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거기 ~이다 많은 체크 무늬 그 점 ~을 따라 그만큼 분석,
그리고 그 다음에 ~에 그만큼 끝, 어느 결론 도달했다 ~이다 찍은
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하지만 이것은 같은 수준 ~의 케어 아니다 적용된 에게 온라인 검색 ~에 주제 ~의 관심.
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우리 걷다 ~ 안으로 그만큼 도서관 그리고 있다 둘 사람들 관심 있는
~에 유익한 그들 자신 ~에 백신 안전.
하자 말하다 그들 걷다 ~ 안으로 ㅏ 도서관
그리고 묻다 ㅏ 사서 ~을 위한 이것들 서적 ~에 백신,
그래서 첫 번째 사람 받다 삼 서적.
이것들 ~이다 실제 서적.
스몰프 황소: A 백신 성공 ,
안티백서: H 아야 에게 도전 그만큼 잘못된 정보 움직임,
그리고 갇힌: 어떻게 백신 소문 시작 그리고 왜 그들 하지 않다 가다 떨어져 있는.
지금, 하자 말하다 ㅏ 다른 사람 걷다 ~에
그리고 받다 삼 완전히 다른 서적.
코로나 백신: A 차 침묵 ~의 우리의
의사들 그리고 과학자,
잽:H 아야 그만큼 백신 산업,
의료 설립, 그리고 정부 막대 그것 에게 너 그리고 당신의 가족,
백신이 안전하고 효과적이라고 말하는 사람은 거짓말입니다.
이것들 ~이다 실제 책 제목.
하자 말하다 저것 찾고 ~에 WHO 너 이다,
그래서 어디 너 살다, 어떻게 오래된 너 이다, 당신의 성별,
아마도 심지어 당신의 브라우저 역사
결정하다 어느 ~의 이것들 세트 ~의 서적 너 얻다.
이것 ~이다 본질적으로 일부 ~의 그만큼 문제 ~와 함께 그만큼 편견
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그것 5월 BE 저것 ~ 전에 우리 심지어 시작
찾고 ~에 우리의 브라우저 찾다, 우리는 이미 갖다 편견 ~에 거기
그리고 우리 원하다 에게 이해하다 만약에 그건 그만큼 사례 또는 아니다.
그건 무엇 동기 부여 이것.
너 갖다 어느 생각 ~에 그, H 애들리?
잘, 나 생각하다 저것 그만큼 생각 저것 ID 좋다 에게 표현하다 오른쪽 지금
~이다 저것 그만큼 목적 ~의 이것 프레젠테이션 아니다 에게 판사 또는 에게 의견
~에 그만큼 이점 또는 단점 ~의 그만큼 찾다 알고리즘
저것 5월 또는 5월 ~ 아니다 BE 사용된.
그만큼 목적 여기 정말 ~이다 단지 에게 가져가다 한 예
콤플렉스의/ 구조화되지 않은 데이터 복잡한 왜냐하면 그것 ~이다 구조화되지 않은
그리고 이것 ~였다 찾다 결과.
그 다음에 에게 사용 일부 ~의 그만큼 탐험 비주얼
그리고 분석적 능력 설립하다 ~에 JMP 찬성 17 에게 노력하다 에게 이해하다
무엇 우리 ~이었다 봄 그리고 에게 현재의 그것 ~에 그런 ㅏ 방법 에게 돕다 너 에게 이해하다.
그만큼 목적 ~의 이것 프레젠테이션 ~이다 에게 고무하다 너 에게 노력하다 이것들 기법
~을 위한 당신 자신들 그리고 다른 사람 좋다 그들을 ~에 당신의 소유하다 데이터.
하자 가다 ~을 통해 간단히 그만큼 방법론.
무엇 피트 그리고 나 했다 ~였다 우리 왔다 위로
~와 함께 ㅏ 약간의 찾다 자귀 우리 생각 ~일 것이다 선두 에게 흥미로운 결과.
너 ~할 수 있다 보다 저것들 자귀 여기.
