Hallo, alle.
Mein Name Ist Rechnung Worley,
Und ICH Bin ein System Ingenieur für JMP für Die UNS Chem Team.
Heute Ich bin gehen Zu Sei sprechen Zu Du um
Ein Analytisch Arbeitsablauf für Daten Und Chemometrisch Analyse mit JMP .
ich habe A wenig Dinge ICH wollen Zu Markieren.
War gehen Zu Sei reden um bekommen Die Daten In...
Eigentlich Nur folgende Die analytisch Arbeitsablauf Das Wir Aktie
um bekommen Daten In, Reinigung Und Mischen,
Visualisierung, explorativ Daten Analyse, Gebäude Modelle.
Und Dann letzten Endes,
Was Sind Du gehen Zu Tun mit Das Daten Und Wie Sind Du gehen Zu Aktie Es?
Paar von Dinge Das Sind wichtig
Sind Die neu JMP Arbeitsablauf Baumeister,
Ich bin gehen Zu Markieren Das.
Das Ist Nur A Schnappschuss von Was Krank Sei zeigt Du In A wenig Bit.
Und Die chemometrisch Teil von Das Ist Analysieren spektral Daten,
verwenden funktionell Daten Forscher für Vor- wird bearbeitet.
Und diese Sind Jetzt gebaut hinein JMP.
Wenn du kannst sehen über Hier, wir haben bekommen A Tab hoch Hier In VZÄ Jetzt
Wo Du dürfen wählen aus anders Typen von Vor- wird bearbeitet,
Standard, normal, unterschiedlich , multiplikativ Streuung Korrektur,
Savitzy-Golay filtern, Und Grundlinie Korrektur.
Und ICH glauben Dort Wille Sei Vielleicht eins oder zwei andere Dinge hinzugefügt Zu Das.
Nur So Du wissen, Die Daten Das Ich bin verwenden Ist gezogen aus Das Papier.
Sie sehen es richtig runter Hier, zurück von 2002.
Nur Zu lassen Du wissen, das ist Wo Die Datum Ist Kommen aus.
Alle Rechts, Ich bin gehen Zu setzen Das beiseite für Jetzt,
Und Ich bin gehen Zu gehen voraus Und erhalten Dinge gehen Hier.
So Ich habe bekommen Mein heim Fenster.
Ich bin gehen Zu gehen Und Start A Datei, Neu, Projekt.
Und Die Arbeitsablauf Das Ich bin gehen Zu Sei Arbeiten mit Ist Das eins Rechts Hier.
Ich bin gehen Zu Rechts- klicken An Das.
Ich bin gehen Zu offen Es.
Was Ich habe Erledigt Ist Ich habe vergriffen Die Daten Satz Das ICH wollen Zu arbeiten mit
Und Ich habe gebaut alle diese Schritte In Die Arbeitsablauf Baumeister,
Und Ich bin gehen Zu spielen Das für Du Jetzt.
So es ist gehen Zu bevölkern unser Projekt Hier.
So Ich bin gehen Zu gehen voraus Und Schlag spielen.
Als Du dürfen sehen, das ist Gebäude Die Arbeitsablauf, tun manche Analyse.
War tun manche Modell Screening Rechts Jetzt.
Und Dann alles Ist vollständig.
Und Jetzt Wir haben alle diese Registerkarten über Die Spitze
wo wir sind vollendet Das Analyse mit Die Arbeitsablauf.
Ich habe Genau genommen inbegriffen eins andere Tisch In Dort.
Wenn Wir erhalten Dort, Krank sprechen mehr um Das.
Aber Wir das gebaut Tisch, Wir gezogen Die Tisch In
Nur Zu zeigen du sie sind aus Die Quelle Daten.
Wir haben Genau genommen gezogen Das Daten In aus ein Excel Datei.
Bekommen Die Daten hinein JMP aus Excel Ist ziemlich einfach.
Und Wir gebaut manche explorativ Daten Analyse.
So Die Erste Schritt Wir gemacht Ist tun A Verteilung,
Und Wir dürfen interagieren mit Es Nur wie irgendetwas anders.
Alles ist interaktiv aus Die Arbeitsablauf Baumeister.
Tat manche grafisch darstellen Wo ICH setzen Die Spalte Umschalter In,
hinzugefügt Die lokal Daten Filter.
