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ビジネス定量分析(前編)

  • 0h 49m (5sections)
  • 分析
  • 中級

こんな人におすすめ

・意思決定能力を高めたい方
・数字を使って人を説得したい方
・数字による分析能力を高めたい方

このコースについて

「なんとなく数字に苦手意識がある」という方もいるかもしれませんが、ビジネスで使われる定量分析の基本は、とてもシンプルです。

前編・後編を通して、事例を用いながら、ビジネスの意思決定に求められる分析の基礎、分析の際の考え方、グラフでの見せ方などを学んでいきます。
まず前編では、分析とは何か、そのための仮説思考の考え方をおさえ、分析の視点を養います。
物事を経験や感覚ではなく、定量的な根拠を持って考察し、判断する能力を身につけましょう。

※「ビジネス定量分析」は「前編」「後編」の2コースからなります。
「前編」を修了した方は、「後編」も視聴されることをお薦めします。
・ビジネス定量分析(後編)
https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/ddf49175/learn/steps/36637

※2020年9月23日、動画内のビジュアルを一部リニューアルしました。内容に変更はありません。
 旧版でコースを修了している場合、本コースは未視聴・未修了の状態となります。
 旧版の修了証はマイページの「学習の履歴」より引き続き発行いただけます。

講師プロフィール

鈴木 健一 グロービス経営大学院 教員

東京大学大学院工学系研究科修了、米国シカゴ大学経営大学院修士課程修了。
野村総合研究所を経た後、A.T.カーニー社にてマネージャーとして経営コンサルティング業務に従事。メーカー、通信事業者の新規事業戦略、マーケティング戦略、オペレーション戦略などの分野で幅広いコンサルティング経験を有する。グロービスでは2006年の大学院設置認可、さらに2008年の学校法人設立など、開学から2016年3月まで10年にわたり事務局長として大学院運営にたずさわってきた。現在は教員としてテクノベートシンキング、ビジネスアナリティクス、ビジネスデータサイエンスをはじめとする思考系、テクノベート系科目の科目開発、授業を担当するほか、グロービスAI経営教育研究所(GAiMERi)の所長としてAIを使った次世代の経営教育を創るべく研究開発に時間とエネルギーを使っている。

コース内容

  • コース紹介
  • 分析とは何か
  • よい分析のための「仮説思考」
  • データ収集
  • 分析の「5つの視点」

より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。

100+人の振り返り

  • k-hot

    メディカル 関連職

    講義内容は工夫されていて面白かったです。
    一方で、わかりづらいとコメントが多かった設問3〜4を(勝手に)解説します。

    設問3の選択肢2は「自分自身が・・・」とあり、サンプルサイズが1人だけで、データの数が不十分なため、適切でないになったと推測されます。ただし、この選択肢ちょっと分かりづらいですね。冗長な表現を避けて、「旅行時に、自分の支払いの全記録をつける」など、簡潔な表現に変更した方がわかりやすいと思いました。

    設問4は、「商品Aの売上」と「天気」との関係性を見ており、2つのデータの関係性は「相関」と呼びます。この相関については、後編のSection8あたりから説明されていきます。一方の「ばらつき」とは、データの大きさがそろっていない状態、変動の大きさを示しますが、やはり後編で視覚的に見たほうがわかりやすいと思います。ということで、設問4は後編に続く布石として、つい先走って挙げてしまったのだろうと思われます。

    ------------------------------------------------------------------------------------------------------
    爆撃機のクイズ問題、「3」を選んで間違えたので、調べてみたら、奥深くて面白いですね。オリジナルは、コロンビア大学の数学者・統計学者のエイブラハム・ウォールドが戦時中に行った分析法による「生存バイアス」として有名みたいです。生還した航空機の損傷分布だけでなく、帰還していない航空機も含めた全体像を想定する手法が客観的・科学的で良いですね。

