时代光华人力资源数据分析师(首期正式班)

中级-人力资源数据分析师认证班系列专题

企业降本增效法宝个人升职加薪利器

企业通过可视化HR数据进行选、育、用、留人才促进企业HR数字化转型

提升HR效能驱动业务价值

课程背景|Coursebackground

人力资源数据分析是管理者必备的专业技能,也是管理者在管理过程中解决问题的关键能力之一;如何用数据评价组织效能?如何用数据剔除企业的无效管理、降低内耗?如何让管理者通过数据分析既看到组织的各种问题又能找出原因得出结论给出解决方案?既懂人力资源专业又懂数据分析工具的人力资源数据分析师已成为就业市场最紧缺的岗位之一,HRAnalytics,就是最好的证明。

本课程将遵循“数据识别、数据分析、问题诊断、问题解决、反馈评估”五大关键步骤,实现企业人力资源从数据分析到数字化转型的进阶。

用数据说话,透过数据看本质

用数据评价,透过数据评效能

用工具演绎,借助工具提效率

用实践赋能,借助实践促转型

帮助企业从人力资源应用的角度构建符合企业实际需求的DAR(数据分析报告),同时帮助人力资源从业者建立数据分析思维,找到评价组织及人力资源效能的核心数据,借助简单好用的数据分析工具提高数据分析效率,通过数字化人力资源管理最佳实践赋能,找到适合本企业的数字转型之路,同时为人力资源管理工作提供数据支持和决策。

课程介绍|Courseintroduction

第一阶段-人力资源数据分析包括【通识篇】和【分析篇】,【通识篇】以介绍数据分析基本常识及实际应用场景为主,了解其应用价值;【分析篇】从六大模块展开,将每个模块的数据路径进行分析诊断,辅导学员在面对常见问题时应有的解决方案或操作技巧,从而提升日常用人管理过程中处理问题的基本能力,实现效能提升。

第三阶段-数字化人力资源管理包括【思维篇】与【决策篇】,【思维篇】以数字化思维升级为主,帮助学员构建数字化人力资源管理的顶层逻辑,了解数字化人力资源管理的发展趋势和转型共识;【决策篇】从数字化选才、育才、用才、留才的数据应用场景、数据收集、数据分析、应用决策出发,帮助学员打通数字化人力资源管理转型通道,通过了解数字化人力资源管理的最佳实践,快速建立企业数字化人力资源管理转型的实践步骤和方案。

课程收益|CourseBenefits

1、建立数据思维:从人力资源的各个模块出发,手把手带你进行数据的收集-整理-分析-结论,形成数据化思维和方法论

2、掌握分析方法:围绕数据解读,教你如何对问题进行定位、诊断与解决,让你通过数据分析,切实解决企业HR的实际问题

3、掌握分析工具:基于分析工具,了解数据收集的重要性,掌握数据清洗的快速处理方法,将工具与数据结合,提升数据分析效率,为人力资源数据分析仪表盘提供数据基础

4、创建人力资源数据仪表盘:通过人力资源数据分析,创建基于人才选用育留的数据仪表盘,为人力资源管理战略及策略提供数据决策

5、掌握数字化人力资源管理转型实践:以终为始,构建基于问题分析、目标制定、关键场景、落地实施四位一体的数字化转型实践

6、提升人力资源效能:通过数据分析,对企业人力资源战略决策、人工成本、人力资源配置、人力资源效能提升等层面进行合理控制,支撑业务,推动HR管理创新

7、工具模板即学即用:给体系+给工具+给方案拿来即用

人力资源数据分析能解决哪些问题

解决企业人力资源配置是否最佳的问题

解决企业人力资源效率是否最高的问题

解决企业人力资源成本是否最低的问题

解决企业人力资源组织结构调整是否及时的问题

解决企业人力资源战略决策是否科学的问题

解决企业人力资源数据是否准确的问题

解决企业人力资源转型方向是否正确的问题

课程亮点|Coursehighlights

配套作业:每节课配备对应作业,确保当节内容充分吸收内化

专属点评:配备专业助教进行作业点评,针对性的查缺补漏

学习跟进:课程期间配备专属班主任一对一服务,解决任何学习问题

超值福利:报名者都可获得HR数据分析场景应用的工具模板资料大礼包

直播答疑:邀请授课讲师直播互动,零距离进行答疑解惑+知识拓展

课程结构|Coursestructure

三个阶段:人力资源数据分析、人力资源数据分析仪表盘、数字化人力资源管理

六大篇幅:通识篇、分析篇、工具篇、应用篇、思维篇、转型篇

每个篇目:体系(思路逻辑)+分析(诊断工具)+方案(开箱即用)