Nur So Du wissen,
als Wir bauen Die Arbeitsablauf, alle diese Dinge Sind eingebaut
Und Die Aufzeichnung hilft Du halten Schiene von was ist gehen An.
Und Du dürfen sehen Das wir haben bekommen voll Funktionalität gehen An Dort.
Tat manche mehr explorativ Daten Analyse suchen bei Passen Sie Live IX an ,
tun ein [unverständlich 00:03:46]
wie in Das Fall,
Passen Sie Live IX für die Mühlenzeit an gegen Auflösung,
Und Mischung Zeit gegen Auflösung.
Nur Zu erhalten zurück Zu Es,
Das Ist Tablette Daten das ist hübsch beliebt innerhalb Die SCE Gemeinschaft innerhalb JMP.
Und Ich bin Nur Gebäude An Wie Wir würde analysieren Das Und bauen aus Das Arbeitsablauf.
Nächste Schritt würde Sei mehr- variieren Analyse Zu sehen,
für Das Auflösung, welche Ist unser Taste Leistung Indikator,
Was könnte Sei beliebig von Die Faktoren
oder Was Faktoren könnte Sei höchst korreliert mit Auflösung.
Nicht Sehen irgendetwas das ist Springen aus zu viel.
Wir Tun haben manche teilweise Korrelation,
Aber NEIN eins Faktor Ist Springen aus als
Die antworten für Die Daten Das war suchen bei.
Wir dürfen erhalten A besser Verständnis von Was Faktoren könnte Sei wichtig
Wenn Wir sehen bei A Anzeichen Screening.
Wir kann sehen Hier Das Wir haben Dinge genannt Bildschirm Größe, Mühle Zeit, sprühen Rate.
Diese sehen Zu Sei wichtig Faktoren Das Wir könnte verwenden Zu bauen A besser Modell.
Nächste, Wir dürfen Genau genommen Satz hoch A schrittweise Rückschritt.
Ich bin gehen Zu gehen Hier Und Genau genommen laufen Das Modell In A zweite.
Und Dann wir haben bekommen Das Ausgang So Das Daten Ist Dort
Und Wir könnte verwenden Das als erforderlich.
Also wir gebaut Das Modell,
Und war aus Hier suchen bei andere Typ von Analyse,
welche würde Sei Entscheidung Baum, eine Partition Analyse.
Wir dürfen Tun neural Netz, bauen Das Modell
Und Wir dürfen Tun A [unverständlich 00:05:35] Quadrate.
So wir haben bekommen alle diese Dinge zusammen.
Aber einmal alle genannt Und Erledigt,
Du könnte Genau genommen verwenden etwas genannt Modell Screening In JMP Profi
Zu bauen diese Modelle aus Und finden aus welche Ist Die am besten gesamt Modell.
Und basierend An Das, Wir dürfen sehen Das
A neural- verstärkt Modell Ist wahrscheinlich Die am besten gesamt Modell für uns Zu arbeiten mit.
Wir dürfen Dann nehmen alle Das Information,
Aktie Es mit alle unser Kollegen, Kollegen,
irgendjemand WHO könnte Sei interessiert.
Und Wir dürfen Tun Das In mehrere anders Wege.
Eins von Die am besten Wege würde Sei Zu verwenden JMP L Ich habe
Und setzen alles aus Dort für Leute Zu sehen bei Und Aktie.
Das ist Die Erste Teil von Die analytisch Arbeitsablauf.
Und nochmal, Wenn Wir sehen zurück Hier, das ist alle Satz hoch In Das Portfolio Hier.
Und als ICH genannt Vor, ICH hatte geöffnet andere Tisch.
Und Das Ist für Die Chemometrischer Teil von Die Analyse.
Das Ist nahe- Infrarot Daten für finden Die aktiv Zutat In Tablets.
Wir gebaut Die Tablets, Wir gemacht Die Tablets.
Jetzt Wir haben Zu nehmen Die fertig Produkt Und finden aus was ist Es alle um.
Tun Wir haben Die Rechts aktiv Zutat?
Und dürfen Wir erzählen basierend An Das Technik genannt nahe- Infrarot Analyse?
War gehen Zu Schritt durch A wenig anders Dinge,
Aber Ich bin gehen Zu drehen Das Arbeitsablauf Baumeister zurück An
Zu aufzeichnen diese Schritte.
