Cx4073 : Assignment 3 Part 1
Nurul Syafiqah Binti Sapnan, Siti Heryani Bte Tahir, Tan Sheng Rong
05-04-2019
Finding Market Segments in Online Retail
This is a team assignment which consists of 3 members and the flow of this assignment will be broken down into the following segments:
Performing data exploration.
Creation of Customer-Product matrix. This assumption will be based on the Total Purchase Volume which was calculated by Quantity x Unit Price.
Clustering on the whole dataset using k-means.
Extract each cluster and do interpretation.
Using country-based approach before creating Customer-Product matrix to improve the cluster. Assumption will be the same which was based on the Total Purchase Volume. We will be performing clustering based on countries with the most purchases and countries with the least purchases.
Insights of the assignment.
Analysis of Retail Data
Import the CSV data file assign3_RetailData.csv for analysis, and quickly check the structure of the data.
retailData <- read.csv("assign3_RetailData.csv", header = TRUE)
str(retailData)## 'data.frame': 541909 obs. of 8 variables:
## $ InvoiceNo : Factor w/ 25900 levels "536365","536366",..: 1 1 1 1 1 1 1 2 2 3 ...
## $ StockCode : Factor w/ 4070 levels "10002","10080",..: 3538 2795 3045 2986 2985 1663 801 1548 1547 3306 ...
## $ Description: Factor w/ 4224 levels ""," 4 PURPLE FLOCK DINNER CANDLES",..: 4027 4035 932 1959 2980 3235 1573 1698 1695 259 ...
## $ Quantity : int 6 6 8 6 6 2 6 6 6 32 ...
## $ InvoiceDate: Factor w/ 23260 levels "1/11/11 10:01",..: 198 198 198 198 198 198 198 199 199 200 ...
## $ UnitPrice : num 2.55 3.39 2.75 3.39 3.39 7.65 4.25 1.85 1.85 1.69 ...
## $ CustomerID : int 17850 17850 17850 17850 17850 17850 17850 17850 17850 13047 ...
## $ Country : Factor w/ 38 levels "Australia","Austria",..: 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 ...The following table summarizes the variables in the dataset. Note the type carefully, and convert if required.
| Variable | Description | Remarks |
|---|---|---|
| InvoiceNo | The serial number on the Invoice | May be different for same product and same customer. |
| StockCode | Product (item) code in the Store | Uniquely assigned to every distinct Product (item). |
| Description | Product (item) name in the Store | May be different for the same StockCode. Do check. |
| Quantity | Product Quantity in the Transaction | Will of course change with different transactions. |
| InvoiceDate | Date-Time of the Transaction | Can you use this too? Try, but it is strictly optional. |
| UnitPrice | Product Price per Unit (in Dollars) | Should be the same for the same Product. Do check. |
| CustomerID | Customer code in the Store | Same customer may make various purchases. Check carefully. |
| Country | Country of Residence of Customer | Should be the same for each individual Customer. |
Hint : Think of creating a Customer-Product matrix before you start your market segmentation. First step is deciding the elements in the matrix, and the second step if to choose the notion of distance that whould be appropriate for this case. See if you can effectively use the variables like Quantity, UnitPrice, InvoiceDate and Country in this market segmentation. Don’t forget to interpret the market segments that you get!
Perform some basic explorations
dim(retailData)## [1] 541909 8names(retailData)## [1] "InvoiceNo" "StockCode" "Description" "Quantity" "InvoiceDate"
## [6] "UnitPrice" "CustomerID" "Country"head(retailData)## InvoiceNo StockCode Description Quantity
## 1 536365 85123A WHITE HANGING HEART T-LIGHT HOLDER 6
## 2 536365 71053 WHITE METAL LANTERN 6
## 3 536365 84406B CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER 8
## 4 536365 84029G KNITTED UNION FLAG HOT WATER BOTTLE 6
## 5 536365 84029E RED WOOLLY HOTTIE WHITE HEART. 6
## 6 536365 22752 SET 7 BABUSHKA NESTING BOXES 2
## InvoiceDate UnitPrice CustomerID Country
## 1 1/12/10 8:26 2.55 17850 United Kingdom
## 2 1/12/10 8:26 3.39 17850 United Kingdom
## 3 1/12/10 8:26 2.75 17850 United Kingdom
## 4 1/12/10 8:26 3.39 17850 United Kingdom
## 5 1/12/10 8:26 3.39 17850 United Kingdom
## 6 1/12/10 8:26 7.65 17850 United Kingdomtail(retailData)## InvoiceNo StockCode Description Quantity
## 541904 581587 23256 CHILDRENS CUTLERY SPACEBOY 4
## 541905 581587 22613 PACK OF 20 SPACEBOY NAPKINS 12
## 541906 581587 22899 CHILDREN'S APRON DOLLY GIRL 6
## 541907 581587 23254 CHILDRENS CUTLERY DOLLY GIRL 4
## 541908 581587 23255 CHILDRENS CUTLERY CIRCUS PARADE 4
## 541909 581587 22138 BAKING SET 9 PIECE RETROSPOT 3
## InvoiceDate UnitPrice CustomerID Country
## 541904 9/12/11 12:50 4.15 12680 France
## 541905 9/12/11 12:50 0.85 12680 France
## 541906 9/12/11 12:50 2.10 12680 France
## 541907 9/12/11 12:50 4.15 12680 France
## 541908 9/12/11 12:50 4.15 12680 France
## 541909 9/12/11 12:50 4.95 12680 Francesummary(retailData)## InvoiceNo StockCode
## 573585 : 1114 85123A : 2313
## 581219 : 749 22423 : 2203
## 581492 : 731 85099B : 2159
## 580729 : 721 47566 : 1727
## 558475 : 705 20725 : 1639
## 579777 : 687 84879 : 1502
## (Other):537202 (Other):530366
## Description Quantity
## WHITE HANGING HEART T-LIGHT HOLDER: 2369 Min. :-80995.00
## REGENCY CAKESTAND 3 TIER : 2200 1st Qu.: 1.00
## JUMBO BAG RED RETROSPOT : 2159 Median : 3.00
## PARTY BUNTING : 1727 Mean : 9.55
## LUNCH BAG RED RETROSPOT : 1638 3rd Qu.: 10.00
## ASSORTED COLOUR BIRD ORNAMENT : 1501 Max. : 80995.00
## (Other) :530315
## InvoiceDate UnitPrice CustomerID
## 31/10/11 14:41: 1114 Min. :-11062.06 Min. :12346
## 8/12/11 9:28 : 749 1st Qu.: 1.25 1st Qu.:13953
## 9/12/11 10:03 : 731 Median : 2.08 Median :15152
## 5/12/11 17:24 : 721 Mean : 4.61 Mean :15288
## 29/6/11 15:58 : 705 3rd Qu.: 4.13 3rd Qu.:16791
## 30/11/11 15:13: 687 Max. : 38970.00 Max. :18287
## (Other) :537202 NA's :135080
## Country
## United Kingdom:495478
## Germany : 9495
## France : 8557
## EIRE : 8196
## Spain : 2533
## Netherlands : 2371
## (Other) : 15279This dataset shows the transactional data between 01/12/2010 and 09/12/2011. From the structure and summary of the data, there is a total of 541909 observations with 8 variables. We can notice that the datatypes are not the same for all variables such that it consists of 5 variables of Factor datatype, 2 Integer and 1 Numeric. The variables can be categorised into two different categories:
Product-related: Invoice No, Stock Code, Description, Quantity, Invoice Date and Unit Price.
Customer-related: Customer ID and Country.
Observation before preprocessing
Since we are working on a huge dataset, we started off by considering on how to reduce the size of the dataset. The following are the consideration we took before preprocessing.
Check the uniqueness of each variables.
For Invoice No variable, there are values that starts with character “C”. We assume that “C” means cancelled transactions.
For Stock Code variable, there are values with trailing characters such as “A”, “B” and “C”. However, the values before the trailing characters can be the same for instance, “90183A”, “90183B”, “90183C”. Cross referencing them with the Description variable, these are of the same products but they have different colors hence different Stock Code has a chance of having different description too.
For Quantity variable, there are values that do not make sense for instance when the values are 0 or less. According to our knowledge, if there was a transaction, there must be at least 1 quantity of an item purchased.
For Invoice Date variable, it consists of both the date and time component. We also noticed that an invoice may consist of different timestamps hence we can actually choose to group those having the same date together since the difference in the time is not really significant.
For Price variable, we realised that there are records in which products cost less than or equal to 0 dollars. We will be looking into this further during the exploration.
For Customer ID, there are customers without an ID and this makes up 135080 out of the whole dataset, which is about 25% of the data. We may either choose to remove them to reduce the dataset or fill them with dummy data using a package called
mice. However, if we were to fill in the missing values with random IDs, this can incur to a risk such that adding too many customers will lead to a bigger dataset. Our aim is to make this problem simpler hence removing the ones that contained NAs should suffice.
