家庭人均食用猪肉（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (9)

表17：湖南省居民家庭人均食用猪肉同全国居民家庭人均食用猪肉（2016-2017）变动对比统计表（比上年增长%） (10)

表18：湖南省居民家庭人均食用牛肉现状统计表 (11)

表19：全国居民家庭人均食用牛肉现状统计分析表 (11)

表20：湖南省居民家庭人均食用牛肉占全国居民家庭人均食用牛肉比重统计表 (11)

表21：湖南省居民家庭人均食用牛肉（2015-2017）统计表 (12)

表22：湖南省居民家庭人均食用牛肉（2016-2017）变动分析表（比上年增长%） (12)

表23：全国居民家庭人均食用牛肉（2015-2017）统计表 (13)

表24：全国居民家庭人均食用牛肉（2016-2017）变动分析表（比上年增长%） (13)

表25：湖南省居民家庭人均食用牛肉同全国居民家庭人均食用牛肉（2016-2017）变动对比统计表（比上年增长%） (14)

表26：湖南省居民家庭人均食用羊肉现状统计表 (15)

表27：全国居民家庭人均食用羊肉现状统计表 (15)

表28：湖南省居民家庭人均食用羊肉占全国居民家庭人均食用羊肉比重统计表 (15)

表29：湖南省居民家庭人均食用羊肉（2015-2017）统计表 (16)

表30：湖南省居民家庭人均食用羊肉（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (16)

表31：全国居民家庭人均食用羊肉（2015-2017）统计表 (17)

表32：全国居民家庭人均食用羊肉（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (17)

表33：湖南省居民家庭人均食用羊肉同全国居民家庭人均食用羊肉（2016-2017）变动对比统

计表（比上年增长%）表33：湖南省居民家庭人均食用羊肉同全国居民家庭人均食用羊肉（2016-2017）变动对比统计表（比上年增长%） (18)

中国企业招聘现状调查数据分析

中国企业招聘现状调查第1题贵企业是否有正式的、书面的年度人员招聘计划？[单选题] 51.67% 35% 13.33% 第2题贵公司业务部门在向人力资源部提交招聘需求时，是否会明确界定对候选人的要求？[单选题] 8.33% 33.33% 38.33% 13.33% 6.67% 第3题业务部门提出的“对候选人的要求”，有多大比例是客观的、正确的？[矩阵单选题] 确第4题贵公司从外部招聘时，主要使用的招聘渠道有[矩阵多选题] 工则是通过各种渠道招聘而来。第5题贵公司从外部招聘时，主要会从哪些地区进行招聘[矩阵多选题] 地区。

第6题贵公司发布招聘信息的主要网站有[矩阵多选题] 第7题客观地评价，您觉得贵公司发布的招聘信息（即招聘广告）在如下方面做得如何[矩阵单选题] 第8题贵公司每年花费在各种人员招聘渠道上的费用[矩阵单选题] 第9题贵公司每招聘1名人员，平均有多少候选人来应聘？[矩阵单选题] 第10题当员工/熟人成功推荐人才到贵公司工作时，贵公司是否会给予奖励？会给推荐人多大的奖励？[单选题] 16.67% 43.33% 31.67% 8.33% 第11题贵公司在对候选人进行评价前，对候选人是否有明确的评价标准[单选题] 23.33% 65%

11.67% 第12题贵公司在对候选人进行评价时，主要采用的评价方法有[矩阵多选题] 第13题企业在招聘时最看重应聘人员哪方面的素质[多选题] 51.67% 55% 63.33% 56.67% 48.33% 31.67% 38.33% 41.67% 0% 第14题哪些人员会参与对候选人的评价[矩阵多选题] 第15题贵公司有多大比例的管理人员能对候选人进行正确的评价[矩阵单选题] 第16题贵公司在招聘人员，从“业务部门提交需求”到“人员入职”的平均时间为[矩阵单选题]

2018年H5游戏行业分析报告

2018年H5游戏行业分析报告 2018年1月

目录一、H5游戏开始显现赚钱效应，大厂加大布局，逐渐成为主流游戏类型 (4) 1、H5游戏发展历程，已显示出赚钱效应 (5) 2、H5游戏已度过早期技术积累和模式探索阶段 (7) 3、H5游戏将在2018年实现快速发展 (8) 二、大厂正视H5游戏市场，将带来用户增量和市场增量，加速H5游戏市场发展 (9) 1、腾讯属意H5已久，入口不断升级 (9) 2、腾讯各平台初期以轻度休闲游戏为主，注重社交属性和关系链的沉淀，正加快商业化 (10) （1）微信小游戏 (10) （2）手Q秒玩游戏专区 (11) （3）厘米游戏平台 (11) （4）QQ空间玩吧 (11) 3、国内其他游戏大厂陆续布局H5游戏 (12) 三、市场格局：腾讯和非腾讯市场差异化 (12) 1、腾讯市场预计不同平台不同策略 (13) 2、非腾讯市场仍以买量为主 (15) 3、向头部集中，主要竞争者集中为已有龙头 (16) 4、研发商积极性提高，拥有成熟IP的厂商拥有先天优势 (17) 四、H5游戏市场规模预计超过移动APP游戏的1/3 (18) 五、投资角度选腾讯游戏生态公司和已有游戏龙头 (19) 六、主要风险 (20)