学习方式:内容听讲+模板示例+案例实操+内化作业+任务考核+直播答疑+串讲考证

明星师资:人力资源数据分析专家+数据分析工具应用专家+数字化转型专家

学习平台:时代光华ELN学习平台

申报条件|Declarationconditions

--具备以下条件之一者,可申报人力资源数据分析师中级:

培训对象|Trainingobject

企业管理人员、人力资源管理者、企业数据分析师、人力资源咨询顾问

学习流程|Learningprocess

第一阶段:人力资源数据分析

课程模块

课程内容

学习形式

通识篇

直播开营仪式

1小时

直播

人力资源数据分析的价值、数据逻辑下的“人效台账”

1周

线上自主学习

作业1:请根据案例资料,完成人力资源基础数据分析

分析篇

一、基于数据分析的招聘效能提升

作业2:招聘模块数据分析报告

二、基于数据的培训投资回收期分析

作业3:培训需求分析报告及培训实施计划

重要知识点讲解、直播答疑、点评作业

19:00-20:30

三、基于数据的薪酬ROI分析

作业4:通过薪酬调查分析公司的薪酬水平

四、基于绩效数据分析的人效提升

作业5:根据材料设计绩效考核分析报告

五、基于数据分析的人力资源风险预测与控制

作业6:离职分析报告

六、影响人力资源规划落地的基盘数据

作业7:年度人力资源规划

知识内化

知识点汇总串讲、直播答疑、点评作业

第二阶段:人力资源数据分析仪表盘

工具篇

一、数据收集

2周

二、数据清洗

三、数据处理

四、数据分析工具

五、数据展示

六、数据透视表及数据图表

应用篇

一、人力资源数据分析仪表盘-选人

二、人力资源数据分析仪表盘-育人

三、人力资源数据分析仪表盘-用人

四、人力资源数据分析仪表盘-留人

作业:设计人力资源各模块的仪表盘

点评作业、知识点汇总串讲、直播答疑

第三阶段:数字化人力资源管理

思维篇

数字化思维升级

转型篇

一、人才选拔可视化仪表盘与优化决策

二、人才培养可视化仪表盘与优化决策

三、人才任用可视化仪表盘与优化决策

四、人才保留可视化仪表盘与优化决策

五、数字化人力资源管理转型工作机制

六、数字化人力资源管理转型实践步骤

选修:数据存储-MySQL的应用技巧

知识点汇总串讲、直播答疑、点评作业、结营仪式

课程内容|Coursecontent

通识篇:人力资源数据分析基础应用

一、人力资源数据分析的价值

二、人力资源数据分析方法和汇报策略

1、数据的采集和处理

2、数据的分析和诊断

3、方案的给出和解决

4、人力资源分析报告的常规结构

【案例】一份HR分析报告引发的职场变迁

【实操】如何将案例中的数据进行图表呈现

三、人力资源数据分析的价值应用

1、数据分析与管理者的三大核心能力

(1)制定标准的能力

(2)发现问题的能力

(3)解决问题的能力

2、数据分析覆盖的四大应用场景

(1)描述型分析

(2)诊断型分析

(3)预测型分析

(4)指导型分析

分析篇1:基于数据分析的招聘效能提升

一、招聘模块的数据体系

1、衡量招聘工作成效的结果数据

2、决定招聘工作成效的过程数据

3、影响招聘工作开展的基盘数据

二、招聘模块的数据分析

1、招聘计划完成率

(1)招聘计划完成率计算方式及分析

(2)招聘计划达成情况诊断及改善方案

2、试用期转正率

(1)试用期转正率的计算方式及分析

(2)试用期转正率低的问题诊断及提升方案

3、招聘金字塔

(1)招聘金字塔的模型构建及转化率分析

(2)招聘金字塔的系统诊断及优化方案

4、岗位胜任能力

(1)岗位胜任力的模型构建

(2)岗位能力的偏差分析及应对方案

5、人才画像(标签设定、目标分析、方案策划)