    さらに、機体部をAとBに分けて、被弾を☓、被弾なしを○にして、生還機をA☓B○とします。すると、帰還できていない爆撃機の考えられる組み合わせは全部で4パターンになります。
    生還機:    A☓ B○  (比較対象) 
    パターン1:  A☓ B☓  (全体損傷)      → Bを補強すべき
    パターン2:  A○ B☓   (生還機と反対)   → Aを削減し、Bを補強すべき
    パターン3:  A☓ B○   (生還機と同じ)   → 機体以外に資源を投入
    パターン4:  A○ B○   (完全無傷・爆撃なし) → 作戦中止、方針変更
    そして、生還機と『比較』すると、1と2の場合はBを補強すべき(今回の正答)になります。一方、3の場合は生還・非生還とも差がないので、機体の補強はやめて(逆に軽量化して、操縦性能を増し)、爆撃された時の生還スキルを磨くなどに資源を投入すべきでしょう。最後の4では、逃げた・捕まった、敵に取り込まれたなど想定外の事態が生じていると考えて、直ちに作戦を中止し、現状把握や、撤退・交渉など大きな方針変更を考慮すべきかと考えました。

    2021-07-10
  • kikunojou

    営業

    最後のテスト,もう少し補足がほしい。ばらつきのところ。何度ビデオをみても理解できない。。。

    2020-11-10
  • take_917

    メーカー技術・研究・開発

    飛行機の例は、ある個所に被弾がないため生存できたというのは良いと思うのですが、yes/noの質問になっているため、例えば「重要な部分に被弾しているものの、撃墜されるまでには至らなかった」という現象を見逃している気がします。絵を見るとプロペラ部に被弾があるとありますが、プロペラにあまりに被弾しすぎると撃墜されるのは目に見えているため、この設問と答えには若干の違和感があります。もちろん帰還した飛行機が被弾していない部分は、ちょっとでも被弾すると即死な部分である可能性が高いでしょうが、閾値を超えると撃墜になる部分も考慮する必要があるように思います。これは、何が主要因となって撃墜しているのか、もう少しよく見ないといけないと思います(例えばプロペラ被弾が多いことによる撃墜が多いのであれば、先にプロペラ部の強化もしくは被弾の低下を検討したほうが良い)。
    また、被弾していない部位についても、重要な部分でなくとも構造的に被弾しにくいだけという可能性があります。となると、一概にそこは重要な部分とはならず、とりあえず強化すればよいという話ではないと感じます。

    2020-12-12
  • user-0d53ec7ebb

    メーカー技術・研究・開発

    愛の値段、よい例でした。

    2021-01-31
  • masashigenosue

    メーカー技術・研究・開発

    設問3について、詳しく説明してほしいです。

    2020-10-04
  • tsh

    営業

    最後のテストの設問3への問いが多いようですが、選択肢2についてはサンプルの母数がN=1しかなく、サンプリングバイアスそのものであり、不適と思います。

    2021-02-12
  • tosatosi

    経営・経営企画

    最後のテストの説明がほしいです

    2021-02-10
  • kenjiroyoshida

    マーケティング

    最後のテストの意図がわksらなかった

    2020-10-06
  • hiro_yoshioka

    メーカー技術・研究・開発

    ・e-stat、リサーチ・ナビ使ってみます

    2021-05-22
  • yuki_0719

    マーケティング

    データ分析を有効活用するためにはまず目的を明確にすることが重要。その上で、仮説を立て、データを収集し、仮説を検証する必要がある。データはアウトプットを予測して自分の思い込みを正当化することもできるので、まず目的が正当か、データの母集団が恣意的でないかを確認してアウトプットをみることも重要。

    2020-09-26
  • wkiymbk

    IT・WEB・エンジニア

    分析の本質は比較であることを学びました。
    今後、分析する際には必ず、「何と比較しているのか」を確認します。

    2020-12-02
  • r_konishi

    営業

    分析の本質は比較とは、とても同感できます。
    現在、一部のマスコミで視聴インパクトを上げるために本質を表現していないデータ・グラフを多く目にしますが、ミスリードしますので、自身の仕事ではその様な事が無いよう、確りとした分析を行いメンバーへ示していきたいと思います。

    2021-05-16
  • 441

    その他

    アンケートの仕方により結論が異なってしまうことは良くあるため,本当に知りたいこと,本質のつかめるようなアンケートを実施していきたい。

    2020-09-26
  • take24

    営業

    仕事の上では売り上げ予測、製品の不良改善の注力すべき対象などの分析を行い効率的にかつ最大の成果をあげることに寄与できると思う。
    日常生活においてはクレジットカードやスーパーでの出費をエクセル等に記入し、いつどのタイミングに多くお金を使うことが多いのか、などを分析すると無駄な出費を抑えたりすることができそう。

    2020-09-26
  • saggi

    その他

    分析の5つの視点
    1.インパクトある分析なのか?
    2.比較対象は明確化
    3.トレンドは?
    4.ばらつきは?
    5.パターンは?