H5游戏开始显现赚钱效应，大厂加大布局，逐渐成为主流游戏类型。1、H5游戏发展阶段经历轻量级休闲游戏—中度挂机游戏—中重度跨端游戏，目前已显示出赚钱效应。2017 年已有不少高质IP 且融合多种玩法的H5游戏取得不错成绩，出现月流水过亿的H5大作，包括月流水1~2 亿的《大天使之剑H5》，还有《传奇世界》、《决战沙城》、《新葫芦兄弟》等月流水千万级别的游戏。2、我们判断H5游戏将在2018 年实现快速发展：引擎支撑多样玩法，有端手游格局稳定、壁垒不断提高，大厂正视H5游戏市场，培养用户习惯并承接页游流失的用户，H5游戏产品品质大幅提升、以“三端互通+买量”模式获得突破。大厂正视H5游戏市场，将带来用户增量和市场增量，加速H5游戏市场发展。腾讯针对H5游戏已经开通不少固定入口：包括微信小游戏、移动QQ、厘米秀、QQ 空间等一众平台，大平台对H5游戏逐渐开放，说明大厂正视H5游戏市场，这将吸引产业链各方（尤其是研发商）积极参与，产生更多高品质内容，进而吸引更多H5游戏玩家。腾讯各平台初期以轻度休闲游戏为主，注重社交属性和关系链的沉淀，正在加快商业化。国内其他游戏大厂已陆续布局H5游戏。《大天使之剑H5》的高流水已验证H5游戏走得通，后续还储备传奇类、仙侠类H5游戏将于2018 年上线；恺英网络、游族网络等公司均有H5游戏储备。市场格局：腾讯和非腾讯市场差异化，主要竞争者集中为行业已有龙头。从目前H5游戏发展态势，及腾讯对H5游戏战略定位，我们

如何写好一款产品的运营数据分析报告

如何写好一款产品的运营数据分析报告戏运营期间，我们可以在后台看到一堆游戏相关数据，对于这些数据我们要怎么怎么进行处理分析呢?下面将围绕一份报告实例做详细的分析。内容主要包括分析目标、分析综述、一周运营数据分析、运营数据总体分析四块内容。一、确定分析目标分析目标主要包括以下三个方面：分析目的。分析范围。分析时间。如下图所示，分析目标除了主要包括三个方面外，还有备注一栏，这里备注的是计算周期问题。强调一点，我们做运营数据分析的时候通常都会拿更新前和更新后的数据进行比较，因此我们的设定的分析周期一般都会跟着游戏实际的更新情况走。二、分析综述分析综述主要包括两方面的内容

1上周/本周充值数据对比充值总额充值人数服务器数服务器平均充值服务器平均充值人数针对上述内容进行差额对比以及增减率对比，如游戏有特殊要求，可以适当增加其它数据内容。 2上周/本周更新内容对比主要陈列两周内分别更新的活动内容或一些重大调整。三、一周运营数据分析 1本周收入概况日均充值金额，环比上周日均充值金额用户ARPU值，环比上周ARPU值简述与上周或之前的充值情况的比较，如上升还是下降、影响充值的较大的因素。 2新用户概况

新用户就是新进游戏的玩家，这里主要介绍这些新玩家的动态数据，一般以两个月为总时长进行陈列比较，具体周期数据仍以周为单位。新用户数据主要包括：安装下载数、创建角色数、安装→角色转化率、付费人数、创建角色→付费转化率、ARPU值、次日留存、三日留存、七日留存等，可根据游戏实际情况进行添加。 3活跃用户概况活跃用户概况主要包括三部分内容：日均在线人数，环比上周实时在线人数，提升/下降百分比日均付费用户登陆人数，环比上周付费登陆数，提升/下降百分比日均活跃玩家数，环比日均活跃玩家数，提升/下降百分比

电商数据分析案例

电商数据分析案例：首页优化分析很多人都讨论过关于首页优化的问题，在讨论这个问题之前，我们应该先要问自己。点击进入首页的用户都是谁？他们在进入首页之前的上一个页面是哪里？他们进入首页的目的是什么？首页的哪部分点击率最高？首页要完成的任务是什么？通常，我们可以把点击进入首页的用户进行如下分类

了解了进入首页的用户来源，我们可以把以上来源按照用户浏览目的分为以下四类： 1 对某宝贝感兴趣，希望了解店铺其他宝贝，希望了解本店相关活动，比如包邮，打折等，希望了解本店信誉，整体情况。 2 属于老客户，对店铺大题情况已经了解并且信任，希望了解店内最新上架商品 3 寻找客服，寻找店铺导航栏 4 没有具体目的下面我们就可以确定首页需要展现的内容了。 1、相关打折，团购，包邮活动-------激发第一类用户点击其他宝贝的兴趣； 2、导航栏，客服--------引导第三类用户进行转化； 3、店铺新品---------吸引第二类用户，让老客户进行二次购买；