Preprocessing
Firstly, we install a package commonly used in R for data manipulation, exploration and visualization of the data called tidyverse. Another package called scales is also installed for better aesthetics on the graph axis of the visualization of data. Then, we checked on the number of NAs that are present in the CustomerID variable.
library(tidyverse)## ── Attaching packages ─────────────────────────────────────────────────────────────────── tidyverse 1.2.1 ──## ✔ ggplot2 3.1.0 ✔ purrr 0.3.1
## ✔ tibble 2.0.1 ✔ dplyr 0.8.0.1
## ✔ tidyr 0.8.3 ✔ stringr 1.3.1
## ✔ readr 1.3.1 ✔ forcats 0.4.0## ── Conflicts ────────────────────────────────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()library(scales)##
## Attaching package: 'scales'## The following object is masked from 'package:purrr':
##
## discard## The following object is masked from 'package:readr':
##
## col_factorany(is.na(retailData))## [1] TRUEapply(retailData, 2, function(x) any(is.na(x)))## InvoiceNo StockCode Description Quantity InvoiceDate UnitPrice
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## CustomerID Country
## TRUE FALSEcolSums(is.na(retailData))## InvoiceNo StockCode Description Quantity InvoiceDate UnitPrice
## 0 0 0 0 0 0
## CustomerID Country
## 135080 0Observation
Here we can notice that the total number of records that contained NAs for Customer ID is 135080 records. As mentioned above, this takes up 25% of the whole data and for this assignment, we will be removing those records for the ease of data manipulation and observation at the later stage. Initially, we did try to use
micepackage to fill in the missing data but ran into an error which displayed memory limit issue. This is bound to happen as we are also currently working on a huge dataset hence, we omit those 135080 records to narrow down and reduce the data we are working on. Hence, we now remove the CustomerIDs that contained NAs.
retailData <- drop_na(retailData, CustomerID)Getting distinct variables
The next step is to check on the distinct values for some variables. This can be done by the command n_distinct() hence this returns the number of unique values in R. This notion is considered to be faster and more concise compared to length(unique(x)).
distinctStockCode <- n_distinct(retailData$StockCode)
distinctDescription <- n_distinct(retailData$Description)
distinctCustomerID <- n_distinct(retailData$CustomerID)
distinctCountry <- n_distinct(retailData$Country)distinctStockCode## [1] 3684distinctDescription## [1] 3896distinctCustomerID## [1] 4372distinctCountry## [1] 37Observation
The output tells that there are a total of 3684 Stock Code, 3896 distinct Description, 4372 distinct Customer ID and 37 distinct Country. We could not get the total number of distinct records for Invoice No since there are some records which starts with a character “C”, we assumed them to be of cancelled transactions. We did not handle that records as of now but it will be done in the later stage. In addition to that, we observed that the number of records for Description is more compared to the number of Stock Code. This tells us that there might be a possibility that there exists some items with multiple descriptions. This could be due to updates of product descriptions between Dec 2010 to Dec 2011.
Further exploration on Invoice No
Through our observation from the csv provided, we realised that there are instances where the Invoice No contains trailing character “C”. It seems like these represent cancelled transactions. Hence, firstly, is to convert the data type from factor to character before taking a quick look on the structure of the Invoice No. We then check out the total number of invoices that are “Cancelled” or “Normal”. We then plot them on the histogram to see the count for the respective invoice type.
retailData$StockCode <- as.factor(as.character((retailData$StockCode)))
retailData$Description <- as.factor(as.character((retailData$Description)))
retailData$InvoiceNo <- as.character(retailData$InvoiceNo)
retailData$Country <- as.factor(as.character((retailData$Country)))
str(retailData) ## 'data.frame': 406829 obs. of 8 variables:
## $ InvoiceNo : chr "536365" "536365" "536365" "536365" ...
## $ StockCode : Factor w/ 3684 levels "10002","10080",..: 3250 2650 2856 2804 2803 1606 756 1491 1490 3070 ...
## $ Description: Factor w/ 3896 levels " 4 PURPLE FLOCK DINNER CANDLES",..: 3717 3725 862 1814 2777 2978 1445 1563 1560 218 ...
## $ Quantity : int 6 6 8 6 6 2 6 6 6 32 ...
## $ InvoiceDate: Factor w/ 23260 levels "1/11/11 10:01",..: 198 198 198 198 198 198 198 199 199 200 ...
## $ UnitPrice : num 2.55 3.39 2.75 3.39 3.39 7.65 4.25 1.85 1.85 1.69 ...
## $ CustomerID : int 17850 17850 17850 17850 17850 17850 17850 17850 17850 13047 ...
## $ Country : Factor w/ 37 levels "Australia","Austria",..: 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 ...InvoiceNoPrefix <- ifelse(substr(retailData$InvoiceNo,1,1) %in% LETTERS, substr(retailData$InvoiceNo,1,1), NA)
InvoiceNoType <- ifelse(is.na(InvoiceNoPrefix), "Normal", ifelse(InvoiceNoPrefix == "C", "Cancelled", InvoiceNoPrefix))length(which(InvoiceNoType == "Normal"))## [1] 397924length(which(InvoiceNoType == "Cancelled"))## [1] 8905ggplot(retailData, aes(x=InvoiceNoType)) + geom_histogram(stat="count", fill = "#FE767A") + ggtitle("Invoice Number Type") +
geom_text(stat='count', aes(label=..count..), position=position_stack(0.5)) +
scale_y_continuous(labels = scales::format_format(big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE)) ## Warning: Ignoring unknown parameters: binwidth, bins, pad
Observation
The plot displayed the total number of invoice types as we had identified in the previous stage and it showed that there is a very small portion of transactions which are cancelled. This takes up (8905/406829) x 100% = 2.19% out of the whole Invoice Type data. We decided to not remove them although it takes a small portion of the data because they may be relevant when we are performing the clustering as cancelled transactions may affect the purchasing behaviour/ pattern of the customers.
Further exploration on Stock Code
Through our observation from the csv provided for Stock Code variable, there are values with trailing characters such as “A”, “B” and “C”. However, the values before the trailing characters are the same for instance, “90183A”, “90183B”, “90183C”. Cross referencing them with the Description variable, these are of the same products but have different colors. Thus, there are bound for such cases to happen throughout the whole data. The table below shows the respective Stock Code and Description for one of the instances of such stock codes having the same prefix but different trailing character representing different descriptions.
| Stock Code | Description |
|---|---|
| 90183A | AMBER DROP EARRINGS W LONG BEADS |
| 90183B | AMETHYST DROP EARRINGS W LONG BEADS |
| 90183C | BLACK DROP EARRINGS W LONG BEADS |
Further exploration on Quantity
Through our obsevation from the csv provided for Quantity variable, there are values that do not make sense for instance when quantity is less than 0. According to our knowledge, since there was a transaction, there must be at least 1 quantity of an item purchased. We will be catgorizing the ones that have quantity < 0 to be negative and > 0 to be positive before further looking at the count for the respective quantities using histogram.
QuantityType <- ifelse(retailData$Quantity > 0, "Positive", "Negative")ggplot(retailData, aes(x=QuantityType)) + geom_histogram(stat="count", fill = "#FE767A") + ggtitle("Quantity Type (neg or pos)") + geom_text(stat='count', aes(label=..count..), position=position_stack(0.5)) +
scale_y_continuous(labels = scales::format_format(big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE)) ## Warning: Ignoring unknown parameters: binwidth, bins, pad
nrow(retailData[which(retailData$Quantity < 0 & startsWith(retailData$InvoiceNo, "C")),])## [1] 8905Observation
From the previous line of code, we are trying to find the number of all cancelled transactions and check if they have negative quantity. Indeed, it was true as the number of negative quantity type was the same as the number of cancelled transactions which is at 8905 records. The same goes to the quantity types that are positive as this indicates that they are successful transactions. This shows that all records of cancelled transaction are certainly quantities that contain negative values. We calculate the percentage of transactions that would be cancelled out, (397924-8905)/397924(100) = 97.76213548 %. As the cancelled transactions would negate their corresponding successful transactions, almost 98% of the truly successful transactions remains unaffected. Hence, it is safe to keep the records.
Further exploration on Unit Price
Through our observation from the csv provided for Unit Price variable, we realised that there are records in which products cost less than or equal to 0 dollar. For the products that are at lesser than 0 dollar, they might still be significant hence, we cannot remove them. Our assumption was that there could be an existing promotion offering complimentary products with the purchase of another product. There can also be cases where there is commonality between two purchases known as association rule mining therefore we should keep those records. After further observation, we found out that the products which cost less than 0 dollar only consists of 2 products hence we can ignore them instead of removing them as it won’t incur that much effect.
The total amount spent by the customer can be computed by Unit Price x Quantity. Hence, since quantity has negative values, the computation for the total amount will also lead to a negative output. This could represent a loss incurred. On the other hand, positive values would represent profits gained.
Further exploration on Invoice Date
Through our observation from the csv provided for Invoice Date variable, we realised that there can be multiple timestamps per invoice. There could be a possibility that the client computer timing did not tally with the server side hence, there was a slight mismatch. Another reason could be because since the customers are from different countries, their timezone will be converted hence during the conversion, it won’t be 100% accurate.
Further exploration on Country
Through our observation from the csv provided for Country variable, we realised that there was a total of 37 distinct countries. We will be displaying the number of records for the different countries using histogram.
ggplot(retailData, aes(x=Country)) + geom_histogram(stat="count", fill = "#FE767A") + ggtitle("Country") + geom_text(stat='count', aes(label=..count..), position=position_stack(0.5)) + coord_flip() +
scale_y_continuous(labels = scales::format_format(big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE))## Warning: Ignoring unknown parameters: binwidth, bins, pad
Observation
From the output of the plot, we can see that majority of the customers originated from United Kingdom as this is a UK based supplier hence it is natural for that to happen. In addition to that, since this is an online supplier, it is open to public and is highly accessible for customers around the world. Therefore, this explains why there are customers from various countries. We also realised that the next top countries with the highest number of records are the neighbouring countries of UK which are: Germany, France and Ireland. This is definitely the case as they are located near to UK and the shipping time will be faster hence confirms our claim.
Building Consumer-Product Matrix
We will now move on to the next section of this assignment which is to build the Customer-Product matrix. Our assumption will be based on the total purchase volume which can be computed by taking the Quantity x Unit Price.