    というポイントを抑えて、商品やサービスの分析をしようと思う。

    分析の本質は「比較すること」を意識すること

    2021-01-24
  • kei0415

    経営・経営企画

    非常に面白い。やっぱり自分は数字が好きなんだなと再認識。

    2021-07-02
  • t_164

    メーカー技術・研究・開発

    分析の5つの視点は今後の仕事で留意したいと思います。

    2020-09-26
  • makiko1729

    メーカー技術・研究・開発

    データ分析をしなくてはいけないと言われて久しく、何をすることがデータ分析なのだろうと訝しく思っていたが、実はエンジニアとしてやってきたことそのものご割と既にデータ解析であり、普通のことをやれと言われてるに過ぎないことが分かった。

    2020-10-10
  • kzhr2358301

    金融・不動産 関連職

    インパクトを考えずに分析をしていたことがあることを反省。
    ばらつき、パターンは先入観で判断しそうにも思うので5つの視点で総合的に判断していこうと思います。

    2020-12-27
  • yaski

    営業

    インパクトの少ない部門に身を置いている人は、どうすれば良いのでしょうか。。。やはり、山勘と竹槍?

    2021-01-19
  • sumire0006

    販売・サービス・事務

    同一条件のもと、目的を抑え、バイアスを掛けずに、比較分析して行きたい。

    2021-02-07
  • maytokyo

    マーケティング

    既存データで国会図書館のデータの所在参考になりました。
    仮説思考の4つのステップさらに意識します。
    映画のマネ―ボールのエピソードや、鈴木先生のプロ選手の誕生日月の分析、子ども時代の自己効力感と結びつく説、面白かったです。 

    2021-03-15
  • nabe_0625

    営業

    普段のビジネスシーンにおいても活用できると感じました。
    売上分析をするにあたり、比較や仮説思考・5つの視点における分析は重要ですし、社内で発言の材料するにしても、より説得力が増すものであると考えます。

    2021-05-03
  • live_volo

    営業

    米国選挙予想において、調査会社のサンプリングバイアスがよく起こる。データを収集する方法と5つの視点から分析する事の重要性を学びましたが、これだけではデータ間の整合性は保てない為、上記のようなサンプリングバイアスが起こる可能性があると考える。データの抽出、比較方法を詳しく学んで現場で活かしていきたい。

    2021-05-16
  • chesswing

    メーカー技術・研究・開発

    分析の時にインパクトを見落としがちでした。
    問いに応えられる分析軸は何か、きっちり抑えてから仮説を立てていきたいと思う。

    2021-07-16
  • mappon_osk

    営業

    問3.4で間違えた。よく復習しなければ

    2021-09-25
  • djmpajmpkm

    営業

    なるほどと合点の行くことが多かったが、アウトプットするには難しい

    2021-12-14
  • kenjee

    経営・経営企画

    仮説を持ってデータを見ること、そして客観的に見ることを意識していく。

    2022-01-02
  • saito-yoshitaka

    メーカー技術・研究・開発

    入手しやすいデータのみで分析するとリスクが高い為、目的を意識した分析を心がけます。

    2022-01-31
  • eijima

    マーケティング

    データ分析の基本は比較なのでApple to Appleを肝に銘じて比較していきたい

    2023-09-15
  • bipapa

    メーカー技術・研究・開発

    定量分析は比較が大事だが、対象の有無で比較する。目的を達成するために仮説を立ててデータ収集(収集方法)して検証する。
    忘れがちなインパクトを意識するが良かった。その他、ギャップ・トレンド・ばらつき・パターンなども参考にしたいと思います。