우리 정의하다 일부 잠재적인 입력 변수
어느 5월 또는 5월 ~ 아니다 BE 영향을 미치는 그만큼 결과 ~의 그만큼 찾다.
우리 알다 저것 거기 ~이다 매우 ~할 것 같은 다른 사람 ~처럼 잘 저것 우리 하지 않았다 포함하다.
이것 ~이다 진실 ~와 함께 어느 설계 실험.
우리 캔트 포착 모든 변하기 쉬운, 하지만 우리 가지고 갔다 ㅏ 약간의.
잘 보다 ~이든 이것들 ~이다 중요한 또는 아니다.
우리 개발 ㅏ 데이터 수집 절차
이로써 우리 사용 그만큼 MSA 설계 ~에 그만큼 암사슴 메뉴.
이것 ~이다 ㅏ 편리한 방법 에게 만들다 이것들 테이블 저것 우리 ~할 수 있다 그 다음에 보내다
에게 JMP SE 그리고 친구 ~의 SE.
지금, 오른쪽 떨어져 있는 이것 아니다 한 편향되지 않은 무작위의 구분
~의 사람들 우리는 물었다 에게 채우다 밖으로 이것들.
그들은 모두 사람들 저것 일하다 ~을 위한 그만큼 같은 회사 그리고 가지다 그만큼 같은 직업 제목.
처럼 우리 말했다, 그만큼 목적 ~이다 정말
에게 이해하다 그만큼 기법 그리고 행동 양식 저것 우리 사용 에게 노력하다 에게 이해하다 그만큼 데이터,
그리고 그 다음에 에게 생각하다 ~에 대한 어떻게 너 ~할 수 있다 적용하다 그것 당신 자신.
우리 탐험하다 그만큼 결과 어느 잘 보여주다 너.
그 다음에 마지막으로 우리 제시 그만큼 결과 ~에 그만큼 JMP 발견 정상 회담 미국 2022년,
어느 ~이다 무엇 너 ~이다 보고 있다 오른쪽 지금.
없이 더 나아가 야단법석, 하자 도약 ~ 안으로 그만큼 데이터.
아픈 시작 밖으로 ~에 의해 말하는 단지 간단히 ~에 대한 그만큼 MSA 설계 저것 너 보다 여기.
무엇 우리는 완료 ~이다 우리는 추가 그만큼 요인 ~의 관심,
우리는 추가 그만큼 자귀 ~의 관심 저것 우리 ~이었다 찾고 에.
그 다음에 그만큼 멋진 물건 ~에 대한 이것 ~이다 저것 언제 우리 만들다 그만큼 테이블,
무엇 우리 ~할 수 있었다 언제나 하다 ~이다 누르다 이것 단추,
보내다 이것들 밖으로 에게 여러분 저것 필요한 에게 완벽한 그만큼 결과 ~을 위한 우리를,
보내다 그들을 뒤쪽에, 그들을 연결
그리고 그 다음에 이었다 준비가 된 에게 시작 시작 우리의 분석.
하지만 ~처럼 어느 분석자 누구야 항상 모은 데이터
그리고 시험을 마친 에게 분석하다 알고있다 그만큼 데이터 매우 자주 아니다 ~에 ㅏ 체재
어디 너 ~할 수 있다 즉시 시작 ~와 함께 당신의 분석,
일부 청소 필요 에게 BE 완료.
아픈 통과하다 것들 ~ 위에 에게 피트 에게 말하다 ~에 대한 저것.
피트?
예, 엄청난 가리키다.
나 생각하다 여러분 가지다 다 쓴 ~을 통해 이것.
심지어 ~와 함께 ㅏ 잘- 설계된 DOE,
너 자주 가지다 에게 만들다 일부 조정 에게 하다 그만큼 분석.
해들리 보여 주었다 저것들 운영자 워크시트
저것 왔다 밖으로, 그리고 여기 ~이다 하나 저것 나 채우는 밖으로.
나는 ~ 아니다 가고 있다 에게 유지하다 내 자신 익명의,
하지만 나 하지 않았다 원하다 에게 공유하다 누구 다른 것 결과.