So Lasst uns drehen Das An, Lasst uns gehen zurück Zu unser Daten Satz,
Und Lasst uns Tun manche Analyse Jetzt.
So ICH wollen Zu klar aus diese roh Zustände Erste.
Und Jetzt ICH wollen Zu gehen Zu Analysieren Clustering, Hierarchisch Clustering.
So ICH bekommen Das, Und Ich habe bekommen alle Mein Daten Gruppen.
So es gibt 404 Wellenlängen Das Sind gruppiert.
Ich bin gehen Zu ziehen diese In, sagen, Okay.
Lasst uns bauen Das aus A wenig Bit,
war gehen Zu sehen bei drei anders Cluster,
Und Lasst uns Farbe diese Cluster.
Alle Rechts, So Du dürfen Art von sehen Das,
lassen Mich ziehen Das runter A wenig Bit,
Sie können sehen, dass wir haben bekommen drei Cluster,
ziemlich groß Grün Cluster Und zwei kleiner Blau Und Rot.
So wir haben bekommen Das.
Und Jetzt Lasst uns gehen zurück Zu unser Daten Satz, Und Lasst uns Tun A Graph Baumeister.
So Lasst uns gehen Zu Graph Baumeister.
Lasst uns ziehen unser Wellenlängen In,
Hier Zu X,
Tun A parallel Parzelle,
sauber Das hoch A wenig Bit,
Und Rechts- klicken Dort Zu kombinieren Waage Und parallel zusammengeführt.
Ich bin tun diese Schritte hübsch schnell.
Das Ist etwas du wirst wollen Zu gehen zurück Und betrachten nochmal, Wenn es ist von Interesse.
Aber Die Ding ICH wollen Zu zeigen Du Hier Ist Das Die Daten Ist hübsch verstreut,
Und es gibt A viel von Grundlinie Trennung,
Vielleicht manche Zusatzstoff Und multiplikativ Streuung Das Wir brauchen Zu sauber hoch.
So Lasst uns gehen zurück Zu unser Daten Tisch
Und gehen Zu andere Analyse Schritt.
Lasst uns gehen Zu A multivariat Methode.
Lasst uns gehen Zu Rektor Komponenten.
Nochmal, Also ziehen alle unser Wellenlängen In.
Sag okay.
Und Die Ding ICH wollen Du Zu Notiz Hier Ist Das
Wir haben manche 404 Wellenlängen
Sind alle gruppiert Rechts um Das wenig Bereich Rechts Hier.
Das Ist höchst korreliert Daten.
Wir könnte bauen A Modell aus von Das,
Aber Es dürfen nicht Sei Die am besten.
Weil war gehen Zu Sei einschließlich Wellenlängen Das Sind nicht von Bedeutung
Weil von Die hoch Korrelation.
So Also sauber Das hoch In A wenig Bit.
Krank zeigen Du Wie Zu sauber Das hoch In A wenig Bit.
Und als A Gegenstand von Tatsache, Lasst uns gehen Zu Das Schritt Rechts Jetzt.
Lasst uns gehen zurück über Hier Und gehen Zu Analysieren,
Spezialisiert Modellieren.
Und war gehen Zu gehen Zu Funktions D an einer Forscher.
Und Lasst uns erhalten Das Satz hoch Erste, Und Krank erzählen Du mehr um Es.
Lassen Sie uns unsere setzen Wellenlänge Dort,
Wir haben unser aktiv Zutat, welche Ist A ergänzend Variable.
Und Dann unser AUSWEIS Funktion. Dort Wir gehen.
Sag okay.
Roh wie Funktionen. Lassen Mich Tun Das nochmal.
Aktiv Zutat Und unser Wellenlängen.
Das Art von sieht aus wie Was Wir gesehen Vor In Graph Baumeister,
und wir wollen Zu sauber Das hoch.
So wir haben bekommen diese neu Registerkarten In J MP Profi 17 für Funktionell Daten Forscher.
Spektral Ist eins von Die Registerkarten.
Und Dann, als Wir gesprochen Vor, Wir haben Standard normal variieren
multiplikativ Streuung, Savitzy-Golay Und Grundlinie Korrektur.
Ich bin gehen Zu wählen Die Standard normale Variante zuerst
Zu Reinigung Das hoch.
Und Dann Du dürfen sehen Die Grundlinie Ist A wenig wackelig Hier.