retailData$CustomerID <- as.factor(retailData$CustomerID)
matrix <- xtabs(Quantity*UnitPrice ~ CustomerID + StockCode, data = retailData, addNA = TRUE, sparse = TRUE)
matrix## 4372 x 3684 sparse Matrix of class "dgCMatrix"## [[ suppressing 30 column names '10002', '10080', '10120' ... ]]
## [[ suppressing 30 column names '10002', '10080', '10120' ... ]]##
## 12346 . . . . . . . . . . . . .
## 12347 . . . . . . . . . . . . .
## 12348 . . . . . . . . . . . . .
## 12349 . . . . . . . . . . . . .
## 12350 . . . . . . . . . . . . .
## 12352 . . . . . . . . . . . . .
## 12353 . . . . . . . . . . . . .
## 12354 . . . . . . . . . . . . .
## 12355 . . . . . . . . . . . . .
## 12356 . . . . . . . . . . . . .
## 12357 . . . . . . . . . . . . .
## 12358 . . . . . . . . . . . . .
## 12359 . . . . . . . . . . . . .
## 12360 . . . . . . . . . . . . .
## 12361 . . . . . . . . . . . . .
## 12362 . . . . . . . . . . . . .
## 12363 . . . . . . . . . . . . .
## 12364 . . . . . . . . . . . . .
## 12365 . . . . . . . . . . . . .
## 12367 . . . . . . . . . . . . .
## 12370 . . . . . . . . . . . . .
## 12371 . . . . . . . . . . . . .
## 12372 . . . . . . . . . . . . .
## 12373 . . . . . . . . . . . . .
## 12374 . . . . . . . . . . . . .
## 12375 . . . . . . . . . . . . .
## 12377 . . . . . . . . . . . . .
## 12378 . . . . . . . . . . . . .
## 12379 . . . . . . . . . . . . .
## 12380 . . . . . . . . . . . . .
## 12381 . . . . . . . . . . . . .
## 12383 . . . . . . . . . . . . .
## 12384 . . . . . . . . . . . . .
## 12386 . . . . . . . . . . . . .
## 12388 . . . . . . . . . . . . .
## 12390 . . . . . . . . . . . . .
## 12391 . . . . . . . . . . . . .
## 12393 . . . . . . . . . . . . .
## 12394 . . . . . . . . . . . . .
## 12395 . . . . . . . . . . . . .
## 12397 . . . . . . . . . . . . .
## 12398 . . . . . . . . . . . . .
## 12399 . . . . . . . . . . . . .
## 12401 . . . . . . . . . . . . .
## 12402 . . . . . . . . . . . . .
## 12403 . . . . . . . . . . . . .
## 12405 . . . . . . . . . . . . .
## 12406 . . . . . . . . . . . . .
## 12407 . . . . . . . . . . . . .
## 12408 . . . . . . . . . . . . .
## 12409 . . . . . . . . . . . . .
## 12410 . . . . . . . . . . . . .
## 12412 . . . . . . . . . . . . 9.96
## 12413 . . . . . . . . . . . . .
## 12414 . . . . . . . . . . . . .
## 12415 . . . . . . . . . . . . 432.00
## 12417 . . . . . . . . . . . . .
## 12418 . . . . . . . . . . . . .
## 12420 . . . . . . . . . . . . .
## 12421 . . . . . . . . . . . . .
## 12422 . . . . . . . . . . . . .
## 12423 . . . . . . . . . . . . .
## 12424 . . . . . . . . . . . . .
## 12425 . . . . . . . . . . . . .
## 12426 . . . . . . . . . . . . .
## 12427 . . . . . . . . . . . . .
## 12428 . . . . . . . . . . . . .
## 12429 . . . . . . . . . . . . .
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## 12431 . . . . . . . . . . . . .
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## 12581 . . . . . . . . . . . . .
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## 12585 . . . . . . . . . . . . .
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## 12594 . . . . . . . . . . . . .
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## 12598 . . . . . . . . . . . . .
## 12599 . . . . . . . . . . . . .
## 12600 . . . . . . . . . . . . .
## 12601 . . . . . . . . . . . . .
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## 12610 . . . . . . . . . . . . .
## 12611 . . . . . . . . . . . . .
## 12612 . . . . . . . . . . . . .
## 12613 . . . . . . . . . . . . .
## 12614 . . . . . . . . . . . . .
## 12615 . . . . . . . . . . . . .
## 12616 . . . . . . . . . . . . .
## 12617 . . . . . . . . . . . . .
## 12618 . . . . . . . . . . . . .
## 12619 . . . . . . . . . . . . .
## 12620 . . . . . . . . . . . . .
## 12621 . . . . . . . . . . . . 348.60
## 12622 . . . . . . . . . . . . .
## 12623 . . . . . . . . . . . . .
## 12624 . . . . . . . . . . . . .
## 12625 . . . . . . . . . . . . .
## 12626 . . . . . . . . . . . . .
## 12627 . . . . . . . . . 27.04 . . .
## 12628 . . . . . . . . . 27.04 . . .
## 12630 . . . . . . . . . . . . .
## 12631 . . . . . . . . . . . . .
## 12633 . . . . . . . . 212.00 . . . .
## 12635 . . . . . . . . . . . . .
## 12637 10.20 . . . . . . . . . . . .
## 12638 . . . . . . . . . . . . .
## 12639 . . . . . . . . . . . . .
## 12640 . . . . . . . . . . . . .
## 12641 . . . . . . . . . . . . .
## 12642 . . . . . . . . . . . . .
## 12643 . . . . . . . . . . . . .
## 12644 . . . . . . . . . . . . .
## 12645 . . . . . . . . . . . . .
## 12646 . . . . . . . . . . . . .
## 12647 . . . . . . . . . . . . .
## 12648 . . . . . . . . . . . . .
## 12649 . . . . . . 17.00 . . . . . .
## 12650 . . . . . . . . . . . . .
## 12651 . . . . . . . . . . . . .
## 12652 . . . . . . . . . . . . .
## 12653 . . . . . . . . . . . . .
## 12654 . . . . . . . . . . . . .
## 12656 . . . . . . . . . . . . .
## 12657 . . . . . . . . . . . . .
## 12658 . . . . . . . . . . . . .
## 12659 . . . . . . . . . . . . .
## 12660 . . . . . . . . . . . . .
## 12662 . . . . . . . . . . . . .
## 12664 . . . . . . . . . . . . .
## 12665 . . . . . . . . . . . . .
## 12666 . . . . . . . . . . . . .
## 12667 . . . . . . . . . . . . .
## 12668 . . . . . . . . . . . . .
## 12669 . . . . . . . . . . . . .
## 12670 . . . . . . . . . . . . .
## 12672 . . . . . . . . . . . . .
## 12673 0.85 . . . . . . . . . . . .
## 12674 . . . . . . . . . . . . .
## 12676 . . . . . . . . . . . . .
## 12678 . . . . . . . . . . . . .
## 12679 . . . . . . . . . . . . .
## 12680 . . . . . . . . . . . . .
## 12681 10.20 . . . . . . . . . . . .
## 12682 20.40 . . . . . . . . . . . .
## 12683 . . . . . . . . . . . . .
## 12684 . . . . . . . . . . . . .
## 12685 . . . . . . . . . . . . .
## 12686 . . . . . . . . . . . . .
## 12688 . . . . . . . 8.40 . . . . .
## 12689 . . . . . . . . . . . . .
## 12690 . . . . . . . . . . . . .
## 12691 . . . . . . . . . . . . .
## 12693 . . . . . . . . . . . . .
## 12694 . . . . . . . . . . . . .
## 12695 . . . . . . . . . . . . .
## 12697 . . . . . . . . . . . . .
## 12700 . . . . . . . . . . . . .
## 12701 . . . . . . . . . . . 3.36 .
## 12702 . . . . . . . . . . . . .
## 12703 . . . . . . . . . . . . .
## 12704 . . . . . . . . . . . . .
## 12705 . . . . . . . . . . . . 36.96
## 12707 . . . . . . . . . . . . .
## 12708 . . . . . . . . . . . . .
## 12709 . . . . . . . . . . . . .
## 12710 . . . . . . . . . . . . .
## 12712 . . . . . . . . . . . . .
## 12713 . . . . . . . . . . . . .
## 12714 . . . . . . . . . . . . .
## 12715 . . . . . . . . . . . . .
## 12716 . . . . . . . . . . . . .
## 12717 . . . . . . . . . . . . .
## 12718 . . . . . . . . . . . . .
## 12719 . . . . . . . . . . . . .
## 12720 . . . . . . . . . . . . .
## 12721 . . . . . . . . . . . . .
## 12722 . . . . . . . . . . . . .
## 12723 . . . . . . . . . . . . .
## 12724 . . . . . . . . . . . . .
## 12725 . . . . . . . . . . . . .
## 12726 . . . . . . . . . . . . .
## 12727 . . . . . . . . . . . . .
## 12728 . . . . . . . . . . . . .
## 12729 . . . . . . . . . . . . .
## 12731 234.60 . . . . . 382.50 . . . . . .
## 12732 . . . . . . . . . . . . .
## 12733 . . . . . . . . . . . . .
## 12734 . . . . . . . . . . . . .
## 12735 . . . . . . 8.40 . . . . . .
## 12736 . . . . . . . . . . . . .
## 12738 . . . . . . . . . . . . .
## 12739 . . . . . . . . . . . . .
## 12740 . . . . . . . . . . . . .
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## 12744 . . . . . . . . . . . . .
## 12747 . . . . . . . . . . . . .
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## 12749 . . . . . . . . . . . . .
## 12750 . . . . . . . . . . . . .
## 12752 . . . . . . . . . . . . .
## 12753 . . . . . . . . . . . . .
## 12754 0.85 . . . . . . . . . . . .
## 12755 . . . . . . . . . . . . .
## 12756 . . . . . . . . . . . . .
## 12757 . . . . . . . . . . . . .
## 12758 . . . . . . . . . . . . .
## 12759 . . . . . . . . . . . . 9.96
## 12762 . . . . . . . . . . . . .
## 12763 . . . . . . . . . . . . .
## 12764 . . . . . . . . . . . . .
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## 12772 . . . . . . . . . . . . .
## 12775 . . . . . . . . . . . . .
## 12778 . . . . . . . . . . . . .
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## 12781 . . . . . . . . . . . . .
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## 12783 . . . . . . . . . . . . .
## 12784 . . . . . . . . . . . . .
## 12785 . . . . . . . . . . . . .
## 12787 . . . . . . . . . . . . .
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## 12790 . . . . . . . . . . . . .
## 12791 . . . . . . . . . . . . .
## 12792 . . . . . . . . . . . . .
## 12793 . . . . . . . . . . . . .
## 12794 . . . . . . . . . . . . .
## 12795 . . . . . . . . . . . . .
## 12797 . . . . . . . . . . . . .
## 12798 . . . . . . . . . . . . .
## 12802 . . . . . . . . . . . . .
## 12808 . . . . . . . . . . . . .
## 12809 . . . . . . . . . . . . .
## 12811 . . . . . . . . . . . . .
## 12812 . . . . . . . . . . . . .
## 12814 . . . . . . . . . . . . .
## 12815 . . . . . . . . . . . . .
## 12816 . . . . . . . . . . . . .
## 12817 . . . . . . . . . . . . .
## 12818 . . . . . . . . . . . . .
## 12820 . . . . . . . . . . . . .
## 12821 . . . . . . . . . . . . .
## 12822 . . . . . . . . . . . . .
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## 12829 . . . . . . . . . . . . .
