{"product_id":"r-in-projekten-anwenden-fur-dummies-9783527715374","title":"R in Projekten anwenden für Dummies","description":"\u003cb\u003eBook Synopsis\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003eDieses Buch bietet einen einzigartigen Learning-by-Doing-Ansatz. Sie werden Ihre R-Fähigkeiten erweitern und vertiefen, indem Sie eine Vielzahl von Beispielprojekten aus der Praxis nachvollziehen. Erlernen Sie die Grundlagen von R und RStudio sowie Möglichkeiten der Datenreduktion, des Mapping und der Bildverarbeitung. Dabei kommen Werkzeuge zum Einsatz, die Daten grafisch auswerten, die Analyse interaktiv machen oder die maschinelles Lernen einsetzen. Und auf dem Weg dahin können Sie sogar Ihr Statistikwissen noch erweitern. Warum sollten Sie das Rad neu erfinden, wenn es schon fertige R-Pakete gibt, die Ihre Bedürfnisse bedienen? Hier lernen Sie sie kennen.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTable of Contents\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cp\u003eÜber den Autor 9\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eWidmung 9\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eEinführung 21\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eÜber dieses Buch 21\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eTeil 1: Das Handwerkszeug 21\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eTeil 2: Interaktion mit dem Anwender 22\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eTeil 3: Maschinelles Lernen 22\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eTeil 4: Große Datensätze 22\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eTeil 5: Karten und Bilder 22\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eTeil 6: Der Top-Ten-Teil 22\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eWas Sie nicht lesen müssen 22\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eTörichte Annahmen über den Leser 23\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eSymbole, die in diesem Buch verwendet werden 23\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eWie es weitergeht 23\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eTEIL I DAS HANDWERKSZEUG 25\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eKapitel 1 R: Was R kann und wie R das macht 27\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eR herunterladen 27\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eRStudio herunterladen 28\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eEine Session mit R 31\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDas Arbeitsverzeichnis 31\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eJetzt geht es richtig los 32\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eR-Funktionen 36\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eBenutzerdefinierte Funktionen 37\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eKommentare 38\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eR-Strukturen 38\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eVektoren 38\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eNumerische Vektoren 39\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eMatrizen 41\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eListen 43\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDatensätze (Data Frames) 44\u003c\/p\u003e \u003cp\u003efor-Schleifen und if-Anweisungen 47\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eKapitel 2 Mit Packages arbeiten 49\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003ePackages installieren 49\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDaten untersuchen 51\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eAnfang und Ende 51\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eFehlende Daten 51\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eTeilmengen (Sub Sets) 52\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eR-Formeln 53\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eWeitere Packages 54\u003c\/p\u003e \u003cp\u003etidyverse erforschen 55\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eKapitel 3 Daten grafisch darstellen 59\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDiagramme mit dem R-Basispaket erstellen 59\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eHistogramme 59\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDichteplots 61\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eSäulendiagramme 63\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eSäulen gruppieren 66\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eSchneller Projektvorschlag 67\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eKreisdiagramme 69\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eStreudiagramme 69\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eMatrix von Streudiagrammen 71\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eKastengrafik: Kästchen und Antennen 72\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eZu ggplot2 aufsteigen 73\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eWie es funktioniert 74\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eHistogramme 75\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eSäulendiagramme 78\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eGruppierte Säulendiagramme 79\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eNoch einmal Gruppierungen 81\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eStreudiagramme 84\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eStreudiagramme mit Pfiff 84\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eMatrix von Streudiagrammen 88\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eBoxplots 90\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eTEIL II INTERAKTION MIT DEM ANWENDER 95\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eKapitel 4 Mit einem Browser arbeiten 97\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Shining! 97\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eIhr erstes shiny-Projekt erstellen 98\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie Benutzeroberfläche 100\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDer Server 102\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eAbschließende Schritte 103\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eReaktiv werden 104\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eMit ggplot arbeiten 107\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDen Server ändern 108\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eNoch ein paar Änderungen 110\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eMit ggplot reaktiv werden 112\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eEin weiteres shiny-Projekt 114\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie Version mit dem R-Basispaket 115\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie ggplot-Version 121\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProjektvorschlag 123\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eKapitel 5 Dashboards 125\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDas Package shinydashboard 125\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDashboard-Layouts verstehen 126\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eErste Schritte für die Benutzeroberfläche 126\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie Benutzeroberfläche zusammenstellen: Boxen, Boxen, Boxen 127\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eIn Spalten ausrichten 134\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eEin cleverer Trick: Tabs für besseren Überblick 136\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProjektvorschlag: Statistiken ergänzen 140\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProjektvorschlag: Fügen Sie valueBoxen in tabPanels ein 140\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie Seitenleiste verwenden 142\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie Benutzerschnittstelle 143\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDer Server 145\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProjektvorschlag: Neue Position für den Schieberegler 147\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eMit Grafiken interagieren 149\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eKlicks, Doppelklicks, Rahmenauswahl 149\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eWarum das alles? 