안녕하세요 모든 사람, 나의 이름 ~이다 N 일로파르 바르즈가니.
오늘, 나는 가고 있다 에게 BE 발표합니다 내 연구 공부하다 저것 I 가지다 수행됨
사용 JMP 찬성 16, 그리고 구체적으로 이내에 JMP 프로 16,
I 사용된 그만큼 텍스트 탐침 플랫폼
~처럼 잘 ~처럼 그만큼 감정 분석 기능
이내에 그만큼 텍스트 탐침 플랫폼.
그만큼 제목 ~의 이것 연구는
텍스트 분석 ~의 수입 회의 통화: 차이점 사이 기업.
이것 공부하다 저것 나는 일하고 있는 ~에 ~이다 ~와 함께 나의 둘 공동- 저자,
유 박사 풀 그리고 박사님 물론이죠.
그들은 ~ 아니다 가고 있다 에게 BE 발표합니다 ~와 함께 나 여기 오늘,
하지만 그들 ~ 할 것이다 확실히 참석하다 그만큼 프레젠테이션 그 자체.
아픈 시작 끄다 ~와 함께 a 작은 조금 ~의 안 소개.
텍스트 분석 ~의 쓴 서류 가지다 ~이 되다 안 중요한 해석학 도구
~에 회계 그리고 재원 결정- 만들기.
여러 개의 연구 서류 가지다 퍼지는 그만큼 텍스트 분석
그리고 가지다 또한 정확히 잰 그만큼 쓴 음정 ~에 재정적인 서류,
변환 중 그만큼 음정 ~ 안으로 a 양적 점수
어느 조치 낙천주의 또는 염세주의 ~에 그만큼 음정 ~의 그만큼 스피커.
일부 연구자 가지다 또한 연결된 이것 음정
에게 설명하다 이상 보고 ~에 그만큼 재정적인 시장.
~ 안에 나의 프레젠테이션 오늘,
나는 가고 있다 에게 말하다 ~에 대한 어떻게 우리 노력하다 에게 탐구하다 이것 연결
~와 함께 그만큼 사용 ~의 그만큼 감정 분석 플랫폼 이내에 JMP 찬성 16.
우리 얻다 시작됨 여기.
죄송합니다.
모두 오른쪽.
우리 말하다 a 작은 조금 ~에 대한 그만큼 동기 부여 뒤에 이것 공부하다.
을 위한 많은 연령, 수도 시장 연구 가지다 연구된
~이든 양적 분석적인 정보 보고됨 ~에 의해 회사들 그런 ~처럼 수입
그리고 수익, 또는 다른 회계 조치 영향 결정 만들기.
최근의 연구 가지다 표시된 저것 ~에 덧셈 에게 이것들 유형 ~의 양적 정보,
질적 해석학 ~에서 그만큼 회사들 그리고 ~에서 그만큼 메디아
영향 i 투자자 행동.
이것 질적 정보 포함됨
텍스트 ~에 10- K 보고서, 수입 누르다 릴리스,
회의 부르다 녹취록, 논평 편지 에게 그만큼 비서,
분석가들 발언, 조항 ~에 메디아, 그리고 대화 ~에 사회의 메디아.
여러 개의 연구 가지다 또한 보여준 중요성 ~의 수입 회의 통화
저것 즉시 따르다 그만큼 계간지 수입 릴리스 ~의 공공의 회사들.
~ 안에 우리의 공부하다 여기,
이었다 조사하다 ~이든 그만큼 영향 ~의 그만큼 수입 회의 부르다 톤
다양하다 가로질러 다른 여러 떼 ~의 회사들.
우리 하다 a 작은 조금 ~의 배경
~에 그만큼 문학 저것 이미 표지 텍스트 분석 그래서 멀리.
텍스트 분석 가지다 계속 ~ 이다 사용된 에게 분석하다
a 다양성 ~의 서류 ~을 통해 대안 구혼,
그리고 하나 ~할 수 있었다 분류하다 이것들 구혼 ~ 안으로 삼 넓은 카테고리.
그만큼 첫 번째 하나 ~이다 그만큼 사용 ~의 그만큼 안개 색인,
어느 ~이다 원래 a 기능 ~의 둘 변수:
그만큼 평균 문장 길이 ~에 숫자 ~의 단어,
그리고 그만큼 단어 복잡성,
어느 원래 조치 그만큼 백분율 ~의 단어 ~와 함께 더 ~보다 둘 음절 ~에 그것.