4、爆款推广--------吸引所有用户； 5、一些类目分层下的热门商品-------将用户按照宝贝需求分层；下面就要进入到具体的首页优化环节了，我们先要要根据不同行业店铺所面对的用户的不同浏览习惯，来确定这个店铺的首页结构（由于这部分内容涉及的问题比较多，我会用其他时间和大家探讨）首焦图设计，导航位置，客服位置等等设计方面的问题不是本篇的重点，我们具体讨论一下关于宝贝分层的方法。宝贝分层的方法，选择更吸引客户的宝贝我们观察一些大店的首页装修就可以看出大部分的店都会在首页展示一部分宝贝的，但是这些宝贝并不是随机出现在首页的。他们通常会按照宝贝品牌，宝贝功能类别，宝贝热度等进行分层。您的店铺应该按照哪种分类方式比较好呢？您的宝贝是否足够吸引住用户的眼球呢？首页大图的点击率很高，那质量如何呢？是不是转化率也很高呢？首页的各个模块都给店铺带来了多少效益呢？我们可以模拟两种分类方式进行更进一步的测评和比较。比如按照店中品牌分类，然后再按照店中功能进行分类，分别比较这两种分类的环比增长率，你会发现都是一样的宝贝，只是分类不同，引发的二次点击量相差就很多，如此结果一目了然。

游戏运营数据分析

任何一款游戏运营，都是以UED、数据分析为导向，如何开发、运营好一款成功的全球社交游戏，是每个社交游戏产品经理头等大事。用数据说话，是一个简单明快的操作方式，但社交游戏的数据如何分类海内外关注点有何区别相信作为每个社交游戏产品经理是非常关心的话题，那么我们就从基础知识入手，逐步梳理出符合运营需求的核心数据环节，抛弃冗长复杂的多类数据，为自己的成功打下扎实的基础。付费率=付费用户÷活跃用户x100 活跃率=登陆人次÷平均在线人数 ARPU值=收入÷付费用户用户流失率=游戏当前活跃用户规模÷历史注册总量同时在线峰值=24小时内同时在线最高达到人数平均在线=24小时每小时同时在线相加总和÷24小时中国大陆运营游戏平均同时在线用户=ACU 【有称ACCU】采用道具收费模式游戏活跃付费用户=APC 活跃付费账户=APA 付费用户平均贡献收入=ARPU 当日登录账号数=UV 用户平均在线时长=TS 最高同时在线人数=PCU 【有称PCCU】同时在线人数=CCU 付费人数一般是在线人数2～4倍。活跃用户（玩家）：是指通过你的推广代码注册，不属于小号或作弊情况、正常进行游戏一个月以上未被官方删除的用户视为活跃用户。您推广的两个用户目前还没有通过至少1个月的审查时间，您可以在您的推广纪录中查看您推广用户的注册时间。且这两个用户需要满足上述对活跃玩家的定义才能称为活跃玩家！

活跃付费账户=APA。每个活跃付费用户平均贡献收入=ARPU。【活跃天数计算定义】活跃天指用户当天登陆游戏一定时间、认定用户当天为活跃、活跃天数加1天。当天0：00-23：59登陆游戏时间2小时以上用户当天为活跃天、活跃天数累积1天。当天0：00-23：59登陆游戏时间小时至2小时、活跃天数累积天。当天0：00-23：59登陆游戏时间小时以下、不为其累积活跃天数。每日：－－－－－－－－－用户数量描述在线人数：（取的当日某个时刻最高在线，一般发生在9:30左右）新进入用户数量：（单日登录的新用户数量）当日登录用户数量：每日登录/在线：－－－－－－－－－盈利状况描述每日消耗构成：（根据金额和数量做构成的饼状图）每日消耗金额：每日消费用户数量：每日充值金额：每日充值用户数量：每日充值途径：－－－－－－－－－产品受关注程度描述官网首页访问量：

《电子商务数据分析》教学大纲

《电子商务数据分析》课程教学大纲课程代码：010******* 学时：32 学分：2 适用对象：电子商务（高职）开课单位：经济与贸易学院电子商务专业一、课程的地位与任务本课程是高等职业技术学院电子商务专业的一门专业课程。本课程的内容包括：数据库设计、表的操作、数据表查询、设计数据访问页、设计窗体、设计报表、设计宏、“数据库系统”开发实例、数据分析、淘宝网数据分析软件使用等。 2、课程的任务和要求本课程的任务是：使学生掌握数据库的基础知识和基本技能；培养学生利用数据库系统进行数据分析和处理的能力，为进一步学习数据库知识和数据库应用开发打下基础，使学生具有计算机信息管理的初步能力。本课程采用的数据库系统是目前最新和最流行的桌面数据库Access 2007。本课程的基本要求是：掌握Access 2007数据库的创建与维护、表的操作与维护、数据查询及操作查询、创建窗体和报表，掌握建立简单的数据库管理系统的方法。熟练掌握淘宝网数据分析工具的使用，能够对店铺数据进行有效分析。 3、教学中应注意的问题在教学中应体现职业教育的特点，贯彻理论联系实践，突出实践操作，让学生能通过实践理解和掌握本软件的使用方法。本课程总计36学时，教学中可根据须要对教材中的内容进行取舍。

三、课程的内容与要求第1章数据库基础知识 1.数据库基本知识 2.数据库系统基本知识 3.数据库管理系统基本知识 4.关系模型第2章数据库设计教学要求： 1.了解“图书借阅管理系统”项目 2.了解构造数据库模型的方法 3.掌握创建数据库的方法 4.掌握创建的表的方法 5.掌握设置主关键字的操作 6.深刻理解表间关系教学内容： 1. 了解Access2003数据库 2．创建数据库和表 3．设置主关键字第3章表的操作教学要求： 1.掌握表结构的修改操作