## 12830 . . . . . . . . . . . . .
## 12831 . . . . . . . . . . . . .
## 12832 . . . . . . . . . . . . .
## 12833 . . . . . . . . . . . . .
## 12834 . . . . . . . . . . . . .
## 12836 . . . . . . . . . . . . .
## 12837 . . . . . . . . . . . . .
## 12838 . . . . . . . . . . . . .
## 12839 . . . . . . . . . . . . .
## 12840 . . . . . . . . . . . . .
## 12841 . . . . . . . . . . . . 162.60
## 12842 . . . . . . . . . . . . .
## 12843 . . . . . . . . . . . . .
## 12844 . . . . . . . . . . . . .
## 12845 . . . . . . . . . . . . .
## 12847 . . . . . . . . . . . . .
## 12849 . . . . . . . . . . . . .
## 12851 . . . . . . . . . . . . .
## 12852 . . . . . . . . . . . . .
## 12853 . . . . . . . . . . . . .
## 12854 . . . . . . . . . . . . .
## 12855 . . . . . . . . . . . . .
## 12856 . . . . . . . . . . . . .
## 12857 . . . . . . . . . . . . .
## 12863 . . . . . . . . . . . . .
## 12864 . . . . . . . . . . 17.40 . 119.52
## 12865 . . . . . . . . . . . . .
## 12866 . . . . . . . . . . . . .
## 12867 6.80 . . . . . . . . . . . .
## 12868 . . . . . . . . . . . . .
## 12870 . . . . . . . . . . . . .
## 12871 . . . . . . . . . . . . .
## 12872 8.50 . . . . . . . . . . . .
## 12873 . . . . . . . . . . . . .
## 12875 . . . . . . . . . . . . .
## 12876 . . . . . . . . . . . . .
## 12877 . . . . . . . . . . . 3.36 78.72
## 12878 . . . . . . . . . . . . .
## 12879 . . . . . . . . . . . . .
## 12881 . . . . . . . . . . . . .
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## 13085 . . . . . . . . . . . . .
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## 13301 . . . . . . . . . . . . .
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## 13309 . . . . . . . . . . . . 29.88
## 13310 . . . . . . . . . . . . .
## 13311 . . . . . . . . . . . . .
## 13313 . . . . . . . . . . . . .
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## 13650 . . . . . . . . . . . . .
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## 13654 . . . . . . . . . . . 6.72 19.92
## 13655 . . . . . . . . . . . . .
## 13656 . . . . . . . . . . . . .
## 13657 . . . . . . . . . . . . 39.84
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## 13663 . . . . . . . . . . . . .
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## 13680 . . . . . . . . . . . . .
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## 13685 . . . . . . . . . . . . .
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## 14080 . . . . . . . . . . . . .
## 14081 . . . . . . . . . . . . .
## 14082 . . . . . . . . . . . . .
## 14083 . . . . . . . . . . . . .
## 14085 . . . . . . . . . . . . .
## 14087 . . . . . . . . . . . . .
## 14088 . . . . . . . . . . . . .
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## 14090 . . . . . . . . . . . . .
## 14092 . . . . . . . . . . . . .
## 14093 . . . . . . . . . . . . .
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## 14100 . . . . . . . . . . . . .
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## 14126 . . . . . . . . . . . . .
## 14127 . . . . . . . . . . . . .
## 14128 . . . . . . . . . . . . .
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## 14130 . . . . . . . . . . . . .
## 14132 . . . . . . . 50.40 112.50 . . . .
## 14133 . . . . . . . . . . . . .
## 14135 . . . . . . . . . . . . .
## 14138 . . . . . . . . . . . . .
## 14139 . . . . . . . . . . . . .
## 14140 . . . . . . . . . . . . .
## 14141 . . . . . . . . 12.50 . . . .
## 14142 . . . . . . . . . . . . .
## 14143 . . . . . . . . . . . . .
## 14145 . . . . . . . . . . . . .
## 14146 . . . . . . . . . . . . .
## 14147 . . . . . . . . . . . . .
## 14148 . . . . . . . . . . . . .
## 14149 . . . . . . . . . . . . .
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## 14152 . . . . . . . . . . . 6.72 .
## 14154 . . . . . . . . . . . . .
## 14155 . . . . . . . . . . . . .
## 14156 . . . . . . . 8.40 . . . . 19.92
## 14157 . . . . . . . . . . . . .
## 14158 . . . . . . . . . . . . .
## 14159 . . . . . . . 8.40 . . . . .
## 14161 . . . . . . . . . . . . .
## 14162 . . . . . . . . . . . . .
## 14163 . . . . . . . . . . . . .
## 14164 . . . . . . . . . . . . .
## 14165 . . . . . . . . . . . . .
## 14167 . . . . . . . . . . . . .
## 14171 . . . . . . . . . . . . .
## 14173 . . . . . . . . . . . . .
## 14174 . . . . . . . . . . . . .
## 14175 . . . . . . . . . . . . .
## 14176 . . . . . . . . . . . . .
## 14177 . . . . . . . . . . . . .
## 14178 . . . . . . . . . . . . .
## 14179 . . . . . . . . . . . . .
## 14180 . . . . . . . . . . . . .
## 14184 . . . . . . . . . . . . .
## 14185 . . . . . . . . . . . . .
## 14188 . . . . . . . . . . . . .
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## 14223 . . . . . . . . . . . . .
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## 14227 . . . . . . . . . . . . .
## 14229 . . . . . . . . . . . . .
## 14231 . . . . . . . . . . . . .
## 14232 . . . . . . . . . . . . .
## 14233 . . . . . . . . . . . . .
## 14234 . . . . . . . . 2.50 . . . .
## 14235 . . . . . . . . . . . . .
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## 14295 . . . . . . . . . . . . .
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## 14299 . . . . . . . . . . . . .
## 14300 . . . . . . . . . . . . .
## 14301 . . . . . . . . . . . . .
## 14304 . . . . . . . . . . . . .
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## 14311 . . . . . . . . . . . . .
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## 14314 . . . . . . . . . . . . .
## 14315 . . . . . . . . . . . . .
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## 14320 . . . . . . 8.40 . . . . . .
## 14321 . 4.68 . . . . 8.40 25.20 . . . . .
## 14323 . . . . . . . . . . . . .
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## 14327 . . . . . . . . . . . . .
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## 14333 . . . . . . . . . . . . .
## 14334 . . . . . . . . . . . . .
## 14335 . . . . . . . . . . . . .
## 14336 . . . . . . . . . . . . .
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## 14340 . . . . . . . . . . . . .
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## 14344 . . . . . . . . . . . . .
## 14345 . . . . . . . . . . . . .
## 14346 . . . . . . . . . . . . 18.96
## 14348 . . . . . . . . . . . . .
## 14349 . . . . . . . . . . . . .
## 14350 . . . . . . . . . . . . .
## 14351 . . . . . . . . . . . . .
## 14352 . . . . . . . . . . . . 19.92
## 14353 . . . . . . . . . . . . .
## 14354 . . . . . . . . . . . . .
## 14355 . . . . . . . . . . . . .
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## 14359 . . . . . . . . . . . . .
## 14360 . . . . . . . . . . . . 9.96
## 14362 . . . . . . . . . . . . .
## 14364 . . . . . . . . . . . . .
## 14367 . . . . . . . . . . . . .
## 14368 . . . . . . . . . . . . .
## 14371 . . . . . . . . . . . . .
## 14373 . . . . . . . . . . . . .
## 14375 . . . . . . . 0.84 . . . . .
## 14377 . . . . . . . . . . . . .
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## 14547 . . . . . . . . . . . . .
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## 14553 . . . . . . . . . . . . .
## 14554 . . . . . . . . . . . . .
## 14555 . . . . . . . . . . . . .
## 14557 . . . . . . . . . . . . .
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## 14561 . . . . . . . . . . . . .
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## 14565 . . . . . . . . . . . . .
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## 14578 . . . . . . . . . . . . .
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## 14586 . . . . . . . . . . . . .
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##
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## 12353 . . . . . . . . . . .
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## 12355 . . . . . . . . . . .
## 12356 . . . . . . . . . . .
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## 12358 . . . . . 214.20 214.20 142.80 . . .
## 12359 . . . . . . . . . . .
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## 12361 . . . . . . . . . . .
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## 12372 . . . . . . . . . . .
## 12373 . . . . . . . . . . .
## 12374 . . . . . . . . . . .
## 12375 . . . . . . . . . . .
## 12377 . . . . . . . . . . .
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## 12379 . . . . . . . . . . .
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## 12381 . . . . . . . . . . .
## 12383 . . . . . . . . . . .
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## 12388 . . . . . . . . . . .
## 12390 . . . . . . . . . . .
## 12391 . . . . . . . . . . .
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## 12405 . . . . . . . . . . .
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## 12424 . . . . . . . . . . .
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## 12426 . . . . . . . . . . .
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## 12451 . . . . . . . . . . .
## 12452 . . . . . . . . . . .
## 12453 . . . . . . . . . . .
## 12454 . . . . . . . . . . .
## 12455 . . . . . . . . . . .
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## 12531 . . . . . . . . . . .
## 12532 . . . . . . . . . . .
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## 12535 . . . . . . . . . . .
## 12536 . . . . . . . . . . .
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## 12546 . . . . . . . . . . .
## 12547 . . . . . . . . . . .
## 12548 . . . . . . . . . . .
## 12550 . . . . . . 17.85 . . . .
## 12551 . . . . . . . . . . .
## 12552 . . . . . . . . . . .
## 12553 . . . . . 53.55 . . . . .
## 12556 . . . . . . . . . . .
## 12557 . . . . . . . . . . .
## 12558 . . . . . . . . . . .
## 12559 . . . . . . . . . . .
## 12560 . . . . . . . . . . .
## 12561 . . . . . . . . . . .
## 12562 . . . . . 17.85 17.85 . . . .
## 12564 . . . . . . . . . . .
## 12565 . . . . . . . . . . .
## 12566 . . . . . . . . . . .
## 12567 . . . 17.70 . 17.85 . . . . .
## 12569 . 35.40 35.40 . 53.10 . . . . . .
## 12571 . . . . . . . . . . .
## 12572 . . . . . . . . . . .
## 12573 . . . . . . . . . . .
## 12574 . . . . . . . . . . .
## 12576 . . . . . . . . . . .
## 12577 . . . . . . . . . . .
## 12578 . . . . . . . . . . .
## 12579 . . . . . . . . . . .
## 12580 . . . . . . . . . . .
## 12581 . . . . . . . . . . .
## 12582 . . . . . . . . . . .
## 12583 . . . . . . . . . . .
## 12584 . . . . . . . . . . .
## 12585 . . . . . . . . . . .
## 12586 . . . . . . . . . . .
## 12587 . . . . . . . . . . .
## 12588 . . . . . . . . . . .
## 12589 . . . . . . . . . . .
## 12590 . . . . . 297.00 297.00 297.00 . . .
## 12591 . . . . . . . . . . .
## 12592 . . . . . . . . . . .
## 12593 . . . . . . . . . . 39.50
## 12594 . . . . . . . . . . .
## 12596 . . . . . . . . . . .
## 12597 . . . . . . . . . 15.90 .
## 12598 . . . . . . . . . . .
## 12599 . . . . . . . . . . .
## 12600 . . . . . 267.75 . . . . .
## 12601 . . . . . . . . . . .
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## 12603 . . . . . . . . . . .