그만큼 두번째 범주 ~의 기법 ~이다 그만큼 길이 ~의 보고서,
하지만 이것 하나 보이는 것 같다 좋다 a 꽤 단순한 접근하다,
하지만 그것 가지다 계속 ~ 이다 유용한 왜냐하면 ~의 그만큼 단순한 자연.
거기 가지다 계속 ~ 이다 a 커플 ~의 연구 어느 가지다 사용된 그만큼 길이 ~의 보고서
에게 대리 ~처럼 그만큼 복잡성 ~의 그만큼 보고서 그 자체.
그만큼 제삼 접근하다 ~이다 그만큼 사용 ~의 a 단어 목록.
지금, ~에 자귀 ~의 그만큼 단어 목록,
거기 ~이다 a 숫자 ~의 단어 기울기 저것 사람들 가지다 생성됨 그들 자신,
그런 ~처럼 그만큼 헨리 단어 목록 또는 그만큼 러프란 그리고 맥도날드 단어 목록.
하지만 ~에 우리의 공부하다 여기,
우리 활용된 그만큼 내장형 사전 저것 JMP 찬성 온다 와 함께,
그리고 ~에 덧셈 에게 저것 내장형 사전,
우리 증강된 저것 ~와 함께 일부 실없는 말, 어느 우리 추가됨 ~처럼 자귀,
~처럼 잘 ~처럼 a 관습 목록 ~의 멈추다 단어
기반을 둔 ~에 그만큼 견본 데이터 저것 우리 ~이었다 일하고 있는 와 함께.
우리 말하다 a 작은 조금 ~에 대한 그만큼 데이터 그 자체.
우리의 데이터 견본 크기 ~이다 약 25,000 관찰,
어느 수단 저것 우리 가졌다 닫다 에게 25,000 수입 부르다 녹취록
저것 우리 분석됨, 그리고 그만큼 날짜 범위 ~을 위한 저것들 녹취록
~이다 ~에서 2007 1분기부터 2020 4분의 1 4.
우리 가지다 시험을 마친 에게 포함하다 오직 그만큼 텍스트 부분 ~의 그만큼 수입 성적 증명서 부르다,
풀이 어느 제도법 또는 어느 특별한 캐릭터
저것 ~할 것 같다 BE a 부분 ~의 그만큼 수입 부르다 성적 증명서.
모두 ~의 이것들 녹취록 ~이었다 다운로드됨
~에서 그만큼 렉시스넥시스 데이터 베이스 ~에 RTF 체재.
단지 에게 주다 너 a 작은 조금 ~의 안 소개
~처럼 에게 무엇 그만큼 수입 부르다 성적 증명서 원래 외모 좋다.
그것 시작 끄다 ~와 함께 그만큼 제목, 어느 언급하다 그만큼 이름 ~의 그만큼 회사
~을 위한 어느 그만큼 수입 부르다 발표 ~이다 존재 만들어진.
그것 가지다 그만큼 단어 공정한 폭로 철사 ~에 그만큼 다음 선, 뒤따랐다 ~에 의해 그만큼 날짜.
그 다음에 그만큼 기본 부르다 그 자체 ~이다 각기 다른 ~ 안으로 둘 섹션.
너 가지다 그만큼 프레젠테이션 부분, 어느 ~이다 그만큼 준비됨 발언
~의 그만큼 관리자 팀, 어느 ~이다 참석 저것 부르다, 원래,
그리고 그 다음에 너 또한 가지다 a 논의 ~ 사이 그만큼 분석가들
WHO ~이다 앉아 있는 ~에 그만큼 부르다 살다, 그리고 그들 묻다 질문 에게 그만큼 관리자들,
그리고 그만큼 관리자 대답하다 에게 저것들 질문.
그래서 준비됨 발언 그리고 그만큼 질문과 답변 부분.
지금, ~을 위한 이것 공부하다 구체적으로,
우리는 오직 보았다 ~에 그만큼 준비됨 발언 부분 ~의 그만큼 수입 녹취록,
하지만 나중에 에, ~처럼 안 확대 ~의 이것 공부하다,
이었다 계획 에게 또한 포함하다 그만큼 질문과 답변 부분
~의 그만큼 수입 부르다 ~처럼 잘.