游戏运营数据分析指标

游戏运营数据分析指标一.用户数量： 1.注册用户：数据价值不高因为每个不同项目注册用户的质量完全不同。前两年被用得很广泛，用来宣传我们的游戏拥有了多少多少用户，当然，有几个是真实的呢？连运营商给出来的都不真实的话，那些数据调查报告的真实性呢？（“你们用户多少啦？”“13万注册用户”，“才这么点，我们有个网站500万”。他根本没有明白用户质量的意义） 2.在线人数： a.最高在线：某个时间能达到的最高在线。 b.活跃人数：此数据也最具欺骗性。如果一个活跃人数不带上时间，没有任何参考意义。必须是“每日活跃用户”，“每周活跃用户”，“每月活跃用户”，“每季活跃用户”等。也就是在这段时间内进入游戏的人。 c.每个活跃用户平均在线时间：如果没有本数据，活跃人数是没有意义的。如果每个用户上来2分钟，马上就下去，这样的活跃用户的价值是多少呢？能和一上来就十几个小时在线的玩家等值吗？平均每个活跃用户上来究竟玩多久？这是网络游戏中一个特别需要注意的数据 d.游戏平均在线人数：非常重要且有价值的参数，但仍然不是唯一的决定因素。

（1）.24小时内平均在线人数：数据采样时间越紧密，越精确。（2）.不同的游戏，每个平均在线时间是由不同数量的用户造就的。（3）.平均在线=（每24活跃人*小时）（4）.活跃用户每天活跃5分钟，就必须60/5*24=288个活跃用户，才能达到1个平均在线人数。二.ARPU值：每个平均在线，每月贡献的人民币因为对于运营商来说，需要根据多少平均在线，来确定服务器、带宽、客户服务、需要多少推广成本才能累计这些平均在线等运营成本。 1.产品毛收益：产品毛收益=平均在线*ARPU值也就是说，要想创收，要么增加用户的在线数量，要么增加每个人的消费数量。 2.时间点卡模式的ARPU固定值：每小时4毛*24小时*30天=288元/月（或其它点卡定价）一款百万在线的收费网游的大致输入，就是1000000*288，每月2.88亿的毛收入（当然其中还有很多小数字，例如免费试用期的用户比例导致真实值减少、各种因素导致的免费游戏，用户比例导致真实收入减少、用户购买点卡很多人没用完导致真实收入增多，渠道压了货但是最后却没有退的导致收入增多等） 3.增值模式的动态ARPU值：目前由于绝大多数网络游戏都在学习免费模式，利用增值服务、收费道具等来盈利的模式，这种模式下，ARPU值的大小是关系到

2018年游戏行业市场调研分析报告

1. 整体游戏市场：用户付费驱动行业高增长，手游占比持续提升 (4) 2. 手游市场：保持超300亿增长幅度，MOBA类手游驱动明显 (7) 3. 端游市场：电竞、“吃鸡”带动增速回暖 (10) 4. 页游市场：收入和用户规模双降，市场集中度将进一步提升 (13) 5. 游戏出海：海外市场相对蓝海，游戏出海百花齐放 (15) 6. 细分品类：IP游戏依旧火爆，二次元、棋牌增速亮眼 (18) 7. 18年展望：关注女性向、H5、区块链游戏潜力，细分领域有待深挖 (19) 7.1. 女性向游戏 (19) 7.2. H5游戏 (21) 7.3. 区块链游戏 (22) 8. 买量市场：竞争升级已成红海，效果弱化更追求产品质量 (24) 9. 政策分析：监管趋严推动行业秩序重塑，利好优质公司 (26) 10. 投资建议：腾讯网易大象跳舞，A股游戏进入低估值时代 (27) 图1：2008-2017年中国游戏市场规模 (4) 图2：2008-2017年中国游戏用户规模 (4) 图3：2008-2017H1中国整体游戏市场用户渗透率 (5) 图4：2008-2017年中国游戏市场ARPU值情况 (5) 图5：TOP250游戏（按时长）的时长份额数据（2014年11月-2017年6月） (6) 图6：2008-2017年中国游戏市场格局 (6) 图7：2017年中国游戏市场结构占比 (6) 图8：2017年广电总局批准出版游戏结构占比 (6) 图9：2008-2017年中国移动游戏市场规模 (7) 图10：2015Q1-2017Q4中国移动游戏市场规模及同比环比情况（按季度） (7) 图11：2008-2017年中国移动游戏用户规模 (8) 图12：2008-2017H1中国移动游戏市场用户渗透率 (8) 图13：2008-2017年中国移动游戏市场ARPU值情况 (8) 图14：2017年中国移动游戏市场各细分品类收入占比 (9) 图15：2016-2017年中国移动游戏市场各细分品类收入规模（亿元）及同比 (9) 图16：2008-2017年中国客户端游戏市场规模 (11) 图17：2015H1-2017H2中国客户端游戏市场规模 (11) 图18：2008-2017年中国客户端游戏用户规模 (11) 图19：2008-2017年中国客户端游戏市场ARPU值情况 (12) 图20：2017年《PUBG》中国区销量 (12) 图21：16H1&17H1网吧端游各类型游戏点击量占比 (13) 图22：2008-2017年中国网页游戏市场规模 (13)