(1)候选人标签及行为路径分析

(2)人才地图设计及应用

6、招聘渠道费用(成本分析、渠道规划)

(1)招聘渠道成本核算方式及分析

(2)招聘渠道优选方案规划

三、招聘模块的分析报告

模板示例:招聘模块数据分析报告

案例实操:根据案例材料写一份候选人推荐报告

分析篇2:基于数据的培训投资回收期分析

一、培训模块的数据体系

1、衡量培训成效的结果数据

2、决定培训成效的过程数据

3、影响培训成效的基盘数据

二、培训模块的数据分析

1、培训效果评估

(1)培训评估方法

(2)培训四层次评估分析及应用

2、培训(直接/间接)收益评估

(1)培训直接收益核算

(2)培训收益评估分析及改善措施

3、培训预算及学习地图

(1)年度培训预算及学习地图构建

(2)年度培训预算结构性分析

4、培训投资回收期

(1)培训投资回收期核算及分析

(2)培训投入产出问题诊断及解决方案

5、培训需求分析

(1)如何找差距

(2)培训需求偏差诊断及优化方案

三、培训模块的分析报告

模板示例:培训模块数据分析报告

案例实操:根据案例材料帮助做培训需求分析报告及培训实施计划

分析篇3:基于数据的薪酬ROI分析

一、薪酬模块的数据体系

1、衡量薪酬激励成效的结果数据

2、决定薪酬激励效果的过程数据

3、影响薪酬水平的基盘数据

二、薪酬模块的数据分析

1、薪酬的ROI分析

(1)百元投入产出核算及分析

(2)投资回报曲线分析及优化思路

2、薪酬满意度分析

(1)薪酬满意度数据采集及分析

(2)薪酬满意度问题诊断及解决方案

3、薪酬额度分析

(1)薪酬水平分析(薪酬分位值)

(2)企业支付能力分析(盈亏平衡/比率分析/固定利润)