    2023-10-23
  • kaki_077

    メーカー技術・研究・開発

    例題がよく腑に落ちるものが多かったです

    2022-09-06
  • kanbekurosiba

    人事・労務・法務

    分析で大事なのは、○インパクト○トレンド○ギャップ○ばらつき○パターン

    2022-10-08
  • w-abe

    メーカー技術・研究・開発

    定量的に分析することで、誰でも同じ見解になる事がわかりました。自分だけが理解しているまたは思い込みをしていることがないよう、日頃からツールとして使っていきたい。

    2022-11-09
  • kenih

    メディカル 関連職

    データについて考える際に、批判的に見る上で役立つ。
    データは後ろ向きで集められらものが多く、意図したかどうかに関わらず、サンプリングバイアスが含まれるため。

    2022-12-21
  • jt007

    メーカー技術・研究・開発

    飛行機の例はとても印象に残りました。
    生存者バイアスを意識して、業務に取り組みたいと思います。

    2023-02-21
  • nsasame

    販売・サービス・事務

    自分が取り組もうとしていることに対してその効果と優先順位を考えるべきだと
    ちょうどアドバイスをもらったばかりだったので、動画をみて分析が足りなかったと痛感しました。
    データの集め方と分析するための5つの視点はぜひ参考にしたいです。

    2024-02-05
  • ukns0116

    販売・サービス・事務

    データをきちんと収集して、必要性も考慮しながら、レポート分析する際に活用できたらと思います。

    2024-02-07
  • minachan

    販売・サービス・事務

    愛の値段の測り方の視点が、ユニークで妙に腑に落ちました。
    目標があるとつい「成功した側の情報を重視して真似てみる」という、
    生存者バイアスを用いた思考に陥りがちなので「見る・聞く・行う」
    真の目的を押さえ、適切な比較対象を見極める必要があると感じました。
    私も数字のワンダーランドに行けるよう正しい要点から、
    使えるデータを収集して分析できるように頑張ります!(笑)

    2024-02-07
  • sa_shi_mi

    その他

    業務で分析結果を必要とする場面が多いため、Apple to Appleになっているか、サンプリングバイアスがないかを注意することはとても重要だと感じた。これまでも経験や先輩から得たノウハウなどで同様のことは行っていたが、改めて学習した内容を踏まえて効果的なデータが得られるよう心掛けたい。

    2024-02-09
  • himawarin

    専門職

    改めて、日頃の業務で定量分析を行う場面はよくあると自覚した。日頃はあまり意識せずに分析していたので、体系的に学べてよかった。サンプリングバイアスにならなように気を付けたい。

    2024-02-29
  • tk_libra

    その他

    成果を生み出す要因を数値化し、その要因の全体に占めるインパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンを分析し、成果を上げるキードライバを見出して、成果を上げやすくする。

    2023-08-08
  • nakibokuro9

    経営・経営企画

    販売商材がたくさんある場合が多く、インパクトを理解し販売優先順位をつけることが非常に大切と感じた。

    2023-12-22
  • sesesese

    その他

    分析の基本は比較であること、
    その比較のバリエーションを理解できました。

    2024-11-30
  • to-nakano

    資材・購買・物流

    効果的な分析のためには仮説思考が重要、日常課題について仮説を立て検証実施のサイクルを心がける

    2024-05-11
  • masuda-

    建設・土木 関連職

    分析にはトレンドなど多角的に見ることが大事だと思った

    2024-10-12
  • aic

    その他

    ■注意点
    生存者バイアス
    目の前にある情報から示唆を得ようとすること
    サンプリングバイアス
    無作為にサンプルを選ばないことで結果に偏りが生じる
    Apple tn Apple
    同一条件で比較する

    ■仮設思考のステップ
    目的を押さえる
    仮説を立てる
    データー収集
    仮説に基づく検証

    ■分析方法
    リサーチナビ
    estat

    ■世の中にない
    見る、聞く、行う

    ■5つの視点
    インパクト
    ギャップ
    トレンド
    ばらつき
    パターン

    2024-11-06
  • yamatochan05

    販売・サービス・事務

    まず分析の本質を比較する。そして、目的に沿って比較対象を設定。仮説思考でサイクルを回す。自社の売上向上に対しての分析を行うときに、実行していきたい。

    2025-02-13
  • kumu-0130

    その他

    比較検討が分析の基本で更に、トレンド、バラツキ、データ収集、によって比較検討がより正確なデータになる

    2025-01-19
  • gotoya

    メーカー技術・研究・開発

    注力する製品を絞る等、事業戦略を練る上で、現状分析を行う必要があり、その際の活用できると思いました。

    2025-01-19
  • oyamayui

    建設・土木 関連職

    多数の似たような案件を対処しており、それに対して時間的比較、かかるコスト要件を整理することで今後の方針が考えられそう

    2025-01-19
  • miwa0809

    その他

    仮説を立てることの重要性。データ収集についてもデータが適切かどうか見極めなければならない。また、アンケートも多ければ良いとは限らないことを学んだ。データを取得しても5つの視点でデータ自体の分析をしなければならない。