Lasst uns sauber Das hoch, nehmen Das nächste Schritt,
Und Dann gehen voraus Und sagen Okay.
Und Jetzt wir haben bekommen Das Satz hoch.
Es sieht aus A viel besser, A viel Reiniger.
Und Jetzt Die nächste Schritt würde Sei Zu Modell Das.
War gehen Zu verwenden andere neu Funktion In Funktionaler Daten-Explorer
genannt Wellen.
Es ist Welle Modellieren Hier.
Und Du dürfen sehen runter Hier Das unser Modell hat gewesen gebaut,
Und war erklären A viel von Die Variation mit um
fünf funktionell Prinzip Komponenten.
Aber Wenn Du sehen bei diese, war erklären Die Form mit unser Form Funktionen.
Das ist Wo unser Eigenwerte kommen hinein.
Das Ist Wirklich Nur A Hübsch Weg Zu sehen bei Die Daten
Und machen Sicher Das unser Spektren ist Sein Also modelliert.
Als ICH genannt, wir haben bekommen
fünf Form Funktionen Das Sind erklären Dinge Wirklich Also.
So Lasst uns sauber Das hoch A wenig Bit Und ziehen Das zurück,
machen unser Modell A wenig einfacher.
Wir Gewohnheit gehen alle Die Weg zurück Zu fünf, Aber Also verlassen Es bei 10 für Jetzt.
Du dürfen sehen bei Die Punktzahl Grundstücke.
Es gibt still manche Streuung Hier In Die Daten,
Aber Also sauber Das hoch In A zweite.
Und Dann eins von Die andere Schritte Du wollen Zu nehmen Pflege Ist Zu Tun A Welle Modell.
Das Ist neu In JMP 17, Das Welle Analyse.
Und Was Das Ist Wirklich alle um Ist suchen für
dürfen Wir finden Die wichtig Wellenlängen
Das Sind gehen Zu geben uns A verräterisch Zeichen von was ist gehen An mit Die Daten.
Und Was Ich bin suchen für, besonders mit Die Spektren,
Ist etwas Wo ICH dürfen sehen A Schicht In Die Grundlinie.
Und ICH dürfen sehen Das wir haben bekommen A Gut Schicht In Die Grundlinie
Und A Gruppierung von spektral Wellenlängen um 88 20 Zu Vielleicht 88 50.
So das ist Die wichtig Teil Hier.
So Wir erhalten ein Idee von Was Die wichtig Wellenlängen Sind.
Alle Die Daten Das ICH hatte Erledigt hoch Hier Vor,
lassen Mich ziehen Das zurück,
Die Vor- wird bearbeitet Das ICH hatte Erledigt Vor,
ICH wollen Zu speichern Das Daten aus Und Tun manche Analyse An Es.
So Ich bin gehen Zu gehen Hier Zu Die Funktionell Daten Forscher,
wählen Speichern Daten.
Das Ist gehen Zu Sei A neu Daten Satz,
Und Jetzt wir haben bekommen Zu Tun manche arbeiten mit Das Daten Und sauber Es hoch
Und machen Sicher war bereit Zu gehen.
ICH wollen Zu Tun A transponieren.
Transponieren Y. X Ist unser Etikett.
Und diese zwei tropfen hinein [unverständlich 00:13:38] .
Sehen Wenn Wir bekommen Das Rechts, Lassen Sie uns in Ordnung gehen.
Und Ja.
So wir haben gereinigt Das Tisch hoch, wir haben vergriffen diese 300 Spektren,
Und Dann wir haben transponiert ihnen hinein andere Daten Tisch.
Das Ist alle Die Vor- verarbeitet Daten,
So war gehen Zu Tun A wenig mehr Dinge Zu Das
Zu zeigen Wo Das Vor- wird bearbeitet hat Wirklich gereinigt hoch Die Daten
Und Wo Wir dürfen bauen manche Modelle mit Es.
So lassen Mich erhalten loswerden von Das Spalte.
Alle Rechts, Und bereit Zu gehen.
So war gehen Zu Tun Die Dasselbe Ding Das Wir tat Vor.
Lasst uns gehen Zu Analysieren, Hierarchisch Clustering.
Eigentlich, lassen Mich nehmen A Schritt zurück Hier real schnell.
Hier möchte ich gruppieren diese Säulen Zu machen Dinge A viel Einfacher.
So Gruppe diese Säulen Und Lasst uns gehen zurück Zu Wo Wir war.