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## 12607 . . . . . . . . . . .
## 12609 . . . . . . . . . . .
## 12610 . . . . . . . . . . .
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## 12613 . . . . . . . . . . .
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## 12625 . . . . . . . . . . .
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## 12627 . . . . . 17.85 . . . . .
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## 12683 . . . . . . . . . . .
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## 12685 . . . . . . . . . . .
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## 12691 . . . . . . . . . . .
## 12693 . . . . . . . . . . .
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## 12702 . . . . . . . . . . .
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## 12705 . . . . . . . . . . .
## 12707 . . . . . . . . . . .
## 12708 . . . . . . . . . . .
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## 12713 . . . . . . . . . . .
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## 12715 . . . . . . . . . . .
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## 12723 . . . . . . . . . . .
## 12724 . . . . . . . . . . .
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## 12731 . . . . . . . . . . .
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## 12733 . . . . . . . . . . .
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## 12735 . . . . . . . . . . .
## 12736 . . . . . . . . . . .
## 12738 . . . . . . . . . . .
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## 12740 . . . . . . . . . . .
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## 12744 . . . . . . . . . . .
## 12747 . . . . . . . . . . .
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## 12749 . . . . . . . . . . .
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## 12764 . . . . . . . . . . .
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## 12770 . . . . . . . . . . .
## 12772 . . . . . . . . . . .
## 12775 . . . . . . . . . . .
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## 12779 . . . . . . . . . . .
## 12781 . . . . . . . . . . .
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## 12791 . . . . . . . . . . .
## 12792 . . . . . . . . . . .
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## 12795 . . . . . . . . . . .
## 12797 . . . . . . . . . . .
## 12798 . . . . . . . . . . .
## 12802 . . . . . . . . . . .
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## 12809 . . . . . . . . . . .
## 12811 . . . . . . . . . . .
## 12812 . . . . . . . . . . .
## 12814 . . . . . . . . . . .
## 12815 . . . . . 53.55 53.55 . . . .
## 12816 . . . . . 17.85 . . . . .
## 12817 . . . . . . . . . . .
## 12818 . . . . . . . . . . .
## 12820 . . . . . . . . . . .
## 12821 . . . . . . . . . . .
## 12822 . . . . . . . . . . .
## 12823 . . . . . . . . . . .
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## 12829 . . . . . . . . . . .
## 12830 . . . . . . . . . . .
## 12831 . . . . . . . . . . .
## 12832 . . . . . . . . . . .
## 12833 . . . . . . . . . . .
## 12834 . . . . . . . . . . .
## 12836 . . . . . . . . . . .
## 12837 . . . . . . . . . . .
## 12838 . . . . . . . . . . .
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## 12840 . . . . . . . . . . .
## 12841 6.80 . . . . . . . . . .
## 12842 . . . . . . . . . . .
## 12843 . . . . . . . . 7.95 7.95 .
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## 12845 . . . . . . . . . . .
## 12847 . . . . . . . . . . .
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## 12852 . . . . . . . . . . .
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## 12854 . . . . . . . . . . .
## 12855 . . . . . . . . . . .
## 12856 . . . . . . . . . . .
## 12857 . . . . . . . . . . .
## 12863 . . . . . . . . . . .
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## 12865 . . . . . . . . . . .
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## 12878 . . . . . . . . . . .
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## 12888 . . . . . . . . . . .
## 12890 . . . . . . . . . . .
## 12891 . . . . . . . . . . .
## 12893 . . . . . . . . . . .
## 12895 . . . . . . . . . . .
## 12897 . . . . . . . . . . .
## 12901 . . . . . . . . . . .
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## 12910 . . . . . . . . . . .
## 12912 . . . . . . . . . . .
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## 12931 . . . . . . . . . . .
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## 12945 . . . . . . . . . . .
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## 12951 . . . . . . . . . . .
## 12952 . . . . . . . . . . .
## 12953 . . . . . . . . . . .
## 12955 142.80 . . . . . . . . . .
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## 12962 . . . . . . . . . . .
## 12963 . . . . . . . . . . .
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## 12974 . . . . . 17.85 35.70 . . . .
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## 12980 . . . . . . . . . . .
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## 13003 . . . . . . . . . . .
## 13004 . . . . . . . . . . .
## 13005 . . . . . . . . . . .
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## 13008 . . . . . . . . . . .
## 13011 . . . . . . . . . . .
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## 13021 . . . . . . . . . . .
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## 13030 . . . . . . . . . . .
## 13032 . . . . . . . . . . .
## 13033 . . . . . . . . . . .
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## 13038 . . . . . . . . . . .
## 13040 . . . . . . . . . . .
## 13043 . . . . . . . . . . .
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## 13045 . . . . . . . . . . .
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## 13047 . . . . . . . . . . .
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## 13050 . . . . . . . . . . .
## 13052 . . . . . . . . . . .
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## 13058 . . . . . . . . . . .
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## 13061 . . . . . . . . . . .
## 13062 . . . . . . . . . . .
## 13064 . . . . . . . . . . .
## 13065 . . . . . . . . . . .
## 13066 . . . . . . . . . . .
## 13067 . . . . . . . . . . .
## 13068 . . . . . . . . . . .
## 13069 1.70 . . . . . . . . . .
## 13070 . . . . . . . . . . .
## 13072 . . . . . . . . . . .
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## 13077 . . . . . . . . . . .
## 13078 . . . . . . . . . . .
## 13079 . . . . . . . . . . .
## 13080 . . . . . . . . . . .
## 13081 34.00 17.70 17.70 12.60 32.85 35.70 53.55 35.70 -6.75 . 39.50
## 13082 . . . . . . 297.00 . . . .
## 13083 . . . . . . . . . . .
## 13085 . . . . . . . . . . .
## 13089 27.20 70.80 17.70 17.70 17.70 . 238.00 . . . .
## 13090 . . . . . . . . . . .
## 13091 . . . . . . . . . . .
## 13092 . . . . . . . . . . .
## 13093 . . . . . 17.85 . . . . .
## 13094 . . . . . . . . . . .
## 13095 . . . . . . . . . . .
## 13097 . . . . . 107.10 71.40 . . . .
## 13098 . . . . . . . . . . .
## 13099 . . . . . . . . . . .
## 13101 . . . . . . . . . . .
## 13102 . . . . . . . . . . .
## 13103 . . . . . . . . . . .
## 13104 . . . . . . . . . . .
## 13106 . . . . . . . . . . .
## 13107 . . . . . . . . . . .
## 13108 . . . . . . . . . . .
## 13109 . . . . . . . . . . .
## 13110 . . . . . . . . . . .
## 13113 . . . . . . . . 120.30 97.65 .
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## 13332 . . . . . 17.85 . . . . .
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## 13336 . . . . . . . . . . .
## 13338 . . . . . . . . . . .
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## 13778 . . . . . . . . . . .
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## 13883 . . . . . . . . . . .
## 13884 . . . . . . . . . . .
## 13885 . . . . . . . . . . .
## 13886 . . . . . . . . . . .
## 13887 . . . . . . . . . . .
## 13888 . . . . . . . . . . .
## 13889 . . . . . . . . . . .
## 13890 . . . . . . . . . . .
## 13892 . . . . . . . . . . .
## 13893 . . . . . . . . . . .
## 13894 . . . . . . . . . . .
## 13895 . . . . . . . . . . .
## 13897 . . . . . . . . . . .
## 13898 . . . . . . . . . . .
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## 13931 . . . . . . . . . . .
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## 13938 . . . . . . . . . . .
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## 13940 . . . . . . . . . . .
## 13941 . . . . . . . . . . .
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## 13947 . . . . . . . . . . .
## 13948 . . . . . . . . . . .
## 13949 . . . . . . . . . . .
## 13950 . . . . . . . . . . .
## 13951 . . . . . . . . . . .
## 13952 . . . . . . . . . . .
## 13953 . . . . . . . . . . .
## 13954 . . . . . . . . . . .
## 13955 . . . . . . . . . . .
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## 13962 . . . . . . . . . . .
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## 13973 . . . . . . . . . . .
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## 13980 . . . . . . . . . . .
## 13982 . . . . . . . . . . .
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## 13984 . . . . . . . . . . .
## 13985 . . . . . . . . . . .
## 13986 . . . . . . . . . . .
## 13988 . . . . . . . . . . .
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## 13991 . . . . . . . . . . .
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## 13993 . . . . . . . . . . .
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## 14045 . . . . . . . . . . .
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## 14047 . . . . . . . . . . .
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## 14050 . . . . . . . . . . .
## 14051 . . . . . 1785.00 2082.00 . . . .
## 14052 . . . . . . . . . . .
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## 14055 . . . . . . . . . . .
## 14056 . . . . . . . . . . .
## 14057 . . . . . . . . . . .
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## 14073 . . . . . . . . . . .
## 14075 . . . . . . . . . . .
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## 14079 . . . . . . . . . . .
## 14080 . . . . . . . . . . .
## 14081 . . . . . . . 5.95 . . .
## 14082 . . . . . . . . . . .
## 14083 . . . . . . . . . . .
## 14085 . . . . . . . . . . .
## 14087 . . . . . . . . . . .
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## 14089 . . . . . . . . . . .
## 14090 . . . . . . . . . . .
## 14092 . . . . . . . . . . .
## 14093 . . . . . . . . . . .
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## 14098 . . . . . . . . . . .