하지만 단지 에게 주다 너 한 아이디어, 우리 가졌다 여러분 답변
ㅏ 약간의 인구 통계 질문 저것 바라건대 아니었다 ~도 공개,
하지만 원래 어디 너 ~이었다 위치,
어떻게 오래된 너 이다, 그리고 그 다음에 그만큼 찾다 용어 너 사용된.
좋다 해들리 보여 주었다, 거기 ~였다 삼 반응.
우리 가졌다 사람들 하다 이것 찾다 그리고 그 다음에 보여주다 그만큼 맨 위 삼 응답
저것 저것 찾다 엔진 추천합니다.
에게 하다 그만큼 분석,
그만큼 첫 번째 물건 우리 가졌다 에게 하다 ~이다 단지 가져가다 이것들 삼 그리고 가져오다 그들을 함께.
이것 ~이다 ㅏ 멋진 쉬운 방법 에게 하다 이것,
~이다 에게 가다 아래에 그만큼 열, 유용 그리고 단지 결합 열.
지금 나 단지 ~라고 불리는 이것들 응답 그리고 만들어진 ㅏ 작은 구분 기호.
나 체크 해제 저것 다수의 응답 '원인 이었다 가고 있다 에게 단지 하다
텍스트 해석학 ~에 이것.
그 다음에 너 얻다 이것,
어느 ~이다 그만큼 테이블 저것 실례합니다. 기둥 이었다 사용 ~을 위한 텍스트 탐침.
지금, 나 했다 이것 그리고 그 다음에 나 가져왔다 ~에 모두 ~의 그만큼 결과
~에서 모두 그만큼 다른 사람들 WHO 가지고 갔다 그만큼 조사
그리고 조정 ㅏ 작은 조금 더 좋다 결합 ~이든 너 ~이었다 ~에 그만큼 우리를,
어느 상태 너 ~이었다 안에, 그리고 그 다음에 요약하다 저것 ~ 안으로 지역
~ 사이 미국의 그리고 유럽,
'원인 우리 하지 않았다 가지다 충분한 응답자 에게 부서지다 그것 위로 ~에 의해 상태.
하지만 ~에 그만큼 끝, 우리 끝 위로 ~와 함께 ㅏ 테이블 저것 외모 좋다 이것.
우리 가졌다 에게 하다 ㅏ 작은 조금 ~의 녹음,
우리 가졌다 에게 하다 ㅏ 작은 조금 ~의 충전재 이것 ~에
그리고 그 다음에 익명화하다 저것 찾다 엔진.
그만큼 여러분 저것 갖다 그만큼 조사 알고 있었다 어느 찾다 엔진 에게 사용,
하지만 이었다 ~ 아니다 나누는 저것 여기.
해들리 ~이다 가고 있다 에게 지금 말하다 ~에 대한 일부
~의 그만큼 결과 우리 봤다 밖으로 ~의 이것 한 번 우리 가졌다 그것 ~에 이것 형태.
하자 열려 있는 위로 이것 계기반 오른쪽 여기.
무엇 너는 봄 ~이다 그만큼 최대 인기 있는 자귀
~에 주문하다 ~의 인기 ~에서 왼쪽 에게 오른쪽, 내림차순 주문하다
~을 위한 그만큼 첫 번째 응답, 두번째 응답, 그리고 제삼 응답 ~을 위한 모든 하나
~의 그만큼 찾다 자귀, ~을 위한 모든 성별 그리고 나이 그리고 모두 ~의 그만큼 다른 요인.
여 ~할 수 있다 사용 이것
그리고 이것 계층적 필터링 ~에 그만큼 계기반 에게 탐구하다
이것 ㅏ 작은 더 가까이, 보다 만약에 우리 ~할 수 있다 배우다 아무것.
하나 물건 나 일어나다 에게 알아채다 만약에 우리 바라보다
~에 그만큼 세계 ~이다 그리고 우리 딸깍 하는 소리 ~에 남성, 당신은 보다 저것 ~을 위한 최대 사람들,
또는 많은 사람들, 그만큼 첫 번째 찾다 그들 설립하다 ~였다 저것 그만큼 세계
~이다 ~ 아니다 충분한 만약에 너는 여성, 같이 ~할 것 같은 ~이다 에게 찾다 그것 당신의 굴.