Lasst uns gehen Zu Analysieren, Hireachrial Clustering,
ziehen unser Säulen In, sagen, Okay.
Also Tun Die Dasselbe Ding Wir tat Vor, Also sehen bei drei anders Cluster,
Und Farbe diese Cluster.
Das Wille Sei A schnell Vergleich,
Aber Wenn Du sehen bei Was Wir tat vor zu Was wir haben bekommen Jetzt,
wir haben bekommen A viel fester Cluster.
Und diese Genau genommen Sind hübsch Also verteilt.
Sie sind hübsch selbst.
Diese Cluster Sind ziemlich selbst Rechts Jetzt.
Lasst uns gehen zurück Zu unser Daten Tisch.
Lasst uns gehen zurück Zu unser Graph Baumeister
Und ziehen unser Wellenlängen In nochmal, Wir tat Vor.
War gehen Zu machen A parallel Parzelle aus von Das nochmal.
Es nicht sehen Großartig Rechts Jetzt, Aber Lasst uns Rechts- klicken Hier,
Los geht Zu kombiniert Waage, parallel zusammengeführt.
Und Jetzt Du sehen Das Die Daten Ist Wirklich gereinigt hoch
Wo Wir tat Das Vor- wird bearbeitet hat vergriffen Dinge Zu...
Sie sehen A viel besser.
Lasst uns sehen Wenn Wir dürfen vergleichen das hier.
Was Wir hatte Vor, Und Was Wir haben Jetzt.
So wir haben bekommen Das Daten viel Reiniger.
Beliebig Analyse Das Wir Tun aus Hier sollen Sei viel besser.
So Lasst uns gehen zurück Zu Analysieren,
Multivariate M Methoden, Prinzip Komponenten.
Ziehen Sie unsere Wellenlängen In.
Sag okay.
Und Jetzt wir haben vergriffen Das Daten
Und wir haben gebrochen Das Korrelation Struktur Das Wir hatte Vor.
Das Ist momentan nach Vor- wird bearbeitet,
Das Ist Was Wir hatte Vor.
Nur Zu zeigen Du Die Unterschied.
So wir haben Wirklich sauber Dinge hoch.
Jetzt heiraten wollen Zu nehmen Vielleicht eins mehr Schritt In Die Analyse.
Analysieren, gehen wir zu Qualität Und Verfahren
Modell- Gefahren Multivariat Kontrolle Diagramme.
War Nur suchen für Vielleicht manche ungewöhnlich Verhalten In Hier.
In Das Fall, es ist basierend An Die Rektor Komponenten.
Sag okay.
Und Das Ist suchen bei zwei Rektor Komponenten.
Du kannst sehen Das es gibt manche Potenzial Ausreißer Hier.
Aber Das Ist spektral Daten, war nicht gehen Zu erhalten loswerden von irgendetwas.
Wir Nur wollen Zu Art von Sicht Das.
Und eins andere Ding Wir wollen Zu sehen bei Ist Zu gehen Zu Monitor Die Verfahren,
war gehen Zu sehen bei Punktzahl Grundstücke.
Und Jetzt Wir dürfen sehen bei unser Untergruppierung runter Hier
Und Wir dürfen Genau genommen vergleichen diese Gruppen.
Ich bin gehen Zu ziehen hoch A Werkzeug Hier, ein Lasso Werkzeug.
Ich bin gehen Zu Tun Mein am besten Zu Gruppe diese, A Paar von diese.
Das ist gehen Zu Sei Mein Gruppe A.
A nd Ich bin wird Tun andere Lasso Hier.
Also Nur verlassen Das als Ist Und gehen Dort.
Wir gegriffen eins von Die falsch Einsen, Aber Ich denke, das werden wir Sei Okay.
Und Jetzt Wir dürfen vergleichen Wo war Sehen Unterschiede In Die Spektren
für diese zwei Untergruppen.
Und da ich War Sprichwort Vor Wenn Wir sah Rechts In Hier,
diese Wellenlängen Sind In irgendwo In Das 8800 Bereich,
Und Dann Wir dürfen sehen Das es gibt A real Unterschied Dort.
Ö Ne mehr Ding Wir wollen Zu Tun, Und Das Ist Die zuletzt Schritt.
Was Ausweis gezeigt Vor, Ausweis Erledigt Modell Screening,
Und ICH wollen Zu Tun Modell Screening nochmal.