2018中国游戏产业年度报告

前言在国家出版行政主管部门的支持下，游戏出版行业协会从2004年起每年组织开展中国游戏产业调查活动，研究分析中国游戏产业运行情况和发展趋势，发布中国游戏产业报告。中国游戏产业调查活动始终坚持专业性、客观性、权威性原则，历年的调查和报告，力求全面反映产业真实现状，严谨预测未来发展趋势。在国内外游戏业界，中国游戏产业报告成为中国游戏产业蓝皮书，既是国内外研究中国游戏产业发展的重要参考，又是进入、参与中国游戏市场的第一手研究资料。为更好地满足国内外研究了解中国游戏产业的愿望，自2012年起，中国游戏产业调查活动周期由一年一次调整为半年一次，在中国国际数码互动娱乐展览会（China Joy）举办期间发布当年1-6月中国游戏产业报告，于12月底发布年度中国游戏产业报告。本次为2018年中国游戏产业调查活动，由中国音数协游戏工委（GPC）、CNG中新游戏研究（伽马数据）合作开展，调查结果显示于《2018年中国游戏产业报告》中。

目录前言第一章中国游戏产业发展状况 1 1.1 中国游戏市场实际销售收入 1 1.2 中国游戏市场在全球游戏市场占比 2 1.3 中国游戏细分市场占比 3 1.4 中国游戏用户规模 4 1.5 中国自主研发网络游戏市场实际销售收入 5 1.6 中国游戏企业状况 6 第二章中国游戏产业细分市场状况 12 2.1 中国移动游戏状况 12 2.2 中国客户端游戏状况 32 2.3 中国网页游戏状况 38 第三章海外市场 46 3.1 中国自主研发网络游戏海外市场实际销售收入 46 3.2 2018年出口收入前50移动游戏类型分布 47

招聘分析分析报告

招聘分析数据为XXXXX部（包括：XXXXX组） 1、全年招聘走势分析：图1：本年每月度招聘人数统计表，招聘的高峰集中在2月、3月、8月、9月及10月份（一季度和三季度）；从面试的成功率来看，全年1月份及6月份招聘成功率较高，录用率高达70%；招聘成功率最低的是在10月份仅为10%。图2可以看出，本年度招聘功录用到谈薪成功，其成功率为50%；再到正式到岗入司成功率为100%，这也说明我们谈薪过程中与录用者充分的沟通，达到有效沟通；上图中的其它，有后期再联系的或本人选择放弃。

2、入职基本情况分析部门分布统计如下：图3：部门入职分布图4：招聘一揽表图3、图4看出：面试效果比较好的部门为A组；相比之下H部就比较差，面试、录用及到岗比为10：1：0，其原因除我们招聘效率外，用人部门自己对人员的需求并在2014年并不强烈，所以使招聘效率达成较低； 3、渠道统计如下：

图5：招聘渠道分布渠道面试数录用数到岗数智联60 17 9 校招7 3 1 前程无忧12 3 3 内部推荐9 1 1 图6：渠道招聘一揽表结合以上图5、图6可以看出，研发体系主要的招聘渠道为这4个，总来讲还是比较局限；招聘人员重点来源于智联招聘；随着外部环境的变化及竞争的日益激烈，研发体系对人才的需求及质量要求越来越高，我们也更倾向于招聘有相关工作经验的人才，可以适当的开辟新的渠道包括猎头。三、总结 1、人才结构方面：中坚力量是23-27岁的年轻人，行业工作经验在1-3年之间。同时，应届毕业生和医药相关行业的销售是重要的人才补充渠道。 2、用人机制方面：员工流失率偏高，在同行业同规模的医药公司中，对员工的吸引力不够。这同该企业逐年增加的招聘数量相矛盾，只有完善用人机制，同时提高招聘效率，才可以解决这个矛盾。 3、招聘效率方面：社会招聘方面，把重点放在国内规模较大的内资企业，效率会提高。校园招聘方面，还可以继续增加本科相关专业的招聘力度，把新员工的培养和用人机制相结

2018年游戏行业并购重组分析报告

2018年游戏行业并购重组分析报告 2018年1月

目录一、游戏类资产并购重组市场交易需求较强 (6) 1、游戏类资产证券化诉求强烈，新三板优质企业盈利能力突出 (6) （1）游戏类资产IPO前景不明，通过并购重组登陆A股市场可预期性较高 (6) （2）新三板市场游戏类资产盈利能力突出、成长性良好 (7) （3）存量竞争格局和产业整合趋势下，游戏类资产证券化诉求强烈 (9) （4）上市公司并购重组新三板市场优质游戏资产案例分析 (10) 2、需求端：上市公司转型需求强烈，IPO常态化下优质资产稀缺 (11) （1）经济“新常态”和经济转型背景下，上市公司转型诉求强烈 (11) （2）IPO加速情况下优质资产稀缺程度变高 (12) 二、政策收紧套利空间变窄，轻资产类并购重组监管趋严 (13) 1、并购重组政策变化趋势：从鼓励支持到加强监管再到略有放松 (13) （1）2008-2013年：制度建设和完善阶段 (13) （2）2014-2016年：监管放松和鼓励造就市场繁荣 (13) （3）2016-2017年：“史上最严”重组新规落地，并购市场遇冷 (14) （4）2017年6月至今：监管部门肯定并购市场作用，鼓励为实体经济服务 (14) 2、并购重组市场政策周期性明显 (16) 3、轻资产类并购监管趋严，业绩可持续性、数据真实性、估值合理性构成监管关注要点 (17) （1）卧龙地产多次尝试并购游戏类资产寻求转型 (17) （2）山东矿机数易方案成功并购麟游互动 (18) （3）金利科技（众应互联）收购微屏软件方案被重组委否决 (19) （4）典型案例监管问询要点：业绩可持续性、数据真实性、估值合理性 (20) 三、交易数据分析：重大资产重组比例降低，产业链并购渐成主流 (21) 1、并购重组整体情况：数量规模齐降、估值水平走低，产业并购渐成主流 (21)