재미있게, 만약에 너는 더 적은 ~보다 40 연령 오래된,
그건 언제 그만큼 세계 ~이다 ~ 아니다 충분한, 갑자기 된다 그만큼 세계 ~이다 당신 것.
나 생각하다 우리 ~할 수 있었다 아마 동의하다 ~와 함께 그것은 아마 진실 ~을 위한 사람들
아래에 40, 아니다 그것?
무엇 또 다른 가지다 우리 갖다 여기?
만약에 나 바라보다 ~에 기후 변화,
그래서 물론 다른 더운 주제 ~의 관심 이것들 날,
~처럼 잘 그것 ~해야 한다 BE.
만약에 나 ~이었다 에게 바라보다 ~에 사람들 ~ 위에 50,
보기에 ㅏ 거대한 우려 ~을 위한 그들을 ~이다 ~이든 기후 변화
~이다 바꾸다 아기들 ~에 그만큼 자궁,
어느, 재미있게, 아니다 ㅏ 우려 ~을 위한 사람들 아래에 40.
나 궁금해 ~이든
이것 ~이다 ㅏ 유효한 우려 ~을 위한 사람들 ~ 위에 50,
~이든 그들은 더 ~할 것 같은 에게 가지다 그들의 아기들 변화
~에 그들의 자궁 또는 아니다.
하지만 곁에 ~에서 저것,
하자 가져가다 ㅏ 단계 뒤쪽에 그리고 보다 어떻게 우리 ~할 수 있다 가다 ~에 대한 생성 이것 계기반.
그것은 상당히 단순한.
그만큼 첫 번째 물건 우리 필요 에게 하다 ~이다 에게 만들다 우리의 필터 변수.
나는 완료 저것 여기.
여기 우리의 찾다 자귀 그리고 우리의 분포.
무엇 아픈 하다 ~이다 아픈 가다 ~을 통해 어떻게 에게 만들다 그만큼 그래프 건축업자 보고서,
왜냐하면 그건 무엇 저것 너 5월 ~ 아니다 BE 친숙한 와 함께,
저것 너 ~할 것 같다 BE 관심 있는 ~에 행위.
나는 가고 있다 에게 가져가다 나의 첫 번째 응답,
놓다 그것 여기, 그리고 간단히 선택하다 그만큼 숫자 저것 저것들 발생하다.
그 다음에 나 ~할 수 있다 오른쪽 딸깍 하는 소리 그리고 주문하다 ~에 의해 세다 내림차순.
티 모자 그것.
나는 완료 그만큼 같은 물건 ~을 위한 나의 두번째 응답
그리고 나의 제삼 응답 ~처럼 잘.
지금 우리 ~할 수 있다 가다 앞으로 퍼팅 함께 그만큼 조각 ~의 그만큼 계기반.
잘 딸깍 하는 소리 ~에 새로운 계기반,
잘 선택하다 그만큼 계층적 필터 ...을 더한 하나.
아픈 가져가다 나의 분포 결과 놓다 그들을 거기,
나의 입력 매개변수, 놓다 그들을 거기,
그리고 그 다음에 나의 그래프.
하자 보다, ~이다 이것 하나 첫 번째?
글쎄, 나는 말할 수 없다.
잘 단지 놓다 그들을 ~에 주문하다 좋다 이것,
그리고 나 ~할 수 있다 언제나 변화 그만큼 주문하다 만약에 나 원하다.
모두 오른쪽.
아픈 달리다 그만큼 계기반,
그리고 거기 우리 가지다 그것.
그것 정말 ~이다 ~처럼 단순한 ~처럼 저것.
그 다음에 나 ~할 수 있다 가다 앞으로 그리고 구하다 그것 에게 그만큼 테이블.
저것 ~였다 하나 사용 ~의 ㅏ 계기반.
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어느 ~였다 에게 사용 그것 ~와 함께 ㅏ 텍스트 탐침 워드클라우드.