    2025-01-19
  • itadani

    その他

    分析の目的を理解し、仮説を立て、データ収集し、分析を行うことが大切

    2025-01-20
  • kazumino0120

    マーケティング

    自社売上カテゴリーでの優先順位をしっかり定め分析(比較)することが大切と学んだ。
    自社では特に成長カテゴリーと位置付けるレモン食品だと思う。

    2025-01-20
  • negishi100508

    メーカー技術・研究・開発

    講座を聞くとなるほどと理解することばかりではあったが、実際にはインパクトを考えずに分析を始めてしまうことも多い。
    常に何のための分析か意識して行うことが大切だと考える。

    2025-01-20
  • higekazu

    経営・経営企画

    問題解決に向けては、仮設検証の重要性を認識できた。
    飛行機の問題での検証内容が勉強になった。

    2025-01-20
  • ponko3-1

    資材・購買・物流

    自業務で分析を行う事が有るが、多種要因の排除に苦労をしている。
    今回の講習内容を用いて、適切な分析を意識したい。

    2025-01-20
  • a_rara

    その他

    最後のテストの3は最後まで分からなかったです。

    2025-01-20
  • t03290512

    営業

    事前データを収集する事により対策がたてれる

    2025-01-20
  • ochi-taka

    専門職

    比較が大事と学びました。そこに注意しながら業務で分析を行う際に活用してみます。

    2025-01-20
  • kumilabi

    販売・サービス・事務

    数字は苦手な方なので、考え方を変えて業務に取り入れていきたいです

    2025-01-20
  • hsssmmt

    資材・購買・物流

    見積コストの妥当性判断などを分析によって活用できそう

    2025-01-20
  • takumi54

    営業

    定量分析をする際に必要な視点を学ぶことができた。
    分析対象を明確にし、比較する際に重要な視点を見失わないようにしていきたい。

    2025-01-20
  • zling412

    資材・購買・物流

    分析の本質は比較であることについて 再認識しました、何と比較すればいいか 対象をしっかり押さえた上で分析するように今後の業務に取り込んでいきたいと思います。

    2025-01-20
  • kazuhito123

    メーカー技術・研究・開発

    分析=比較であり、目的を持って仮説思考を立てて検証する事が効率よく成果が出せる事はクリティカルシンキングとも繋がるなと感じました。
    バイアスがかかってないか、目的を捉えているかを軸に分析をするのが大切だと改めて感じました。

    2025-01-20
  • sekiguchi_h

    メーカー技術・研究・開発

    今までデータ分析する際はインパクトを考えずに行っていた。ばらつき、パターンは主観的になりがちだが、5つの視点で総合的に判断していくことが大事だと理解した。

    2025-01-20
  • gmi777

    人事・労務・法務

    定量分析が参考になった

    2025-01-21
  • enn1111

    その他

    非常に分かりやすく参考になりました

    2025-01-21
  • titose

    営業

    5つの視点において分析をおこない
    結論に導いていく事を念頭に今後の業務に取り組みます。

    2025-01-21
  • c-hirai

    IT・WEB・エンジニア

    最後のテストの説明がほしいです

    2025-01-21
  • ako_k

    その他

    定量分析の際に活用します。

    2025-01-21
  • takahiro_otani

    IT・WEB・エンジニア

    分析についてはあまり馴染みが無かったのですが非常に分かりやすく理解出来ました。
    愛の値段の例題も非常に納得できよい例だと思います。

    2025-01-21
  • sa_o

    その他

    他社製品と自社製品を比べた結果をしりたい

    2025-01-21
  • o_mami

    営業

    ・e-stat、リサーチ・ナビ使ってみます

    2025-01-21
  • masato-shimomae

    経理・財務

    目的をおさえ、仮説をたて、データを収集し、検証するということを行い、業務での意思決定に役立てることが出来そうです。

    2025-01-21
  • hirossi

    経理・財務

    APPLE to APPLEが冒頭に紹介されていたが、無意識のうちにORANGEと比較している、ということは多々あるのではないかと感じた。本質を見極めるためには比較対象は適切か、収集するデータはその目的にふさわしいかなどを見極める必要があると感じた。