互联网数据分析

互联网：需要关注哪些数据，什么数据得出什么结论，最后有什么改进，ip、pv、用户行为等 B2c数据分析指标： b2c站分析采用的指标可能有各种各样的，根据网站的目标和网站的客户的不同，可以有许多不同的指标来衡量。常用的网站分析指标有内容指标和商业指标，内容指标指的是衡量访问者的活动的指标，商业指标是指衡量访问者活动转化为商业利润的指标。一、网站分析的内容指标转换率Take Rates (Conversions Rates) 计算公式：转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告(PPC)等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。回访者比率Repeat Visitor Share 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。指标用法：基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。积极访问者比率Heavy User Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过１１页的用户／总的访问数指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣指标用法：如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升。如果你的网站是内容型的，你可以针对不同类别的内容来区分不同的积极访问者，当然你也可以定义２０页以上的才算是积极的访问者。忠实访问者比率Committed Visitor Share 计算公式：访问时间在１９分钟以上的用户数／总用户数指标意义：和上一个指标的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。指标用法：访问者时长这个指标有很大的争议，这个指标应结合其它的指标一起使用，例如转换率，但总体来说，较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站，高的忠实访问率当然是较好的。同样的，访问时长也可以根据不同的需要自行设定。忠实访问者指数Committed Visitor Index 计算公式：忠实访问者指数＝大于１９分钟的访问页数／大于１９分钟的访问者数

招聘情况分析报告

招聘情况分析报告 Prepared on 22 November 2020

招聘分析报告一前言撰写此报告的主要目的是为公司今后一段时间内的招聘情况提供参考数据及意见，因此报告的侧重点为2007年至今公司招聘情况的总结、数据分析及根据调查问卷的统计数据给出的在网络招聘渠道的倾向性选择意见。二正文（一） 2007年至今招聘情况综述综述周期为2007年1月1日至2009年9月30日，此周期内公司共新进员工299人，根据各分析维度分析结果见下表系列：根据以上分析结果，暂得以下结论： 1该周期内所招聘员工教育水平以本科和大专的中层员工为主要群体，两者的比例分别达到了%和%，合计高达%，因此在招聘渠道的选择中应以这两类应聘人员的数量及质量较多的平台为重点；但考虑到公司仍有部分低层及高层人员的补充，因此在选择招聘渠道供应商的附加值时以配送普工现场招聘会和高端人才交流会为佳，另外根据供应商平台实力，若能给公司提供合适的猎头服务也应当纳入甄选范畴。 2该周期内所招聘员工的年龄分布以30周岁以下的年轻员工为主，比例高达%，且该周期内招聘的所有员工的平均年龄为周岁，结合此年龄段员工的社会经历及教育水平，在招聘过程中应选择合适的招聘方法，提高甄选准确性及效率（推荐团体面试、结构化面试与传统面试方法相结合）。

3该周期内所招聘员工的比例为男性%，女性%，男性较女性约多出一半的比例，在今后的招聘中应根据公司各部门的男女比例及岗位需求进行控制，以防出现因性别比例失调所带来的工作困扰。 4该周期内所招聘员工的入职类型中社会招聘占到了主要地位，占总人数的%，，其次为应届毕业生的招聘，所占比例约为%，此数据表明在选择照片渠道时仍要以面向社会求职人员渠道为主，结合当今的大学时就业形势，侧重于校园招聘的招聘渠道应放在次要位置考虑。（二） 2007年至今招聘效果分析综述周期为2007年1月1日至2009年9月30日，此周期内公司共招聘员工262人（剔除因特殊原因进入公司的37名员工），在此招聘的262名员工中共有103名员工离职，即截止2009年9月30日共计实现有效招聘员工人数为159人，总招聘有效率为%，各年具体招聘有效率见下表：在以上的统计周期内所招聘员工已离职人员按公司服务年限进行的分类统计见下表：由上表可知，入职后1年期限内是离职可能性高危的阶段，此阶段的员工一般仍处于适应阶段，离职原因绝大多数是不能适应企业的某些方面，因此需要从事招聘工作的人员在面试阶段切实与应聘者沟通好双方的期望值，并慎重考虑对方的接受程

电子商务数据分析试卷及答案

《电子商务数据分析》试卷班级： ___________________ 姓名：_____________________________ 一、填空题（共10 题，每题1 分。） 1．分析市场容量大小可以借助____________ 和_____________两个工具来实现。 2．____________ 是指一定时期内，每一位消费者购买商品的平均金额，也就是平均交易金额。3．按 ___________ 键可将工作表中的由公式计算的数值用公式表示。 4．函数的构成分为____________ 和 ____________ 两个部分。 5．RFM模型是描述消费者价值状况的一种工具，包含3个重要要素：_______________________ 、 ____________和消费金额。 6．输入公式的方法与输入文字型数据类似，不同的是它必须以_______________ 作为开头，然后才是公式的表达式。 7．数据分析处理项目完成后，一般要撰写工作总结和___________________________ 。 8．___________ 是指在一定时间段内有销售的商品数与总库存商品数之比。 9．若要输入分数，则应在前面加上 _________________________ 。 10．Excel 中的求和函数是____________ 。二、单项选择题（共10 题，每题1 分。） 1．在Excel 操作中，在“记录单”对话框右上角显示“4/20”，则可看出该数据表共有（）条记录。 A．4 B．20 C．16 D．24 2．在对数字格式进行修改时，如出现"#######" ，其原因为（）。 A．格式语法错误 B．单元格长度不够 C．系统出现错误 D．以上答案都不正确如用红色表示3．在Excel 中，在打印学生成绩单时，对不及格的成绩用醒目的方式表示（等），当要处理大量的学生成绩时，利用（）命令最为方便。A．查找 B．条件格式 C．数据筛选