(3)薪酬总额分析

(4)薪酬预算分析及调整方案

(5)岗位价值分析

4、薪酬结构分析

(1)薪酬结构合理性分析

(2)薪酬结构性问题及优化方案

三、薪酬模块的分析报告

模板示例:薪酬模块数据分析报告

案例实操:如何通过薪酬调查帮助解决薪酬水平问题

分析篇4:基于绩效数据分析的人效提升方法

一、绩效模块的数据体系

1、衡量绩效管理成效的结果数据

2、决定绩效管理成效的过程数据

3、影响绩效管理的基盘数据

二、绩效模块的数据分析

1、绩效分析

(1)人效(人均产值/人均销售额)数据核算及分析

(2)个人绩效偏差分析及改善

(3)绩效复盘

2、绩效指标分解

(1)价值链模型

(2)三层次结构构成

(3)战略地图

3、绩效指标结构性分析

(1)绩效指标四要素

(2)绩效核算方法及其激励性分析

(3)指标权重的"指挥棒"作用

(4)绩效指标的纵向闭环

(5)绩效指标的横向联动

三、绩效模块的分析报告

模板示例:绩效模块数据分析报告

案例实操:根据材料帮助撰写绩效分析报告

分析篇5:基于数据分析的人力资源风险预测与控制

一、员工关系模块的数据体系

1、衡量员工关系成效的结果数据

2、决定员工关系成效的过程数据

3、影响员工关系的基盘数据

二、员工关系模块的数据分析

1、雇主品牌吸引力分析

(1)企业人才吸引力要点梳理及分析

(2)企业人才吸引力问题诊断及改善措施

2、用工纠纷

(1)用工风险比例核算及分析

(2)关键问题诊断及解决方案

3、离职率

(1)离职率计算方式及分析

(2)离职原因诊断及解决方案

4、员工满意度

(1)员工满意度调查问卷及统计分析

(2)员工满意度问题诊断及解决方案

5、人员稳定性

(1)人员稳定性分析

(2)人员异动问题诊断及解决方案

三、员工关系模块的分析报告

模板示例:人力资源风险管控分析

案例实操:根据案例材料写一份离职分析报告

分析篇6:影响人力资源规划落地的基盘数据分析

一、规划模块的数据体系

1、衡量规划价值的结果数据

2、决定规划成效的过程数据

3、影响规划落地的基盘数据

二、规划模块的数据分析

1、人才需求分析

(1)德尔菲法

(2)经验预测法

(3)回归分析法

(4)趋势外推法

(5)比率分析法

2、人才供给分析

(1)技能清单

(2)马尔可夫模型

(3)管理人员接替计划

3、人力资源供需平衡分析

(1)人才基盘静态分析

(2)期初期末动态分析

三、规划模块的分析报告

模板示例:人力资源年度规划;案例实操:根据案例材料写一份人力资源供需分析报告

第二阶段:人力资源数据仪表盘

工具篇1:数据收集

1.数据验证的重要作用

2.流水账式数据源表设计方法

3.信息类数据源表设计方法

4.外部数据采集方法

5.数据百变之自定义格式

6.各种数据录入技巧

工具篇2:数据清洗

1.缺失数据的快速处理

2.不规范数据的快速处理

3.重复数据的快速处理

工具篇3:数据处理

1.字段的合并方法

2.字段的拆分方法

3.字段的匹配操作

4.表格的合并方法

5.表格的拆分方法

6.表格互转方法

工具篇4:数据分析工具及函数

一、EXCEL数据分析工具

1.描述性统计

2.预测分析

4.回归分析

5.规划求解

6.筛选与高级筛选

7.数据透视表的操作

二、EXCEL数据分析--函数应用(上)

1.逻辑函数-FALSE和TRU、AND和OR函数

2.逻辑函数-IF函数

3.逻辑函数-IFS函数、IFNA与IFERROR函数

7.文本函数(上)

8.文本函数(中)

9.文本函数(下)

三、EXCEL数据分析--函数应用(下)

1.统计类函数(上)

2.统计类函数(中)

3.统计类函数(下)

4.数学函数(一)

5.数学函数(二)

6.数学函数(三)

7.数学函数(四)

8.查找与引用函数(上)

9.查找与引用函数(中)

10.查找与引用函数(下)

工具篇5:数据展示

1.微图表展示

2.图表的基础知识

3.组合图表使用方法

4.旋风图的制作方法

5.温度计图的制作方法

6.直方图的制作方法

7.帕累托图的制作方法

8.箱形图的制作方法

9.漏斗图的制作方法

10.树状图的制作方法

11.旭日图的制作方法

12.双层饼图的制作方法

13.瀑布图的制作方法

14.矩阵图的制作方法

工具篇6:数据透视表及数据图表

1、数据透视表

(1)数据透视表

(2)数据透视表实战演练

2、经典数据图表

(1)经典数据图表1

(2)经典数据图表2

(3)Excel动态图表初体验

(4)利用各种控件实现动态图表

应用篇:人力资源数据分析仪表盘

人才最优配置解析

人才编制与现有配置对比分析

现有人才配置评估分析

招聘数据收集方法

招聘效率分析

招聘过程分析

招聘资源投入产出评估分析

人才选拔数量仪表盘设计

招聘管理全方位仪表盘设计

人才盘点四象限

人才胜任力评估

培训数据收集方法

培训计划与实施情况对比分析

培训资源分配情况分析

人才培训情况分析

培训效果评估分析

培训管理仪表盘设计

人效指标解析

人效仪表盘制作

人力成本中分解与诊断

人力成本监控仪表盘

绩效考核结果分布分析

以数据分析组织和个人绩效情况

员工离职分析及人才留用政策调整

员工离职分析仪表盘设计

用箱形图识别组织薪酬情况

数据分析下的薪酬内外部公平分析

数字化人力资源管理-思维认知

数字化人力资源管理-核心共识

数字化人力资源管理-打开方式

一、数字化选才-人才选拔可视化仪表盘与优化决策

二、数字化育才-人才培养可视化仪表盘与优化决策

三、数字化用才-人才任用可视化仪表盘与优化决策

四、数字化留才-人才保留可视化仪表盘与优化决策

人力资源管理业务流程梳理

人力资源管理最佳实践对标

人力资源管理权责关系划分

人力资源管理平台开发迭代

人力资源管理全员宣贯沟通

问题分析:数字化管理的关键人物关系

制定目标:数字化管理的关键流程规划

关键场景:数字化管理的关键业务场景

落地实施:数字化管理落地的关键动作

数字化人力资源-激活个体、成就组织

师资介绍|Courseinstructor

林老师人才运营操盘手、人力资源数据研控专家;时代光华特聘人力资源数据分析专家

上海创基会“双创指导专家”;华东理工大学MBA研修;曾任浙江省交通厅下属交通投资集团人事经理、上海冠松集团人力资源副总、书香门地行政人事副总裁等职。十余年集团型企业人力资源管控经验,从HR入门到HRVP;十余年企业管理咨询和实战授课经历。