152\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProjektvorschlag: Mit airquality experimentieren 155\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eTEIL III MASCHINELLES LERNEN 157\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eKapitel 6 Werkzeuge und Daten für Projekte\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003efür maschinelles Lernen 159\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDas UCI (University of California-Irvine) ML Repository 160\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eEinen UCI-Datensatz herunterladen 160\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie Daten aufräumen 162\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie Daten untersuchen 163\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eBeziehungen in den Daten untersuchen 166\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eEinführung in das Package Rattle 171\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eRattle für iris verwenden 173\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDaten einlesen und weiter untersuchen 173\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eCluster in den Daten finden 175\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eKapitel 7 Entscheidungen, Entscheidungen,\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eEntscheidungen 181\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eKomponenten von Entscheidungsbäumen 181\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eWurzel und Blätter 182\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eBaumerstellung 183\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eEntscheidungsbäume in R 183\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eIn R den Baum wachsen lassen 184\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDen Baum in R zeichnen 185\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eEntscheidungsbäume in Rattle 187\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDen Baum erstellen 188\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDen Baum zeichnen 190\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDen Baum auswerten 190\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProjekt: Ein komplexerer Entscheidungsbaum 191\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie Daten: Car Evaluation 192\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDatenexploration 193\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDen Baum erstellen und zeichnen 194\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDen Baum auswerten 195\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eSchneller Projektvorschlag: Den Komplexitätsparameter verstehen 196\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProjektvorschlag: Titanic 197\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eKapitel 8 Auf in den Wald voller randomisierter Bäume 199\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eEinen Random Forest wachsen lassen 199\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eRandom Forests in R 201\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDen Forest erstellen 201\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDen Forest auswerten 202\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eGenauer hinsehen 203\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eFehler als Grafik darstellen 205\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie Wichtigkeit (importance) als Grafik darstellen 206\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProjekt: Glas identifizieren 207\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie Daten 208\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie Daten in Rattle bekommen 209\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie Daten untersuchen 210\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDen Random Forest wachsen lassen 210\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie Ergebnisse visualisieren 212\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProjektvorschlag: Pilze identifizieren 213\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eKapitel 9 Unterstützen Sie Ihren lokalen Vektor 215 \u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eEin paar Daten, mit denen Sie arbeiten können 215\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eEine Teilmenge verwenden 216\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eEine Grenze definieren 216\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eStützvektoren verstehen 217\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eTrennbarkeit: Sie ist üblicherweise nicht linear 219\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eSupport Vector Machines in R 222\u003c\/p\u003e \u003cp\u003ee1071 einsetzen 222\u003c\/p\u003e \u003cp\u003ekernlab einsetzen 227\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProjekt: Parteien im Repräsentantenhaus 229\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie Daten einlesen 230\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie Daten untersuchen 230\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie SVM erstellen 231\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie SVM auswerten 232\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProjektvorschlag: Noch einmal Titanic 235\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eKapitel 10 K-Means-Clusteranalyse 237\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eWie es funktioniert 237\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eK-Means-Clustering in R 239\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie Daten vorbereiten und analysieren 239\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie Ausgabe verstehen 240\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie Cluster visualisieren 241\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie optimale Anzahl an Clustern ermitteln 242\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eSchneller Projektvorschlag: Die Sepalen hinzufügen 245\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProjekt: Glas-Cluster 247\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie Daten 247\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eRattle starten und die Daten untersuchen 248\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eClusteranalyse vorbereiten 249\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eClusteranalyse durchführen 249\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eÜber Rattle hinaus 250\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProjektvorschlag: Ein paar schnelle Projekte 252\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDatenpunkte und Cluster visualisieren 252\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie optimale Clusteranzahl .. 