招聘情况分析报告.doc

根据以上分析结果，暂得以下结论： 1该周期内所招聘员工教育水平以本科和大专的中层员工为主要群体，两者的比例分别达到了42.14%和25.42%，合计高达67.56%，因此在招聘渠道的选择中应以这两类应聘人员的数量及质量较多的平台为重点；但考虑到公司仍有部分低层及高层人员的补充，因此在选择招聘渠道供应商的附加值时以配送普工现场招聘会和高端人才交流会为佳，另外根据供应商平台实力，若能给公司提供合适的猎头服务也应当纳入甄选范畴。 2该周期内所招聘员工的年龄分布以30周岁以下的年轻员工为主，比例高达76.92%，且该周期内招聘的所有员工的平均年龄为27.5周岁，结合此年龄段员工的社会经历及教育水平，在招聘过程中应选择合适的招聘方法，提高甄选准确性及效率（推荐团体面试、结构化面试与传统面试方法相结合）。 3该周期内所招聘员工的比例为男性65.55%，女性34.45%，男性较女性约多出一半的比例，在今后的招聘中应根据公司各部门的男女比例及岗位需求进行控制，以防出现因性别比例

失调所带来的工作困扰。 4该周期内所招聘员工的入职类型中社会招聘占到了主要地位，占总人数的66.89%，，其次为应届毕业生的招聘，所占比例约为29.43%，此数据表明在选择照片渠道时仍要以面向社会求职人员渠道为主，结合当今的大学时就业形势，侧重于校园招聘的招聘渠道应放在次要位置考虑。（二） 2007年至今招聘效果分析综述周期为2007年1月1日至2009年9月30日，此周期内公司共招聘员工262人（剔除因特殊原因进入公司的37名员工），在此招聘的262名员工中共有103名员工离职，即截止2009年9月30日共计实现有效招聘员工人数为159人，总招聘有效率为60.69%，各年具体招聘有效率见下表：在以上的统计周期内所招聘员工已离职人员按公司服务年限进行的分类统计见下表：由上表可知，入职后1年期限内是离职可能性高危的阶段，此阶段的员工一般仍处于适应阶段，离职原因绝大多数是不能适应企业的某些方面，因此需要从事招聘工作的人员在面

2018-2019年中国游戏产业研究报告

2018-2019年中国游戏产业研究报告 2019年1月

《2018年中国游戏产业报告》在延续历年报告研究领域的同时，高度关注不同群体消费需求转变、从业者状况、游戏企业海外拓展，预测评估机遇与风险，研究其对游戏产业的影响。本次中国游戏产业调查活动得到了国家新闻出版署有关部门的大力支持和指导，并得到相关媒体、游戏企业、游戏消费者的鼎力帮助。在此，致以衷心感谢！中国音数协游戏工委（GPC） 2018年11月30日

目录前言第一章中国游戏产业发展状况 1 1.1 中国游戏市场实际销售收入 1 1.2 中国游戏市场在全球游戏市场占比 2 1.3 中国游戏细分市场占比 3 1.4 中国游戏用户规模 4 1.5 中国自主研发网络游戏市场实际销售收入 5 1.6 中国游戏企业状况 6 第二章中国游戏产业细分市场状况12 2.1 中国移动游戏状况 12 2.2 中国客户端游戏状况 32 2.3 中国网页游戏状况38 第三章海外市场46 3.1 中国自主研发网络游戏海外市场实际销售收入46 3.2 2018年出口收入前50移动游戏类型分布47 3.3 典型出口游戏产品53 3.4 典型出海游戏企业55 第四章中国游戏产业消费群体分析59 4.1 女性消费群体59 4.2 二次元消费群体70

一个电商数据分析师的经验总结

一个电商数据分析师的经验总结 king发表于2013-07-27 20:54 来源：贾鹏 08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需要感谢的人很多，他们无私的教给了我很多东西。就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员流失；利用会员的购买数据，挖掘会员的潜在需求，提供销售，扩大影响力等等。最开始进公司的时候是在运营部，主要是负责运营报表的数据，当时的系统还很差，提取数据很困难，做报表也很难，都是东拼西凑一些数据，然后做成PPT，记得当时主要的数据就是销售额、订单量、毛利额、客单价、每单价、库存等一些特别基础的数据，然后用这些数据作出一些图表来。在这个阶段基本上就是做一些数据的提取工作，Excel的技巧倒是学到了不少，算是数据分析入门了吧。后来公司上了数据仓库，里面就有了大量的原始数据，提取数据非常方便了，而且维度也多，可以按照自己的想法随意的组合分析，那个阶段主要就是针对会员购物行为的分析，开始接触数据建模，算法等一些比较难的东西，也是学到东西最多的时候。记得当时做了很多分析报告，每周还要给总裁办汇报这些报告，下面详细说一下当时使用的一些主要的模型及算法：1、RFM模型