齐老师人力资源数据化管理领域专家,时代光华特聘人力资源数据分析专家

曾任大型国企人力资源管理负责人,民营企业HRD、HRVP等岗位,亚太人才资本研究会特聘导师,Excel实战讲师,专注人力资源数据化与可视化。著有畅销书《Excel人力资源管理实操从入门到精通》。

卢老师国际人力资源管理协会理事,时代光华特聘人力资源数字化转型专家

法学学士,中科院心理学研究生,曾任软通动力集团人力资源经理,亚信集团人力资源与组织发展经理,京万年基业建设投资集团人力行政总监,北京华信文化集团公司人力资源总监。是目前国内最早研究管理心理学在组织发展与团队管理中应用的实战派专家之一。

【主办单位】上海时代光华教育发展有限公司

【学习周期】2021年6月22日-7月28日(6大篇幅、5周线上自主学习+直播作业点评及答疑)

【课程说明】¥3800元/人(第一期试点课特享价:XXXX元/人,费用包含:培训费、电子版资料费、认证考前串讲费;不包含考试费);考试费:380元/人。

【报名及流程】:报名提交资料培训考前串讲考试合格拿证【课程咨询】17316258614苏老师

THE END
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6.汽车维修协议范文14篇(全文)虚拟仪表成功读取汽车动力系统的发动机状态、转速、温度、行驶速度、存油量等参数信息并显示,显示结果和汽车仪表盘完全一致,达到设计的预期目的。如图6、图7所示。 基于OBD协议的Android平台汽车虚拟仪表设计方法真实有效,其价格低廉,通用性好,实用性强,达到了预期的设计目标,可以直接用于小型载客汽车或在稍作改造后用于https://www.99xueshu.com/w/fileob536yu6.html
7.数据可视化细节设计技巧数据可视化中图表和数字运用是非常多的,数字字体的样式也是非常重要的一点。字体的选择并不是一个随机过程。所以下我做了一个市场分析。 数字展示需要注意以下几点 1. 汉字与数字的区别 我们都知道中国的汉字和阿拉伯数字是有大小区别的,正常情况下数字比汉字小2Px左右,那么我们在做设计稿时候就像关注数量或者金额等http://www.nashdt.com/h-nd-39.html
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9.Tableau(5)奥迪汽车数据分析案例.老酱1 准备数据源 2 同比及环比 2.1 准备工作 2.2 同比及环比 3 车型-销售额分析 4 月度销售趋势(近12个月) 5 区域销售占比图 6 销量Top 3及Bottom 3的车型 6.1 Top 3 6.2 Bottom 3 6.3 切换 7 销售驾驶舱 8 仪表盘的交互 9 结果 10 Tableau发布 https://www.cnblogs.com/lj-C/p/14974458.html
10.2024至2030年中国仪表表盘数据监测研究报告.docx2024至2030年中国仪表表盘数据监测研究报告目录一、行业现状 41.行业概述: 4描述过去几年行业发展情况及主要驱动因素。 42.市场规模与增长趋势: 5介绍主要细分市场的增长潜力及其对整体市场的影响。 53.竞争格局分析: 6总结主要竞争对手的市场份额和竞争策略。 6讨论新进入者的机会与威胁,并评估行业集中度变化趋势。https://www.renrendoc.com/paper/359964913.html
11.基于CAN总线的嵌入式汽车仪表设计AET本文采用Nokia最新开发的Qt Quick高级用户界面技术,为嵌入式设备快速轻松地创建动态触摸式界面和轻量级应用程序。在Qt Quick中,新增加了一种简便易学的语言QML,这种语言能让Qt应用程序开发变得更为方便快捷。 1 汽车仪表总体结构 汽车仪表主要由数据接收发送、数据处理与存储和触摸屏显示3个模块组成,如图1所示。 数据http://www.chinaaet.com/article/212585