252\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eVariablen hinzufügen 253\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eKapitel 11 Neuronale Netze 255\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eNetzwerke im Nervensystem 255\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eKünstliche neuronale Netze 256\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eÜberblick 256\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eEingabeschicht und verdeckte Schicht 257\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eAusgabeschicht 258\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eWie alles funktioniert 258\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eNeuronale Netze in R 259\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eEin neuronales Netz für den Datenframe iris erstellen 259\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDas neuronale Netz als Grafik darstellen 261\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDas Netz evaluieren 262\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eSchneller Projektvorschlag: Schon wieder diese Sepalen 263\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProjekt: Banknoten 263\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie Daten 263\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eEin schneller Blick voraus 264\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eRattle vorbereiten 265\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDas Netz auswerten 267\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eÜber Rattle hinaus: Das Netz visualisieren 267\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProjektvorschläge: Experimente mit Rattle 269\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eTEIL IV GROßE DATENSÄTZE 271\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eKapitel 12 Marketing erforschen 273\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProjekt: Einzelhandelsdaten analysieren 273\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie Daten 274\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eRFM in R 275\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eRFM und maschinelles Lernen 282\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eK-Means-Clustering 282\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eMit Rattle arbeiten 283\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eTiefer in die Cluster eintauchen 285\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie Cluster und die Klassen 287\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eSchneller Projektvorschlag 289\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProjektvorschlag: Ein anderer Datensatz 289\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eKapitel 13 Aus der Stadt, die niemals schläft 291\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDen Datensatz untersuchen 291\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eAufwärmen 292\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eEin schneller Blick und genaues Hinsehen 292\u003c\/p\u003e \u003cp\u003ePipelining, Filtern und Gruppieren 293\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eVisualisieren 295\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eMit »join« zusammenführen 296\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eSchneller Projektvorschlag: Namen der Airlines 299\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProjekt: Verspätete Abflüge 299\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eEine Variable hinzufügen: Wochentag 299\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eSchneller Projektvorschlag: Unterschiede zwischen Wochentagen analysieren 300\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eVerspätung, Wochentag und Airport 301\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eVerspätung und Flugdauer 305\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProjektvorschlag: Verspätung und Wetter 306\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eTEIL V KARTEN UND BILDER 307\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eKapitel 14 Daten auf Karten darstellen 309\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProjekt: Die Airports von Wisconsin 309\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eSich um die Voraussetzungen kümmern 309\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie geografischen Daten von Wisconsin abrufen 310\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie geografischen Daten der Flughäfen ermitteln 311\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie Flughäfen auf der Karte des Bundesstaates ausgeben 313\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eSchneller Projektvorschlag: Andere Quelle für die geografischen Daten der Airports 314\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProjektvorschlag 1: Karte eines anderen Bundesstaates der USA 315\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProjektvorschlag 2: Karte der USA 315\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie Hauptstädte der Bundesstaaten 317\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie Flughäfen einzeichnen 318\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eKapitel 15 Spaß mit Bildern 321\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eEin Bild aufpolieren: Es ist magick! 321\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie Grafik einlesen 322\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDrehen, horizontal und vertikal spiegeln 323\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eAnmerkungen 324\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eTransformationen kombinieren 325\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eSchneller Projektvorschlag: Drei F 326\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eBilder kombinieren 326\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eAnimationen 327\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eIhre eigenen Morphs erstellen .. 328\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProjekt: Zwei Legenden auf der Suche nach einer Legende 329\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eStan und Ollie herunterladen 330\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDie Jungs mit dem Hintergrund kombinieren 330\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eSo funktioniert image_apply() 331\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eZurück zur Animation 332\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProjektvorschlag: Kombinieren Sie eine Animation und ein Diagramm 332\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eTEIL VI DER TOP-TEN-TEIL 335\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eKapitel 16 Mehr als zehn Packages für Ihre R-Projekte 337\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eMaschinelles Lernen 337\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDatenbanken 338\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eKarten 338\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eBildbearbeitung 340\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eTextanalyse 340\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eKapitel 17 Mehr als zehn nützliche Informationsquellen 343\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eMit Benutzern interagieren 343\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eMaschinelles Lernen 344\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDatenbanken 344\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eKarten und Bilder 345\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eStichwortverzeichnis 347\u003c\/p\u003e","brand":"Wiley-VCH Verlag GmbH","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":53196955222359,"sku":"9783527715374","price":20.25,"currency_code":"GBP","in_stock":false}],"url":"https:\/\/bookcurl.com\/products\/r-in-projekten-anwenden-fur-dummies-9783527715374","provider":"Book Curl","version":"1.0","type":"link"}