模型定义：在众多的客户关系管理的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况。在RFM模式中， R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般的分析型CRM 着重在对于客户贡献度的分析，RFM则强调以客户的行为来区分客户。利用RFM分析，我们可以做以下几件事情： ⑴建立会员金字塔，区分各个级别的会员，如高级会员、中级会员、低级会员，然后针对不同级别的会员施行不同的营销策略，制定不同的营销活动。 ⑵发现流失及休眠会员，通过对流失及休眠会员的及时发现，采取营销活动，激活这些会员。 ⑶在短信、EDM促销中，可以利用模型，选取最优会员。 ⑷维系老客户，提高会员的忠诚度。使用方法：可以给三个变量不同的权重或按一定的规则进行分组，然后组合使用，即可分出很多不同级别的会员。 2、关联分析关联分析最原始的案例来自于沃尔玛的“啤酒与尿布”。通俗意义上讲，就是只买了A商品的人，又有很多人买了B商品，那么我们就可以认为A、B两个商品的关联性比较高。很多数据挖掘工具都有关联挖掘，主要使用的算法是Apriori算法，在计算的过程中会主要考察项集、置信度、相关性这三个结果数据，以最终确定商品之间的相关性。除了Apriori算法外，还有许多其他的关联分析的算法，基本上也都是从Apriori发展而来，比如FPgrowth。本人从几年的数据分析经验感觉，关联分析在零售业中并不太实用，挖掘出来的关联度比较高的

2018年H5游戏行业研究报告

2018年H5游戏行业研究报告 2018年1月

目录一、跨平台、易传播的移动端推广工具 (4) 1、H5是未来页面交互设计的主要方向 (4) 2、H5成为企业品牌宣传的有效营销手段 (5) 3、腾讯QQ空间已开放H5游戏自助接入 (6) 4、微信首批上线H5小游戏以棋牌、休闲为主 (7) 二、爆款游戏频现，市场容量一触即发 (8) 1、游戏市场经历端游、页游、手游、H5游戏的发展过程 (8) 2、游戏类H5简易操作加上好友排名等社交属性设定，容易引发二次传播行为 (9) 3、H5游戏有跨系统、跨终端、跨平台等优点 (9) 4、H5游戏市场规模存在巨大增长空间 (11) 5、传统游戏与H5游戏用户重叠度一半以上 (11) 三、存活周期较短，创意成本不断上升 (12) 1、H5游戏目前存活周期较短，整体往中重度游戏转型是必然趋势 (12) 2、H5游戏制作成本不断下降，创意成本不断上升 (13) 3、H5游戏产业链包括研发、渠道、平台等方面，收入来源目前主要是广告和玩家充值 (14) 4、H5流量入口依赖社交传播渠道 (15) 四、行业朝中重度转型，看好拥有成熟IP大厂 (16) 1、H5游戏逐渐向中重度转型 (16) 2、三端互通大幅提升用户粘性 (16) 3、在创意成本不断上升的背景下，拥有成熟IP的厂商具有先发优势 (17) 五、相关企业简析 (18) 1、游族网络：优质IP储备充足，H5工作室值得期待 (18) 2、三七互娱：《大天使之剑H5》流水过亿，后续研发具备较大想象空间.19

H5游戏有跨系统、跨终端、跨平台等优点。H5游戏具有多流量入口和即点即玩的优势。与传统手游相比，H5游戏的宣传和渠道费用相对较低，使得用户获取成本大大降低。引擎技术的成熟和用户获取游戏门槛降低使得H5游戏在2017年得到高速发展。微信首批上线H5小游戏以棋牌、休闲为主。2017年底微信正式上线小游戏功能，首批上线的小游戏共15款，包括《腾讯中国象棋》、《天天德州》、《欢乐斗地主》等棋牌游戏，以及《欢乐消消消》、《爱消除乐园》、《保卫萝卜讯玩版》等休闲游戏。其中棋牌类游戏有6款，休闲类有8款，轻竞技品类1款，符合微信的社交品类定位。 H5游戏市场规模存在巨大增长空间。2017年H5游戏市场为30亿元，手游市场规模达到1440亿元，两者比值为1:48。以端游、页游、手游、H5游戏的发展过程为参考，页游与端游的市场比值约为1:3。考虑到H5游戏多流量入口和即点即玩的特征，我们认为H5游戏市场规模存在巨大的增长空间，目前仍处于市场启动期。 H5游戏目前存活周期较短，整体往中重度游戏转型是必然趋势。H5游戏平均次日留存为13.5%，7日留存仅为4%，30日留存几乎为0。主要原因在于H5游戏缺乏固定流量入口，且多为休闲类游戏。目前H5游戏研发商通过尝试不同的游戏类型，整体往中重度游戏转型是必然趋势。 H5游戏具有多流量入口和即点即玩的优势，能够轻易移植到各种不同的开放平台上，显著降低开发与运营成本。2017年底微信正式上线小游戏功能，包括开屏游戏《跳一跳》在内，微信首批上线的

2018年小游戏行业白皮书

小游戏行业白皮书 2018

目录一、报告说明二、导语三、小游戏发展简史四、小游戏行业现状五、未来发展六、代表作品 2

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