## 14099 . . . . . 11.90 11.90 . . . .
## 14100 . . . . . . . . . . .
## 14101 . . . . . . . . . . .
## 14102 . . . . . . . . . . .
## 14104 . . . . . . . . . . .
## 14105 . . . . . . . . . . .
## 14107 . . . . . 107.10 . . . . .
## 14108 . . . . . . . . . . .
## 14109 . . . . . . . . . . .
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## 14111 . . . . . . . . . . .
## 14112 . . . . . . . . . . .
## 14113 . 17.70 . . . . . . . . .
## 14114 . . . . . . . . . . .
## 14116 . . . . . . . . . . .
## 14117 . . . . . . . . . . .
## 14119 . . . . . . . . . . .
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## 14124 . . . . . . . . . . .
## 14125 . . . . . . . . . . .
## 14126 . . . . . . . . . . .
## 14127 . . . . . . . . . . .
## 14128 . . . . . . . . . . .
## 14129 . . . . . . . . . . .
## 14130 . . . . . . . . . . .
## 14132 . . . . . . . . . . .
## 14133 . . . . . . . . . . .
## 14135 . . . . . . . . . . .
## 14138 . . . . . . . . . . .
## 14139 . . . . . . . . . . .
## 14140 . . . . . . . . . . .
## 14141 . . . . . . . . . . .
## 14142 . . . . . . . . . . .
## 14143 . . . . . . . . . . .
## 14145 . . . . . 594.00 1188.00 297.00 . . .
## 14146 . . . . . . . . . . .
## 14147 . . . . . . . . . . .
## 14148 . . . . . . . . . . .
## 14149 . . . . . . . . . . .
## 14150 . . . . . . . . . . .
## 14152 8.50 17.70 . 17.70 . . . . . . .
## 14154 . . . . . . . . . . .
## 14155 . . . . 29.50 17.85 17.85 17.85 . . .
## 14156 . . . . . 160.65 243.95 29.75 . . .
## 14157 . . . . . . . . . . .
## 14158 . . . . . . . . . . .
## 14159 . . . . . 23.80 41.65 . . . 7.95
## 14161 . . . . . . . . . . .
## 14162 . . . . . . . . . . .
## 14163 . . . . . 83.30 540.95 89.25 . . .
## 14164 . . . . . . . . . . .
## 14165 . . . . . . 5.95 . . . .
## 14167 . . . . . . . . . . .
## 14171 . . . . . . . . . . .
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## 14179 . . . . . 5.95 5.95 5.95 . . .
## 14180 . . . . . . . . . . .
## 14184 . . . . . . . . . . .
## 14185 . . . . . . . . . . .
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## 14191 . 32.45 -2.95 32.45 35.40 . . . 67.50 83.40 79.00
## 14193 . . . . . . . . . . .
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## 16672 . . . . . . . . . . . . . .
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## 16685 . . . . . . . . . . . . . .
## 16686 . . 1.05 . . . . . . . . . . .
## 16688 . . . . . . . . . . . . . .
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## 16692 . . . . . . . . . . . . . .
## 16693 . . . . . . . . . . . . . .
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## 16697 . . . . . . . . . . . . . .
## 16698 . . . . . . . . . . . . . .
## 16700 . . . . . . . . 12.50 . . . 59.76 .
## 16701 20.40 . . . . . . . . . . . 29.88 .
## 16705 . . . . . . . . . . . . . .
## 16706 . . . . . . . 0.84 . . . . . 1.70
## 16708 . . . . . . . . . . . . . .
## 16709 . . . . . . . . . . . . . .
## 16710 . . . . 1.68 . 0.85 . . . . . 39.84 3.40
## 16711 . . . . . . . . . . . . . .
## 16712 . 0.39 . . . . . . . . . . . 10.20
## 16713 . . . . . . . . . . . . . .
## 16714 . . . . . . . . . . . . . .
## 16715 . . . . . . . . . . . . . .
## 16716 . . . . . . . . . . . . . .
## 16717 . . . . . . . . . . . . 0.00 .
## 16718 . . . . . . . . . . . . . .
## 16719 . . . . . . . . . . . . . .
## 16720 . . . . . . . . . . . . . .
## 16721 . . . . . . . . . . . . . .
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## 16723 . . . . . . 4.25 . . . . . . .
## 16725 . . . . . . . . . . . . . .
## 16726 . . . . . . . . . . . . . .
## 16727 . . . . . . . . . . . . . .
## 16728 . . . . . . . . . . . . 18.96 7.65
## 16729 . . . . . . . . . . . . . .
## 16730 . . . . . . . . . . . . . .
## 16732 . . . . . . . . . . . . . .
## 16734 . . . . . . . . . . . . . .
## 16735 . . . . . . . . . . . . . .
## 16737 . . . . . . . . . . . . . .
## 16738 . . . . . . . . . . . . . .
## 16739 . . . . . . . . . . . . . .
## 16742 . . . . . . . . . . . . . .
## 16743 . . . . . . . . . . . . . .
## 16744 . . . . . . . . . . . . . .
## 16745 . . . . . . . . . . . . . .
## 16746 . . . . . . . . . . . . . .
## 16747 . . . . . . . . . . . . . .
## 16748 . . . . . . . . . . . . . .
## 16750 . . . . . . . . . . . . . .
## 16751 . . . . . . . . . . . . . .
## 16752 . . . . . . . . . . . . . .
## 16753 . . . . . . . . . . . . . .
## 16754 . . . . . . . . . . . . . .
## 16755 . . . . . . . . . . . . . .
## 16756 . . . . . . . . . . . . . .
## 16757 . . . . . . . . . . . . . .
## 16758 . . . . . . . . . . . . . .
## 16759 . . . . . . . . . . . . . .
## 16761 . . . . . . . . . . . . . .
## 16762 . . . . . . . . . . . . . .
## 16763 . . . . . . . . . . . . . .
## 16764 . . . . . . . . . . . . . .
## 16765 . . . . . . . . . . . . . .
## 16766 . . . . . . . . . . . . . .
## 16767 . . . . . . . . . . . . 55.92 .
## 16768 . . . . . . . . . . . . . .
## 16769 . . . . . . . . . . . . . .
## 16770 . . . . . . . . . . . . . .
## 16771 . . . . . . . . . . . . 9.00 .
## 16773 . . . . . . . . . . . . . .
## 16774 . . . . . . . . . . . . . .
## 16775 . . . . . . . . . . . . . .
## 16776 . . . . . . . . . . . . . .
## 16777 . . . . . . . . . . . . . .
## 16778 . . . . . . . . . . . . . .
## 16779 . . . . . . . . . . . . . .
## 16780 . . . . . . . . . . . . . .
## 16781 . . . . . . . . . . . . . .
## 16782 . . . . . . . . . . . . . .
## 16784 . . . . . . . . . . . . . .
## 16788 . . . . . . . . . . . . . .
## 16789 . . . . . . . . . . . . . .
## 16790 . . . . . . . . . . . . . .
## 16791 . . . . . . . . . . . . . .
## 16792 . . . . . . . . . . . . . .
## 16793 . . . . . . . . . . . . . .
## 16794 . . . . . . . . . . . . . .
## 16795 6.80 . . . . . . . . . . . . .
## 16796 . . . . . . . . . . . . . .
## 16800 . . . . . . . . . . . . . .
## 16801 . . . . . . . . . . . . . .
## 16803 . . . . . . . . . . . . . .
## 16804 . . . . . . . . . . . . . .
## 16805 3.40 . . . . . . . . . . 1.68 18.96 .
## 16806 . . . . . . . . . . . . . .
## 16807 . . . . . . . . . . . . . .
## 16808 . . . . . . . . . . . . . .
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## 16811 . . . . . . . . . . . . . .
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## 16813 . . . . . . . . . . . . . .
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## 16816 . . . . . . . . . . . . . .
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## 16818 . . . . . . . . . . . . . .
## 16820 . . . . . . . . . . . . . .
## 16823 . . . . . . . . . . . . . .
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## 16826 . . . . . . . . . . . . . .
## 16828 . . . . . . . . . . . . . .
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## 16830 . . . . . . . . . . . . . .
## 16832 . . . . . . . . . . . . . .
## 16833 . . . . . . . . . . . . . .
## 16834 . . . . . . . . . . . . . .
## 16835 . . . . . . . . . . . . . .
## 16836 . . . . . . . . . . . . . .
## 16837 . . . . . . . . . . . . . .
## 16838 . . . . . . . . . . . . . .
## 16839 . . . . . . . . . . . . . .
## 16841 . . . . . . . 8.40 . . . . . .
## 16842 . . . . . . . . . . . . . .
## 16843 . . . . . . . . . . . . . .
## 16846 . . . . . . . . . . . . . .
## 16847 . . . . . . . . . . . . . .
## 16848 . . . . . . . . . . . . . .
## 16849 . . . . . . . . . . . . . .
## 16850 . . . . . . . . . . . . . .
## 16851 . . . . . . . . . . . . . .
## 16852 . . . . . . . . . . . . . .
## 16855 . . . . . . . . . . . . . .
## 16856 . . . . . . . . . . . . . .
## 16858 . . . . . . . . . . . . . .
## 16859 . . . . . . 17.00 . . . . . . .
## 16861 . . . . . . . . . . . . . .
## 16863 . . . . . . . . . . . . . .
## 16866 . . . . . . . . . . . . . .
## 16869 . . . . . . . . . . . . . .
## 16871 . . . . . . . . . . . . . .
## 16872 . . . . . . . . . . . . . .
## 16873 . . . . . . . . . . . . . .
## 16875 . . . . . . . . . . . . . .
## 16877 . . . . . . . . . . . . . .
## 16878 . . . . . . . . . . . . . .
## 16880 . . . . . . . 5.04 . . . . . .
## 16881 . . . . . . . . . . . . 432.00 .
## 16882 . . . . . . . . . . . . . .
## 16883 . . . . . . . . . . . . . .
## 16884 . . . . . . . . . . . . . .
## 16885 . . . . . . . . . . . . . .
## 16887 . . . . . . 1.70 . . . . . . .
## 16889 . . . . . . . . . . . . 9.96 .
## 16891 . . . . . . . . 1.25 . . . . .
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## 16898 . . . . . . 0.85 . 1.25 . . 1.68 . 1.70
## 16899 . . . . . . . . . . . . . .
## 16900 . . . . . . . . . . . . . .
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## 16903 . . . . . . . . . . . . . .