~ 안에 덧셈 에게 저것들 둘 블록 ~의 텍스트 저것 ~이다 a 부분 ~의 그만큼 성적 증명서,
최대 ~의 이것들 녹취록 또한 포함하다
a 목록 ~의 모두 그만큼 참가자들 WHO ~이다 ~에 그만큼 부르다,
어느 포함됨 모두 ~의 그만큼 관리자 ~에서 그만큼 회사 옆,
~처럼 잘 ~처럼 모두 ~의 그만큼 분석가들 ~에서 다른 기관 투자자 사이트.
우리 말하다 ~에 대한 그만큼 방법론 a 작은 조금 첫 번째.
우리 추출됨 그만큼 성적 증명서
그리고 그만큼 준비됨 발언 ~의 그만큼 관리자 부분 ~였다 제목 ~처럼 그만큼 DocB 마법.
그만큼 질문 A ~였다 제목 ~에 그만큼 논의,
그리고 우리 계산됨 그만큼 숫자 ~의 분석가들 WHO 참석함 각 부르다.
지금, 유지하다 ~에 정신 저것 왜냐하면 ~의 그만큼 사실 저것 ~ 아니다 모두 통화 가지다 a 질문 A 분절,
그만큼 질문 A 부분 ~할 것 같다 BE 없어진 ~을 위한 일부 ~의 그만큼 행 ~에 우리의 견본.
어느 ~이다 왜 ~을 위한 이것 회의 그리고 이것 공부하다,
우리는 오직 집중된 ~에 그만큼 DocB 마법,
어느 ~이다 그만큼 준비됨 발언 부분 ~의 그만큼 수입 부르다.
그 다음에 우리 또한 생성됨 컬럼 어느 ~할 수 있었다 BE 사용된 ~처럼 식별자.
A 증권 시세 표시기 열 ~을 위한 더 나아가 분석, 그만큼 년도 4분의 1,
~처럼 잘 ~처럼 a 계획된 열 어느 조치 그만큼 길이 ~에 자귀
~의 그만큼 숫자 ~의 단어 ~에 그만큼 준비됨 발언 부분.
지금, 그만큼 분포 ~의 길이 ~이다 흥미로운 그리고 이었다 가고 있다 에게 보여주다
저것 산출 ~에 a 작은 조금.
전에 우리 움직이는 ~에 에게 티 외부 탐침 플랫폼,
우리 변경됨 그만큼 데이터 유형 ~을 위한 그만큼 문서 몸 에게 비구조화된 텍스트-
죄송합니다, 그만큼 데이터 유형 성격 그리고 그만큼 모델링 유형 에게 비구조화된 텍스트
그래서 저것 그만큼 텍스트 탐침 플랫폼 ~할 수 있다 일하다.
전에 I 보여주다 너 그만큼 텍스트 탐침 플랫폼,
I 단지 원하다 에게 말하다 a 작은 조금 ~에 대한 그만큼 술어 저것 ~이다 가고 있다 에게 BE 사용된
a 많은 ~ 동안 그만큼 텍스트 탐침 플랫폼 그리고 그만큼 산출 표시된.
~ 안에 텍스트 해석학,
a 용어 또는 a 토큰 ~이다 그만큼 가장 작은 조각 ~의 텍스트 비슷한 에게 a 단어 ~에 a 문장.
너 ~할 수 있다 정의하다 자귀 ~에 많은 방법들, 하지만 그만큼 사용 ~의 정기적인 표현
또는 프로세스 ~의 파괴 아래에 그만큼 텍스트 ~ 안으로 자귀 ~이다 ~라고 불리는 토큰화.
또 다른 중요한 용어 저것 ~이다 가고 있다 에게 팝 위로 a 많은 언제 우리 보다 그만큼 산출
~의 그만큼 텍스트 플랫폼 ~이다 a 구절 어느 ~이다 a 짧은 수집 ~의 용어.
그만큼 플랫폼 가지다 옵션 에게 관리하다 실없는 말
저것 ~할 수 있다 BE 지정된 ~처럼 자귀 ~에 그리고 ~의 그들 자신.
을 위한 예, ~을 위한 우리의 수입 부르다 공부하다,
a 구절 어느 터졌다 위로 a 많은 ~였다 무엇 좋다 효과적인 세 비율.