12.数据报表仪表盘数据仪表盘如何做图表仪表盘对仪表盘,大家应该非常的熟悉了,经常在汽车上看到,但实际上,仪表盘在各类数据统计表格上也经常可以看到。而且仪表盘作为数据报表上的一个元素用处还是非常大的,很多大企业在制作报表的过程中,为了增加报表的颜值都会增加这样仪表盘图。那么,数据仪表盘如何做?如何在数据报表做仪表盘,用什么工具可以轻松完成? https://www.fanruan.com/bw/ypbt
13.数据可视化电动汽车驾驶仪表盘ui界面图片下载包图网提供精品模板下载,本设计作品为数据可视化电动汽车驾驶仪表盘UI界面,格式:SKETCH,像素:1920x1080,下载即可获得源文件,作品可编辑修改,主体文字图片皆可替换,下载数据可视化电动汽车驾驶仪表盘UI界面就到包图网。https://m.ibaotu.com/sucai/19588578.html
14.有哪些好看的数据分析图好看的数据分析图分为:1)构成分析类:如饼图/环形图、玫瑰图、旭日图、仪表盘等;2)对比分析类:如柱状图/多指标柱状图、条形图/多指标条形图、象形图、堆积柱图/堆积条图、折线图、面积图等;3)分布类:如散点图/气泡图/四象限图、地图、箱线图等;4)关系分析类:如桑基图、关系树图等。 https://www.linkflowtech.com/news/724
15.转帖管理驾驶舱与仪表盘怎样让这个仪表盘图表可以方便地应用到其他报告中呢? 为方便后续应用仪表盘图表,我们将C~E列辅助数据转换为静态数组。方法:选择某个序列的图形,鼠标定位到公式栏,按F9键,此时该序列公式即变化为一组静态数据。以预警色带的数据源为例: =SERIES(Sheet1!$D$6,,Sheet1!$C$7:$C$29,2) ---》转换为了: =https://blog.itpub.net/7868752/viewspace-1059664/
16.可编程逻辑器件之汽车仪表盘设计汽车仪表盘编程由于本次实验集多个功能于一体,是汽车仪表盘的综合显示系统设计,由于仪表显示器仅由六个数码管组成,所以需要进行功能切换显示,才能够将汽车行驶里程与汽车速度都给切换显示出来,所以需要逻辑代码,将不同功能按键在操作按下时,不发生逻辑错误,能够正确显示出对应功能按键所显示的对应数据(汽车行驶里程、汽车行驶速度、故障https://blog.csdn.net/m0_60004633/article/details/129188946
17.5分钟就能制作炫酷仪表盘!秒变数据可视化老司机(附数据分析模板目前市面上的其它aPaaS产品大多仅支持联动筛选,并不具备数据钻取和追溯原始数据的能力。 而伙伴云独有的探索式分析仪表盘,可通过数据本身所呈现出的各种可视化图表,对数据进行联动筛选、钻取等,逐步细化结果,从而快速找到业务中存在的问题,及早作出决策。 https://www.huoban.com/blog/article/templates_dashboard
18.长城汽车(601633)估值分析特色数据估值分析 长城汽车(601633) 相对估值:24.48-27.05估值准确性:B 数据更新日期:2024/11/24 估值范围:结合多个基本面维度进行的相对估值测算结果 估值准确性:估值模型的历史回测情况,评级由高到低分别为A+、A、B、C 估值仪表盘:估值指针的可视化展现,仪表盘越偏向左侧代表该股越低估,反之则表示该股越高估。 http://resource.stockstar.com/DataCenter/PrivateData/Assess_value_601633.html
19.老钱庄最新资料,数据分析计划PHG57.180体验版未命名2. 数据建模 针对特定的分析目的,选择合适的建模技术是分析计划的关键。例如,如果目标是进行违约预测,可以采用逻辑回归或决策树等模型;而如果目标是客户细分,聚类分析将是一个有效的工具。 3. 数据可视化 将分析结果以图表或仪表盘的形式展示,能够有效提升信息的传达效率。对于老钱庄的管理层而言,能够直观了解关键指标http://app.buickzy.com/post/2760.html
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