이것 ~이다 그만큼 최대 흔한 단어,
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만약에 나 ~이었다 에게 바라보다 에, ~을 위한 예, 통계,
그래서 그것 외모 좋다 여러분 ~할 수 있다 동의하다 저것 통계 ~이다 ㅏ 과학.
재미있게, 만약에 너는 ~에 유럽, 보기에 너 찾다 그것 더 세게 ~보다 너 하다
만약에 너는 ~에 미국, 어디 저것 하지 않는다 오다 위로,
그래서 무엇 나 일어나다 에게 알아채다 거기.
에게 만들다 이것 계기반, 그것은 매우 많이 그만큼 같은 ~처럼 그만큼 다른 하나.
잘 추가하다 우리의 분포 항목.
여기 그만큼 첫 번째 하나, 여기 그만큼 두번째 하나.
잘 추가하다 우리의 텍스트 탐침 단어 구름,
그리고 그 다음에 잘 간단히 놓다 이것 하나 함께
단지 ~처럼 우리 했다 그만큼 이전의 하나.
와 함께 저것, ID 좋다 에게 감사하다 너
~을 위한 이것 부분 ~의 그만큼 프레젠테이션 ~에 대한 그만큼 탐험 비주얼 분석.
나는 표시 너 어떻게 너 ~할 수 있다 가다 ~에 대한
행위 이것 사용 그만큼 계층적 대시보드.
지금 아픈 회전하다 것들 뒤쪽에 ~ 위에 에게 피트,
누가 가져가다 우리를 ~을 통해 일부 더 ~에 깊이 사용 ~의 그만큼 텍스트 탐침.
완벽한. 감사해요, 해들리.
좋다 해들리 말하는 이것 ~이다
ㅏ 다른 방법 에게 표시하다 이것, 하지만 이것 ~이다 그만큼 끝 결과 ~의 사용
그만큼 텍스트 탐침 그리고 찾고 단지 ~에 그만큼 단어 구름 여기.
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그리고 사용된 필터 저것 ~이었다 그래픽 ~의 자연, 어느 ~이다 엄청난.
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하자 지금 뒤쪽에 위로 그리고 말하다 ~에 대한 어떻게 우리 갖다 여기.
와 함께 우리의 데이터 세트 ~ 위에 여기, 우리 단지 출시 그만큼 텍스트 탐침
아래에 분석하다 메뉴,
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하지만 이었다 가고 있다 에게 가다 앞으로 그리고 단지 사용 그만큼 기본값.
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그만큼 전반적인 용어 그리고 구절 목록 ~에 의해 그 자체 ~이다 ~ 아니다 감독자 유익한.
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그리고 그만큼 첫 번째 물건 잘 바라보다 ~에 ~이다 저것 찾다 용어.
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그래서 나는 ~할 수 있었다 가다 ~에 여기 그리고 추가하다 이것들 ~처럼 불용어
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만약에 너 좋다 저것 ~처럼 잘.
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~이다 자연스러운, ㅏ 좋은 물건 또는 ~이다 그것 ㅏ 나쁜 물건?
너 ~할 수 있다 보다 일부 것들 ~에 여기 저것 아마도 나타내다 저것,
하지만 나 아니었다 상당히 확신하는 어디 에게 찾다 감정 분석.
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만약에 너는 항상 찾고 ~을 위한 한 분석 ~에 JMP,
이것 ~이다 ㅏ 엄청난 방법 에게 찾다 저것.
만약에 나 단지 시작 타자 ~에 감정,
너 ~할 수 있다 보다 오른쪽 여기 저것 그것 말한다 나 어떻게 에게 찾다 이것,
나 ~할 수 있다 하다 그만큼 돕다, 하지만 나 ~할 수 있다 또한 단지 때리다 보여주다 나 그리고 그것 발사하다 그것 오른쪽 거기.
만약에 나는 항상 궁금해 여기요, 어떻게 ~할 수 있다 나 하다 이것, 이것 준다 나 그만큼 옵션.