하지만 효과적인, 세, 그리고 비율, ~이다 삼 분리된 자귀,
하지만 효과적인 세 비율 존재 사용된 함께 최대 ~의 그만큼 시간 우리 변환됨 저것 구절
~ 안으로 a 용어 그 자체 그래서 저것 우리 ~할 수 있다 분석하다 어떻게 많은 타임스
저것 특정한 구절 ~처럼 a 전체 ~이다 존재 사용된 ~에 이것들 회의 전화.
다음 ~이다 그만큼 문서.
A 문서 원래 참조 에게 a 수집 ~의 단어.
~ 안에 a JMP 데이터 테이블, 그만큼 비구조화된 텍스트
~에 각 열 ~의 그만큼 텍스트 열 대응하다 에게 a 문서.
그 다음에 우리 또한 가지다 a 신체,
어느 ~이다 원래 a 수집 ~의 모두 ~의 그만큼 서류.
지금, 또 다른 중요한 용어 어느 이었다 가고 있다 에게 사용 나중에 ~에 ~ 동안 그만큼 산출
~이다 그만큼 멈추다 단어.
멈추다 단어 ~이다 원래 흔한 단어
어느 너 ~일 것이다 원하다 에게 들어오지 못하게 하다 ~에서 분석.
JMP 하다 오다 ~와 함께 그것은 소유하다 목록 ~의 멈추다 단어,
하지만 거기 ~할 것 같다 BE 특정한 불용어 ~에 그만큼 데이터 견본 저것 너 ~이다 사용
어느 ~일 것이다 적용하다 에게 저것 데이터 세트 오직.
을 위한 우리를, 우리 생성됨 a 관습 목록 ~의 멈추다 단어
어느 너 ~할 수 있다 쉽게 볼 수 있습니다 ~에 그만큼 텍스트 탐침 플랫폼.
너 ~할 수 있다 가지다 a 목록 ~의 멈추다 단어 ~에 안 뛰어나다 체재 또는 ~에 a 텍스트 파일
그리고 그 다음에 업로드 저것 이내에 그만큼 텍스트 탐색기 플랫폼
그리고 사용 저것들 ~처럼 불용어.
그 다음에 마지막으로 ~이다 그만큼 프로세스 ~의 줄기 형성, 어느 ~이다 원래 결합 단어
~와 함께 동일한 시작 또는 줄기, 그래서 에게 말하다, 에게 원래 만들다 확신하는
저것 그만큼 결과 컴파일합니다 저것들 비슷한 뿌리내린 단어 ~처럼 하나 단어.
을 위한 예시, 점프, 점프했다, 점프하는, 모두 ~일 것이다 BE 치료됨 ~처럼 하나 하나의 단어
대신에 ~의 삼 분리된 단어.
지금, ~을 위한 우리의 공부하다 ~ 위에 여기, 우리 결정했다 에게 가다 ~와 함께 그만큼 아니요 줄기 옵션
왜냐하면 거기 ~이었다 일부 문제 ~와 함께 그만큼 줄기 저것 우리 알아챘습니다.
을 위한 예, 일부 단어 좋다 정액 ~할 수 있었다 BE 사용된
~처럼 a 줄기 ~을 위한 단어 좋다 가속,
어느 가지다 아무것도 아님 에게 하다 ~와 함께 저것 단어 그 자체.
그래서 우리 결정했다 에게 가다 ~와 함께 그만큼 아니요 줄기 옵션 ~에 우리의 사례.
이것 슬라이드 ~ 위에 여기, 우리 바라보다 ~에 그만큼 옵션 저것 우리 선택된
~을 위한 그만큼 텍스트 탐침 플랫폼.
그만큼 기본 변하기 쉬운 ~의 관심 ~이다 그만큼 DocB 마법.
우리 사용 그만큼 ID 에게 ID 각 열 ~의 관찰,
그리고 그 다음에 우리 변화 그만큼 기본 옵션 ~을 위한 각 ~의 이것들 특징.
그만큼 최고 단어 대 구절, 그만큼 최고 숫자 ~의 실없는 말,
캐릭터 대 단어, 최고 캐릭터 대 단어,
에게 그만큼 하나 저것 우리 생각했던 것은 BE 적합한 ~을 위한 우리의 특정한 데이터 세트.
A s 너 ~할 수 있다 보다, 저것 우리 증가된 그만큼 최고 범위
에게 a 많은 더 높은 ~보다 무엇 그만큼 기본값 ~이다 단지 에게 BE ~에 그만큼 안전한 옆.