    2025-01-22
  • shohgo_nishida

    IT・WEB・エンジニア

    データを分析する上で視点が重要だということはよくわかった

    2025-01-22
  • eriko_hasegawa

    経理・財務

    主観に惑わされないように、さまざまな事例、複数名の情報を客観的に見られるよう気を付けたいです。

    2025-01-22
  • yoko-nishiyama

    その他

    すでにあるデータを活用することを教えていただきました

    2025-01-22
  • masato-y

    営業

    お客様への提案時の裏付けとして定量分析の結果を使える。特に自分達で見て、聞いて、実施した結果は他社との差別化に繋がる貴重なデータである。

    2025-01-22
  • taku_asa

    メーカー技術・研究・開発

    apple to appleの考え方が重要と感じた

    2025-01-22
  • yoshi-kun-san

    営業

    なかなか理解が薄すすまず苦労しました。

    2025-01-22
  • jorken

    メーカー技術・研究・開発

    ものづくりの能率が、どういった設計思想に影響してるかを定量的に見定め、つくりやすい製品を実現したい。

    2025-01-22
  • shingo_inoue

    営業

    数字の捉え方に関する視点が参考になった。

    2025-01-22
  • ikem_pom

    販売・サービス・事務

    分析する際のポイントを押さえて、今後分析する際に活用したい。

    2025-01-22
  • hotate-t

    営業

    日々業務で分析し、仮説を立てて、アクションをとり、なぜ皆でそうしたいかの結果論を伝えていましたが、そう導き出すための方法論が明確に言語化されていて腑に落ちました。
    できていない人たちに共有するための術を得たと実感したとともに、私自身の思考をさらに深堀できると確信しました。

    2025-01-23
  • mai_furukawa

    IT・WEB・エンジニア

    データ分析をやれば良いのでなく、陥りやすい傾向やサンプル等にも注意が必要だと感じた。

    2025-01-23
  • mk6311

    マーケティング

    分析する観点として挙げられていた、
    インパクト
    ギャップ
    トレンド
    ばらつき
    ルール
    といったことはより普段から意識することで、意味のある分析に繋げられそう。

    2025-01-23
  • shinjiosada1213

    専門職

    業務に活用しようと思います

    2025-01-23
  • referee

    専門職

    定量分析は普段の業務においてもとても重要ですが、よく数字は独り歩きする事があります。

    2025-01-23
  • gouki

    コンサルタント

    分析をする際に、偏りが出ないようにする。また、空白部分に理由があることも見逃さない

    2025-01-23
  • mimi2024

    営業

    特定の商品について分析すると、「インパクト」「ギャップ」などを考慮するとその会社の商品全体における価値を再認識出来、リソースのかけ具合の判断が出来るようになるので有用だと思った。

    2025-01-23
  • shuntex

    マーケティング

    自社商品の販売見通しを立てる際の需要予測等

    2025-01-23
  • thisis

    その他

    分析の重要さを多角的な視点から学習できました。

    2025-01-23
  • toume

    営業

    使いこなせたら良いですね

    2025-01-23
  • nasu-min

    経理・財務

    データ収集には、感想や意見だけでなく、自分で実際に作業をしたり、見たり、自分で体感することも大事と分って良かった。

    2025-01-23
  • 201449

    その他

    最後のテストが理解できなかった。

    2025-01-23
  • sawada89

    建設・土木 関連職

    検討事項に関して、やみくもに始めるのではなく、仮設思考や分析方法を丁寧に用いていきたい。

    2025-01-23
  • kato_aki_

    メーカー技術・研究・開発

    必要に応じた情報を適切に収集し、土俵を合わせて比較・分析をする

    2025-01-23
  • 37-kikka

    その他

    最後のテストの説明がほしいです

    2025-01-23

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