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## 17064 . . . . . . . . . . . . . .
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## 17083 . . . . . . . 8.50 . . . . . .
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## 17085 4.25 . . . . . . . . . . . 9.96 .
## 17086 . . . . . . . . . . . 6.72 . .
## 17088 . . . . . . . . . . . . . .
## 17090 . . . . . . . . . . . . . .
## 17091 . . . . . . . . . . . . . .
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## 17097 . . . . . . . . . . . . . .
## 17100 . . . . . . . . . . . . . .
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## 17120 . . . . . . . . . . . . 9.96 .
## 17122 . . . . . . . . . . . . . .
## 17123 . . . . . . . . . . . . . .
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## 17186 . . . . . . . . . . . . . .
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## 17188 . . . . . . . . . . . . . .
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## 17223 . . . . . . . . . . . . . .
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## 17230 . . . . . . . . . . . . . .
## 17231 . . . . . . . . . . . . . .
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## 17291 . . . . . . . . . . . . . .
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## 17298 . . . . . . . . . . . . . .
## 17299 . . . . . . . . . . . . 19.92 .
## 17301 . . . . . . . . . . . . . .
## 17302 . . . . . . . . . . . . . .
## 17303 . . . . . . . . . . . . . .
## 17306 . . . . . . . . . . . . . .
## 17307 . . . . . . . . . . . . . .
## 17309 . . . . . . . . . . . . . .
## 17311 . . . . . . . . . . . . . .
## 17312 . . . . . . . . . . . . . .
## 17313 . . . . . . . . . . . . . .
## 17314 . . . . . . . . . . . . . .
## 17315 . . . . . . . . . . . . . .
## 17317 . . . . . . . . . . . . . .
## 17320 . . . . . . . . . . . . . .
## 17321 . . 1.05 . . . . . . . . . 19.92 .
## 17323 . . . . . . 2.55 . . . . . . .
## 17324 . . . . . . . . . . . . . .
## 17325 . . . . . . . . . . . . . .
## 17329 . . . . . . . . . . . . . .
## 17330 . . . . . . . . . . . . . .
## 17331 . . . . . . . . . . . . . .
## 17333 . . . . . . . . . . . . . .
## 17334 . . . . . . . . . . . . . .
## 17337 1.70 . . . . . . . . 27.04 . . . .
## 17338 . . . . . . . 7.65 3.75 . 1.74 . 29.88 .
## 17339 . . . . . . . . . . . . . .
## 17340 . . . . . . . . . . . . . .
## 17341 . . . . . . . . . . . . 29.88 .
## 17343 . . . . . . . . . . . . . .
## 17344 . . . . . . . . . . . . . .
## 17345 . . . . . . . . . . . . . .
## 17346 . . . . . . . . . . . . . .
## 17347 . . . . . . . . . . . . . .
## 17348 . . . . . . . . . . . . . .
## 17349 . . . . . . . . . . . . . .
## 17350 . . . . . . . . . . . . . .
## 17351 . . . . . . . . . . . . . .
## 17353 . . . . . . . . . . . . . .
## 17354 . . . . . . . . . . . . . .
## 17356 . . . . . . . . . . . . . .
## 17357 . . . . . . . . . . . . . .
## 17358 . . . . . . . . . . . . . .
## 17359 . . . . . . . . . . . . . .
## 17360 . . . . . . . . . . . . . .
## 17361 . . . . . . . . . . . . . .
## 17362 . . . . . . . . . . . . . .
## 17364 . . . . . . . . . . . . 47.88 .
## 17365 10.20 . . . . . . . . . . . 58.80 .
## 17367 . . . . . . . . . . . . . .
## 17368 . . . . . . . . 12.50 . . . . .
## 17370 . . . . . . . . . . . . . .
## 17371 . . . . . . . . . . . . . .
## 17372 . . . . . . . 0.84 2.50 . . . . .
## 17373 . . . . . . . . . . . . . .
## 17374 . . . . . . . . . . . . . .
## 17375 . . . . . . . . . . . . . .
## 17376 . . . . . . . . . . . . . .
## 17377 . . . . . . . . . . . . . .
## 17379 . . . . . . . . . . . 1.68 . .
## 17381 . . . . . . . . . . . . 780.00 .
## 17382 . . . . . . . . . . . . . .
## 17383 . . . . . . . . . . . . . .
## 17384 . . . . . . . . . . . . . .
## 17385 . . . . . . . . . . . . . .
## 17386 . . . . . . . . . . . . . .
## 17387 . . . . . . . . . . . . . .
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## 17389 . . . . . . . . . . . . . .