저것 이었다 ~ 아니다 없어진 밖으로 어느 중요한 자귀 이내에 우리의 분석.
우리의 초기의 산출 저것 아저씨 위로 한 번 너 달리다 그만큼 텍스트 탐침 플랫폼
준다 너 a 목록 ~의 모두 ~의 그만큼 자귀 어느 ~이었다 고도로 사용된
이내에 그만큼 견본 ~의 데이터, ~처럼 잘 ~처럼 그만큼 실없는 말.
우리 검토됨 그만큼 목록 ~의 실없는 말
그리고 선택된 그만큼 실없는 말 저것 ~할 수 있었다 BE 사용된 ~처럼 자귀.
거기 ~이었다 a 총 ~의 30,000 실없는 말
밖으로 ~의 어느 1,068 실없는 말 ~이었다 추가됨 에게 그만큼 용어 목록.
~ 안에 덧셈 에게 저것, 우리 또한 생성됨 우리의 관습 목록 ~의 멈추다 단어.
W e 설립하다 그것 더 쉽게 에게 원래 수입
모두 그만큼 자귀 ~에서 우리의 견본 ~에서 JMP ~ 안으로 뛰어나다, 종류 저것들 단어,
그리고 그 다음에 원래 제거하다 모든 것 또는 세다 모두 ~의 저것들 단어 멈추다 단어
어느 가지다 확실한 형질, ~을 위한 예, 그들 가졌다 기호 또는 쉼표
또는 달러 손짓 ~에 그들을, 또는 숫자 어느 ~이었다 존재 치료됨 ~처럼 텍스트
또는 흔한 이름, ~을 위한 예, 남자, 남자 이름, 데이비드, 그리고 기음.
W e 추가됨 모두 ~의 저것들 에게 우리의 멈추다 단어 목록
그리고 우리 업로드됨 저것 ~ 안으로 그만큼 텍스트 탐침 플랫폼.
우리 바라보다 ~에 일부 ~의 우리의 산출.
그만큼 첫 번째 분석 저것 우리 했다 ~였다
~에 그만큼 변하기 쉬운 길이 ~의 그만큼 준비됨 발언.
T 그 추정 ~ 위에 여기 ~이다
만약에 그만큼 준비됨 발언 부분 ~의 그만큼 관리 ~이다 더 길게,
그것 원래 쇼 저것 그들 가지다 더 에게 설명하다 에게 그만큼 투자자,
그리고 저것 ~이다 왜 그만큼 복잡성 또는 그만큼 음정 ~의 저것들 보고서 ~할 것 같다 BE 다른
~을 위한 그만큼 다른 보고서, 어느 ~이다 더 짧은 ~에 길이
어디 그만큼 관리자 ~하지 않다 가지다 에게 하다 a 많은 ~의 설명하면서.
A s 너 ~할 수 있다 보다 ~와 함께 그만큼 분포 산출 ~에 그만큼 왼쪽,
그만큼 길이 ~의 우리의 견본 데이터 세트 ~ 위에 여기 ~이다 약간 비대칭
~와 함께 매우 작은 꼬리 ...쪽으로 그만큼 오른쪽 손 옆,
어느 수단 저것 거기 ~이었다 일부 보고서 어느 ~이었다 더 길게 ~보다 그만큼 다른 사람들.
그만큼 평균 ~의 길이 ~이다 약 3,027 단어 그리고 그만큼 중앙값 ~이다 약 2,9 66 단어.
너 ~할 수 있다 보다 그만큼 평균 그리고 그만큼 중앙값 ~이다 ~ 아니다 ~도 멀리 떨어져 있는 ~에서 각 다른,
어느 아마 수단 저것 우리 ~할 수 있다 추정하다 그것 에게 BE 대칭 ~처럼 반대하다 에게 비대칭
좋다 그만큼 히스토그램 ~ 위에 여기 를 나타냅니다.
그만큼 차이점 ~ 사이 그만큼 평균 그리고 그만큼 중앙값 ~이다 ~ 아니다 ~도 많이.
우리 했다 바라보다 ~에 그만큼 중앙값 길이 ~의 그만큼 보고서 ~ 대 ~ 위에 그만큼 연령,
그리고 s 너 ~할 수 있다 보다 ~에 2007년, 그만큼 수입 통화 ~이었다 많이 더 길게
~보다 그만큼 연령 ~ 후에 저것,
그리고 t 암탉 우리 했다 보다 a 근소한 충돌 ~에 2020 ~처럼 잘.