지금, ㅏ 커플 ~의 것들 너 보다 여기
그것은 식별 일부 ~의 이것들 기본 자귀
저것 ~이다 제공 감정.
것들 좋다 좋은.
만약에 나 딸깍 하는 소리 ~에 좋은, 나 얻다 ㅏ 작은 요약.
그것 외모 좋다 언제 사람들 ~이다 속담 좋은,
저것 ~이다 실제로 ㅏ 긍정적인 감정.
지금, 무엇 ~에 대한 가장 큰?
오, 소년, 거의 모든 것 저것 말한다 가장 큰 ~이다 ㅏ 가장 큰 위협.
아마도 그건 ~ 아니다 실제로 ㅏ 긍정적인 감정 거기.
우리 ~할 것 같다 필요 에게 하다 ㅏ 작은 조금 ~의 조정.
첫 번째 하자 가다 ~에 여기 그리고 말하다, 좋아요, 잘, 가장 큰 위협 ~이다 ㅏ 구절
저것 이었다 봄 천하게.
나는 가고 있다 에게 단지 추가하다 저것 구절.
다시, 너 ~일 것이다 하다 이것 ~에 당신의 큐레이션 프로세스,
그리고 지금 너 보다 저것 저것 간다 떨어져 있는.
하지만 나 생각하다 가장 큰 위협 ~이다 실제로 ㅏ 부정적인 물건.
하자 바라보다 ~에 저것들 감정 자귀.
너 ~할 수 있다 보다 JMP 식별 저것 ~처럼 무엇 저것 아마도 가지다 감정.
나는 가고 있다 에게 단지 말하다, 너 알다 무엇?
그건 ㅏ 정말 부정적인 감정.
지금 언제 우리 가다 아래에 여기,
너 ~할 수 있다 보다 저것 그것은 신고 저것들 일곱 발생
어디 그들 말하는 가장 큰 위협,
그리고 그것 말했다 저것 저것들 ~이다 ㅏ 매우 부정적인.
그건 변경 우리의 전반적인 인상 의, 하다 최대 ~의 이것들 찾다 자귀
생각하다 이것 ~이다 부정적인 또는 긍정적인?
그건 단지 한 예 ~의 어떻게 너 ~할 수 있다
걷다 ~을 통해 저것 흐름 그리고 오다 위로 ~와 함께 그만큼 끝 감정 분석.
나는 가고 있다 에게 통과하다 그것 뒤쪽에 ~ 위에 에게 해들리
그리고 허락하다 그를 포장하다 것들 위로 여기.
무엇 ID 좋다 에게 말하다 ~이다 저것 우리 보여 주었다 너,
첫 번째 ~의 모두, 어떻게 우리 갔다 ~에 대한 사용
그만큼 MSA 설계 에게 돕다 ~와 함께 그만큼 데이터 수집.
우리 사용 재코딩 그리고 다른 항목
~에 그만큼 테이블 메뉴 에게 돕다 ~와 함께 그만큼 데이터 깨끗한 위로.
우리 그 다음에 사용된 분포, 그래프 빌더,
텍스트 탐침, 그리고 조합, 모두 ~의 그들을 함께 에게 돕다
~와 함께 그만큼 데이터 탐구,
보다 만약에 우리 ~할 수 있다 폭로하다 아무것 흥미로운.
그 다음에 피트 사용된 감정 분석 함께 ~와 함께 그만큼 찾다 그리고 JMP 17
에게 보다 무엇 또 다른 우리 ~할 수 있다 배우다 ~에 대한 그만큼 데이터 ~처럼 ㅏ 전체.
와 함께 저것, 나 희망 너 설립하다 이것 유용한.
나 희망 그것은 주어진 너 일부 아이디어 ~에 대한 어떻게
너 ~할 수 있다 하다 이것 ~에 당신의 소유하다 데이터 ~을 위한 당신 자신들.
ID 좋다 에게 감사하다 너 모두 ~을 위한 청취,
그리고 나 희망 너 즐기다 그만큼 나머지 ~의 그만큼 JMP 발견 회의.
감사하다 너.