ICH gehen Zu Analysieren, Vorausschauend Modellieren, Modell Screening.
War gehen Zu Satz Das hoch, war gehen Zu Tun unser aktiv.
Das ist unser Antwort Das war versuchen Zu Modell,
Und war gehen Zu verwenden unser Wellenlängen Zu bauen Das Modell aus.
Ich bin gehen Zu sauber Das hoch A wenig Bit.
Wir nicht brauchen alle diese anders Modellieren Typen.
War gehen Zu ziehen Das aus.
Aber Die Hübsch Ding um Das Ist ICH dürfen bauen alle diese Modelle bei einmal
Und Wirklich finden aus was ist Die am besten Modellieren Ansatz Zu nehmen mit Das Daten.
Ich brauche das nicht.Ich brauche das nicht.
Lasst uns hinzufügen diese.
Eins Ding Ich bin nicht gehen zu Tun für Zeit Gunst
Ist Ich bin nicht gehen zu hinzufügen beliebig kreuzen- Validierung.
Wenn Wir nehmen Das hinein Konto,
es wird Genau genommen laufen A viel länger.
Aber als du wirst sehen, Das Ist gehen Zu Sei ziemlich schnell.
Ich bin gehen Zu gehen voraus Und sagen Okay.
Und als Das Ist gehen, Nur sprechen A wenig Bit mehr um Was war Sehen.
War Gebäude aus diese Modelle.
Du dürfen sehen es ist treten durch.
Und Lasst uns sehen In um andere wenig Sekunden hier ist es sollen Sei Erledigt.
Dort Wir gehen.
Nehmen A wenig länger.
Dort Wir gehen.
Basierend An Was ICH genannt,
ICH nicht verwenden beliebig Validierung, Aber neural erfordert Es.
So das ist Die Validierungen Das Du sehen Dort.
Aber gesamt, Wir erhalten A Wirklich Gut Idee
XG Schub Ist gehen Zu Sei Die am besten Modell Zu fit Das Daten.
Wir könnte verwenden beliebig von diese Andere,
Weil Sie sind alle Wirklich Gut Modelle als Also.
Aber Du erhalten Zu wählen, wählen eins, Lasst uns sagen teilweise Quadrate.
Weil das ist Die gehen- Zu Analyse Methode für spektral Daten Trotzdem.
Aber wir haben bekommen Das.
Wir dürfen sagen laufen, ausgewählt,
Und füllen aus Das Modell Und finden aus, dürfen Wir machen Es selbst besser?
Hoffentlich Was Ich habe Erledigt Und zeigte Du Ist Das Wir dürfen bauen diese...
Lassen Mich ziehen Das zurück Zu unser Anfang Hier.
Nur ein paar Schritte.
Das Ist unser Arbeitsablauf, Und Ich habe hinzugefügt diese Schritte.
So wir haben bekommen Das Tisch Das war Arbeiten mit.
Wir gelöscht Die rohe Zustände . Wir transponieren Die Daten.
Irgendetwas Das Wir geschlossen aus Ist Jetzt Teil von Das Arbeitsablauf.
So Wir weitermachen Zu bauen Das Arbeitsablauf.
Eins Ding Krank sagen Ist Das
ICH würde typisch nicht bauen A Arbeitsablauf innen A Projekt,
Aber Nur zeigt Du Das Es dürfen Sei Erledigt.
Lassen Mich gehen zurück Zu Mein gleiten hier und teilen.
Lassen Sie uns das umdrehen.
Eins mehr Schritt Hier.
Ich habe gerade wollen Zu sagen Dank Du Zu A wenig Menschen.
Jeremy Asche, wer ist NEIN länger bei JMP, Aber er ist A Großartig Inspiration für Das.
Markieren Bailey hat gewesen A Großartig Hilfe.
Ryan Parker Und Ton Marktschreier haben Erledigt Wirklich fantastisch Dinge
mit Genreg Und Funktionell Daten Forscher.
Chris Gottwalt hat gewesen Wirklich hilfreich In bekommen Dinge Satz hoch.
Und Dann Mia Stevens hat gewesen A real unterstützend Person
In Portion Mich bauen Die spektral Analyse aus innerhalb JMP.
So ICH Wirklich anerkennen alles Und Das Krank sagen Dank Du.
Das ist Es.