만약에 너 바라보다 ~에 4분의 1 지혜로운 길이 ~의 그만큼 보고서,
당신은 또한 알아채다 저것 4분기 일반적으로 가지다 그만큼 가장 긴 보고서
왜냐하면 그만큼 관리 ~이다 설명 그만큼 함수 그리고 그만큼 운영
~의 그만큼 회사 ~을 위한 그만큼 전체 년도 그리고 그들은 컴파일 중 결과
~에서 그만큼 이전의 삼 병사 ~처럼 잘.
~ 안에 자귀 ~의 그만큼 티커 어느 가졌다 그만큼 가장 긴 평균 길이,
우리 가졌다 보스턴 속성 ~처럼 보고 그만큼 가장 긴 평균 길이,
에서 평균 약 닫다 에게 6,000 단어,
어느 ~이다 더블 그만큼 평균 길이 ~의 그만큼 전체 데이터 세트 ~에 일반적인.
다음 우리 가지다 ~이다 원래 그만큼 단어 구름.
지금, 단지 에게 비교하다 줄기 옵션 ~ 대 논 줄기 옵션,
~에 그만큼 화면, 너 보다 둘 다 그만큼 단어 구름 ~와 함께 그만큼 줄기 옵션,
어느 ~이다 ~에 그만큼 오른쪽 손 옆, 그리고 그만큼 하나 없이 그만큼 줄기 옵션.
우리 우선의 그만큼 아니요 줄기 옵션 왜냐하면 그것 하자 우리를 보다 그만큼 단어
어느 보여주다 위로 ~에 최대 ~의 이것들 수입 통화 더 자주 ~보다 그만큼 다른 단어,
반면 그만큼 줄기 옵션 ~할 것 같다 끝 위로 ~와 함께 a 단어 구름
어느 ~이다 ~ 아니다 매우 설명적인.
처럼 너 ~할 수 있다 보다, 성장, 새로운, 수익, 증가하다.
이것들 ~이다 그만큼 단어 어느 팝 위로 그만큼 최대,
어느 원래 신호 저것 관리자 ~이다 주로 낙관적인 그리고 긍정적인
~에 그들의 톤 ~에 그들의 준비됨 발언 부분 ~의 그들의 보고서.
그 다음에 I 또한 가지다 a 스크린샷 ~의 그만큼 감정 분석 플랫폼
어느 원래 다시 말해 너 그만큼 분포 ~의 그만큼 전반적인 음정,
긍정적인 또는 부정적인.
A s 너 ~할 수 있다 보다 ~에서 이것 히스토그램 ~ 위에 여기,
그만큼 전반적인 음정 ~의 이것들 준비됨 발언 ~이다 주로 매우 긍정적인,
~와 함께 오직 매우 약간의 수입 부르다 성적 증명서 어느 떨어지다
~에 그만큼 부정적인 감정 부분 ~의 이것 분포,
어느 다시 신호 저것 관리자 추세 에게 BE 더 긍정적인 그리고 더 낙관적인
언제 말하는 ~에 대한 그만큼 운영 ~의 그만큼 회사 그래서 저것 그들 ~할 수 있다 신호
그만큼 사실 저것 그만큼 미래 ~이다 가고 있다 에게 BE 밝은 그리고 그것은 가고 있다 에게 BE 더 나은,
그리고 저것 분명히 영향을 미칩니다 어떻게 그만큼 투자자들 반응하다 에게 이것 음정.
다음, 우리 또한 결정했다 에게 바라보다 ~에 그만큼 전반적인 감정 ~의 그만큼 전화,
~처럼 잘 ~처럼 그만큼 긍정적인 평균 그리고 그만큼 부정적인 평균 ~의 그만큼 감정.
처럼 너 ~할 수 있다 보다 그만큼 긍정적인 감정, 주로 그것은 약 a 값 ~의 60,
반면 그만큼 부정적인 감정,
우리 보다 a 충돌 약 그만큼 부정적인 감정 ~의 마이너스 40
그래서 없음 ~의 이것들 수입 통화 ~이었다 ~도 부정적인,
심지어 만약에 그만큼 회사 성능 ~였다 정말 나쁜 ~을 위한 저것 특정 분기.
B 왜냐하면 그들 원하다 에게 신호 a 더 밝게 미래,
그리고 ~ 아니다 집중하다 ~도 많이 ~에 그만큼 역사.
만약에 너 바라보다 ~에 그만큼 전반적인 감정 ~ 대 그만큼 연령,
당신은 알아채다 저것 그만큼 전반적인 감정
~였다 많이 낮추다 ~ 동안 그만큼 재정적인 위기 ~의 2007년- 2008년,
그리고 그 다음에 그것 부딪혔다 엄청나게 ~에 2009년- 2010 그리고 전반적인, 그것 가지다 계속 ~ 이다 비교적 꾸준한
제외하고 ~을 위한 2020 언제 그만큼 감염병 세계적 유행 때리다.
만약에 너 부서지다 그것 아래에 4분의 1 지혜로운, 너 ~할 수 있다 보다 저것 그만큼 맨 아래 센터 그래프
~ 위에 여기 쇼 저것 일부 병사, 구체적으로 그만큼 네번째 4분의 1,
~할 것 같다 보다 a 떨어지다 ~에 그만큼 음정 ~의 그만큼 전반적인 감정 ~에 그만큼 전체 데이터.
만약에 너 바라보다 ~에 그만큼 길이 ~ 대 그만큼 년도, 다시, 당신은 알아채다 저것 그만큼 길이 ~였다
많이 더 높은 ~에 2007년, 그것 떨어뜨렸다 ~에 2008년, 다시 선택된 위로 a 정점 ~에 2009년,
그리고 전반적인, 그만큼 길이 가지다 줄인 ~ 위에 시간 ~까지 2020 그 자체.
그것 ~할 것 같다 BE a 안전한 추정 에게 그렇게 하세요
언제 타임스 ~이다 힘든 그리고 그만큼 회사들 가지다 더 에게 설명하다,
그만큼 수입 부르다 추세 에게 ~이 되다 더 길게 그리고 그만큼 준비됨 발언 ~이다 더 길게.
하지만, 만약에 너 바라보다 ~에 길이 ~ 대 그만큼 전반적인 감정,
당신은 알아채다 저것 거기 보이는 것 같다 에게 BE a 근소한 긍정적인 관계
~ 사이 길이 그리고 전반적인 감정,
하지만 그것은 분명히 ~ 아니다 a 단순한 관계 좋다 a 선의 상승 경향.
대신에, 그만큼 데이터 ~이다 상당히 이분산성.
여기 I 가지다 a 목록 ~의 회사들 어느 보여줬다 위로 ~와 함께 그만큼 제일 높은
전반적인 감정 ~ 위에 그만큼 연령 ~ 대 그만큼 회사들 어느 보여줬다 위로
~와 함께 그만큼 가장 낮은 전반적인 감정 ~ 위에 그만큼 연령.
I 또한 놓다 그만큼 산업 ~에 어느 그들 제자리에 있다
단지 ~처럼 안 흥미로운 조각 ~의 정보 저것 우리 알아챘습니다.
을 위한 예, a 많은 ~의 그만큼 긍정적인 감정 통화
~이었다 그만큼 하나 ~에서 그만큼 기술 서비스 영역 또는 재정적인 서비스,
반면 그만큼 가장 낮은 감정 ~였다 ~에 그만큼 쓰레기 관리
또는 의료 기술 산업.
~ 안에 자귀 ~의 그만큼 미래 연구 저것 우리 계획 에게 하다 ~에 이것 주제,
우리 원하다 에게 조사하다 그만큼 음정 ~의 이것들 수입 부르다,
그리고 하다 a 십자가 분석 ~와 함께 변수
좋다 관리자 전략적 인센티브 ~와 함께 공개,
그만큼 영향 그만큼 음정 가지다 ~에 분석가들 그리고 투자자,
~처럼 잘 ~처럼 일부 변수 어느 ~이다 특정한 에게 그만큼 단단한,
그런 ~처럼 그만큼 크기, 그들의 복잡성, 그들의 나이, 그리고 기음.
W e 또한 계획 에게 탐구하다 그만큼 용어 선택 ~을 위한 건물 데이터 채광 모델
사용 그만큼 텍스트 탐색기 플랫폼 이내에 JMP 찬성.
감사하다 너 그래서 많이 ~을 위한 참석 이것 프레젠테이션 그리고 바라건대
우리 ~할 수 있다 답변 어느 질문 저것 너 5월 가지다 ~에 대한 우리의 프레젠테이션 오늘.
감사하다 너 .