## 17391 . . . . . . . . . . . . . .
## 17392 . . . . . . . . . . . . . .
## 17394 . . . . . . . . . . . . . .
## 17396 . . . . . . . . . . . . . .
## 17397 . . . . . . . . . . . . . .
## 17398 . . . . . . . . . . . . . .
## 17400 . . . . . . . . . . . . 18.96 .
## 17402 . . . . . . . . . . . . . .
## 17403 . . . . . . . . . . . . . .
## 17404 . . . . . . . . . . . . 587.16 .
## 17405 . . . . . . . . . . . . . .
## 17406 . . . . . . . . . . . . . .
## 17408 . . . . . . . . . . . . . .
## 17409 . . . . . . . . . . . . . .
## 17410 . . . . . . . . . . . . . .
## 17411 . . . . . . . . . . . . . .
## 17412 . . . . . . . . . . . . . .
## 17414 . . . . . . . . . . . . 390.00 .
## 17415 . . . . . . . . . . . . . .
## 17416 . . . . . . . . 12.50 . . . . .
## 17418 . . . . . . . . . . . . . .
## 17419 . . . . . . . . . . . . . .
## 17420 . . . . . . . . . . . . . .
## 17422 . . . . . . . 8.40 . . . . . .
## 17423 . . . . . . . . . . . . . .
## 17425 . . . . . . . . . . . . . .
## 17426 . . . . . . . . . . . . . .
## 17427 . . . . . . . . . . . . . .
## 17428 . . . . . . . . . . . . . .
## 17429 . . . . . . . 16.80 . . . . . .
## 17430 . . . . . . . . . . . . . .
## 17431 . . . . . . . . . . . . . .
## 17432 . . . . . . . . . . . . . .
## 17433 . . . . . . . . . . . . . 0.85
## 17434 . . . . . . . . . . . . . .
## 17436 . . . . . . . . . . . . . .
## 17438 . . . . . . . . . . . . . .
## 17440 . . . . . . . . . . . . . .
## 17442 . . . . . . . . . . . . . .
## 17443 . . . . . . . . . . . . . .
## 17444 . . . . . . . 25.40 25.00 . . . . .
## 17446 . . . . . . . . . . . . . .
## 17447 . . . . . . . . . . . . . .
## 17448 . . . . . . . . . . . . . .
## 17449 . . . . . . . . . . . . . .
## 17450 . . . . . . . . . . . . . .
## 17451 . . . . . . . . . . . . . .
## 17453 . . . . . . . . . . . . . .
## 17454 . . . . . . . . . . . . . .
## 17455 . . . . . . . . . . . . . .
## 17456 . . . . . . . . . . . . . .
## 17457 . . . . . . . . . . . . . .
## 17458 . . . . . . . . . . . 1.68 . 3.40
## 17459 . . . . . . . . . . . . . .
## 17460 . . . . . . . . . . . . . .
## 17461 . . . . . . . . . . 2.90 . 9.96 .
## 17462 . . . . . . . . . . . . . .
## 17463 . . . . . . . . . . . . 9.96 .
## 17464 . . . . . . . . . . . . . .
## 17466 . . . . . . . . 12.50 . . . . .
## 17468 . . . . . . . . . . . . . .
## 17469 . . . . . . . . . . . . . .
## 17470 . . . . . . . . . . . . . .
## 17472 . . . . . . . . . . . . . .
## 17475 . . . . . . . . . . . . . .
## 17480 . . . . . . . . . . . . . .
## 17481 . . . . . . . . . . . . . .
## 17483 . . . . . . . . . . . . . .
## 17486 . . . . . . . . . . . . . .
## 17489 . . . . . . . . . . . . . .
## 17490 . . . . . . . . . . . . . .
## 17491 . . . . . . . . . . . . . .
## 17492 . . . . . . . . . . . . . .
## 17495 . . . . . . . . . . . . . .
## 17496 . . . . . . . . . . . . 9.00 .
## 17498 . . . . . . . . . . . . . .
## 17499 . . . . . . . . . . . . . .
## 17500 . . . . . . . . . . . . . .
## 17501 . . . . . . . . . . . . . .
## 17502 . . . . . . . . . . . . . .
## 17503 . . . . . . . . . . . . . .
## 17504 . . . . . . . . . . . . . .
## 17505 . . . . . . . . . . . . . .
## 17506 . . . . . . . . . . . . . .
## 17507 . . . . . . . . . . . . . .
## 17508 . . . . . . . . . . . 3.36 . .
## 17509 . . . . . . . . . . . . . .
## 17510 . . . . . . . . . . . . . .
## 17511 . . . . . . 25.20 . . . . . . .
## 17512 . . . . . . . . . . . . . .
## 17513 . . . . . . . . . . . . . .
## 17514 . . . . . . . . . . . . . .
## 17515 . . . . . . . . . . . . . .
## 17516 . . . . . . . . . . . . . .
## 17517 . . . . . . . . . . . . . .
## 17519 . . . . . . . . . . . . . .
## 17520 . . . . . . . . . . . . . .
## 17521 . . . . . . . . . . . . . .
## 17522 . . . . . . 10.20 . . . . . . .
## 17523 . . . . . . . . . . . . . .
## 17524 . . . . . . . . . . . . . .
## 17525 . . . . . . . . . . . . . .
## 17526 . . . . . . . . . . . . . .
## 17527 . . . . . . . . . . . . . .
## 17528 . . . . . . . . . . . . . .
## 17530 . . . . . . . . . . . . . .
## 17531 . . . . . . . . . . . . . .
## 17534 . . . . . . . . . . . . . .
## 17535 . . . . . . . . . . . . . .
## 17536 . . . . . . . . . . . . . .
## 17537 . . . . . . . . . . . . . .
## 17538 . . . . . . . . . . . . . .
## 17540 . . . . . . . . . . . . . .
## 17542 . . . . . . . . . . . . . .
## 17545 . . . . . . . . . . . . . .
## 17547 . . . . . . . . . . . . . .
## 17548 . . . . . . . . . . . . . .
## 17549 . . . . . . . . . . . . . .
## 17550 . . . . . . . . . . . . . .
## 17551 . . . . . . . . . . . . . .
## 17552 . . . . . . . . . . . . . .
## 17553 . . . . . . . . . . . . . .
## 17554 . . . . . . . 8.40 . . . . . .
## 17555 . . . . . . . . . . . . . .
## 17556 . . . . . . . . . . . . . .
## 17557 . . . . . . . . . . . . . .
## 17560 . . . . . . . . . . . . . .
## 17561 . . . . . . . . . . . . . .
## 17562 . . . . . . . . . . . 3.36 . .
## 17564 . . . . . . . . . . . . . .
## 17566 . . . . . . . . . . . . . .
## 17567 . . . . . . . . . . . . . .
## 17569 . . . . . . . . . . . . . .
## 17571 . . . . . . . . . . . . . .
## 17572 . . . . . . . . . . . . . .
## 17573 . . . . . . . . . . . . . .
## 17574 . . . . . . . . . . . . . .
## 17576 . . . . . . . 8.40 11.25 . . . . .
## 17578 . . . . . . . . . . . . . .
## 17579 . . . . . . . . . . . . . .
## 17580 . . . . . . . . . . . . . .
## 17581 . . . . . . . . . . . . . .
## 17582 . . . . . . . . . . . . . .
## 17584 . . . . . . . . . . . . . .
## 17585 . . 6.30 . . . . 8.40 . . . . . .
## 17588 . . . . . . . . . . . . . .
## 17589 . . . . . . . . . . . . . .
## 17590 . . . . . . . . 2.50 . . . . .
## 17591 . . . . . . . . . . . . . .
## 17593 . . . . . . . . . . . . . .
## 17594 . . . . . . . . . . . . . .
## 17595 . . . . . . . . . . . . . .
## 17596 . . . . . . . . . . . . . .
## 17597 . . . . . . . . . . . . . .
## 17600 . . . . . . . . . . . . . .
## 17601 . . . . . . . . . . . . . .
## 17602 . . . . . . . . . . . . . .
## 17603 . . . . . . . . . . . . . .
## 17604 . . . . . . . . . . . . . .
## 17608 . . . . 1.68 1.68 . . . . . . . .
## 17609 . . . . . . . . . . . . . .
## 17611 . . . . . . . 1.68 . . . . 18.96 .
## 17612 . . . . . . . . . . . . . .
## 17613 . . . . . . . . . . . . . .
## 17614 . . . . . . . . . . . . . .
## 17615 . . . . . . . . . . . . . .
## 17616 . . . . . . . . . . . . . .
## 17618 . . . . . . . . . . . . . .
## 17619 . . . . . . . . . . . . . .
## 17620 . . . . . . . . . . . . . .
## 17621 . . . . . . . . . . . . . .
## 17623 . . . . . . . . . . . . . .
## 17624 . . . . . . . . . . . . . .
## 17625 . . . . . . . . 2.50 . . . . .
## 17628 . . . . . . . . . . . . . .
## 17629 . 28.86 . . . . . . 3.75 . . 10.08 . .
## 17630 . . . . . . . . . . . . . .
## 17631 . . . . . . . . . . . . . .
## 17633 . . . . . . . . . . . . . .
## 17634 . . . . . . . . . . . . . .
## 17636 . . . . . . . . . . . . . .
## 17637 . . . . . . . . . . . . . .
## 17639 . . . . . . . . . . . . . .
## 17640 . . . . . . . . . . . . . .
## 17642 . . . . . . . . . . . . 9.96 .
## 17643 . . . . . . . . . . . . . .
## 17644 . . . . . . 51.00 . . . . . . .
## 17646 . . . . . . . . . . . . . .
## 17647 . . . . . . . . . . . . . .
## 17648 . . . . . . . . . . . . . .
## 17649 . . . . . . . . . . . . . .
## 17650 . . . . . . . . . . . . . .
## 17651 . . . . . . . . . . . . . .
## 17652 . . . . . . . . . . . . . .
## 17653 . . . . . . . 58.80 . . . . . .
## 17654 . . . . . . . . . . . . . .
## 17655 . . . . . . . . . . . . . .
## 17656 . . . . . . . . . . . . . .
## 17658 . . . . . . . . . . . . . .
## 17659 . . . . . . . . . . . . . .
## 17660 . . . . . . . . . . . . . .
## 17663 . . . . . . . . . . . . . .
## 17664 . . . . . . . . . . . . . .
## 17666 . . . . . . . . . . . . . .
## 17667 . . . . . . . . . . . . . .
## 17668 . . . . . . . . . . . . . .
## 17669 . . . . . . . . . . . . . .
## 17670 . . . . . . . . . . . . . .
## 17671 . . . . . . . . . . . . . .
## 17672 . . . . . . . . . . . . . .
## 17673 . . . . . . . . . . . . 28.92 5.10
## 17674 . . . . . . . . . . . . . .
## 17675 . . . . . . . . . . . . . .
## 17676 . . . . . . . . . . . . . .
## 17677 20.40 . . . . . . . . . . . 9.96 .
## 17678 . . . . . . . . . . . . . .
## 17679 . . . . . . . . . . . . . .
## 17680 . . . . . . . . . . . . . .
## 17682 . . . . . . . . . . . . . .
## 17684 . . . . . . . . . . . . . .
## 17685 . . . . . . . . . . . . . .
## 17686 . . . . . . . . . . . . . .
## 17690 . . . . . . . . . . . . . .
## 17691 . . . . . . . . . . . . . .
## 17692 . . . . . . . . . . . . . .
## 17693 . . . . . . . . . . . . . .
## 17694 . . . . . . . . . . . . . .
## 17695 . . . . . . . 8.40 12.50 . . . . .
## 17696 . . . . . . . . . . . . . .
## 17697 . . . . . . . . . . . . . .
## 17698 . . . . . . . . . . . . . .
## 17700 . . . . . . . . . . . . . .
## 17701 . . . . . . . . . . . . . .
## 17702 . . . . . . . . . . . . . .
## 17703 . . . . . . . . . . . . . .
## 17704 . . . . . . . . . . . . . .
## 17705 . . . . . . . . . . . . . .
## 17706 . . . . . . . . . . . . 49.80 .
## 17707 . . . . . . . . . . . . . .
## 17708 . . . . . . . . . . . . . .
## 17709 . . . . . . . . . . . . . .
## 17711 . . . . . . . . . . . . 9.00 .
## 17712 . . . . . . . . . . . . . .
## 17714 . . . . . . . . . . . . . .
## 17715 . . . . . . . . . . . . . .
## 17716 . . . . . . . . . . . . . .
## 17718 . . . . . . . . . . . . . .
## 17719 . . . . . . . 16.80 . . . . . .
## 17720 . . . . . . . . . . . . . .
## 17722 . . . . . . 8.40 . . 27.04 . . 9.00 .
## 17723 . . . . . . . . . . . . . .
## 17724 . . . . . . . . . . . . . .
## 17725 . . . . . . . . . . . . . .
## 17727 . . . . . . . . . . . . . .
## 17728 . . . . . . . . . . . . . .
## 17730 . . . . . . . . . . . . 9.96 .
## 17731 . . . . . . . . . . . . . .
## 17732 . . . . . . . . . . . . . .
## 17733 . . . . . . . . . . . . . .
## 17734 . . . . . . . . . . . . . .
## 17735 . . . . . . . . . . . . . .
## 17736 . . . . . . . . . . . . . .
## 17737 . . . . . . . . . . . . . .
## 17738 . . . . . . . . . . . . . .
## 17739 . . . . . . . . . . . . . .
## 17742 . . . . . . . . . . . . . .
## 17744 . . . . . . . 25.20 58.80 . . . . .
## 17746 . . . . . . . . . . . . . .
## 17747 . . . . . . . . . . . . . .
## 17749 . . . . . . . . . . . . . .
## 17750 . . . . . . . . . . 2.90 . . 10.20
## 17752 . . . . . . . . . . . . . .
## 17754 . . . . . . . . . . . . . .
## 17757 . . . . . . . . 1.25 . . . . .
## 17758 . . . . . . . . . . . . . .
## 17759 . . . . . . . . . . . 3.36 . .
## 17760 . . . . . . . . . . . . . .
## 17761 . . . . . . . . . . . . . .
## 17763 . . . . . . . . . . . . . .
## 17764 . . . . . . . . . . . . . .
## 17765 . . . . . . . 8.40 . . . . . .
## 17767 . . . . . . . . . . . . . .
## 17768 . . . . . . . . . . . . . .
## 17769 . . . . . . . . . . . . . .
## 17770 . . . . . . . . . . . . . .
## 17771 . . . . . . . . . . . . . .
## 17772 . . . . . . . . . . . . . .
## 17774 . . . . . . . . . . . . . .
## 17775 . . . . . . . . . . . . . .
## 17777 . . . . . . . . . . . . . .
## 17779 . . . . . . . . . . . . . .
## 17781 . . . . . . . . . . . . . .
## 17783 . . . . . . . . . . 0.87 . . .
## 17785 . . . . . . . . . . . . . .
## 17786 . . . . . . . . . . . . . .
## 17787 . . . . . . . . . . . . . .
## 17788 . . . . . . . . . . . . . .
## 17789 . . . . . . . . . . . . . .
## 17790 . . . . . . . . . . . . . .
## 17791 . . . . . . . . . . . . . .
## 17793 . . . . . . . . . . . . . .
## 17795 . . . . . . . 4.20 . . . . . .
## 17796 . . . . . . . . . . . . . .
## 17797 . . . . . . . . . . . . . .
## 17799 . . . . . . . . . . . . . .
## 17800 . . . . . . . 8.40 . . . . . .
## 17802 . . . . . . . . . . . . . .
## 17805 . . . . . . . . . . . . . .
## 17806 . . . . . . . . . . . . . .
## 17809 . . 1.05 . . . . . . . . . . .
## 17811 . . . . . . . . . . . . . .
## 17812 . . . . . . . . . . . . . .
## 17813 . . . . . . 2.55 . . . . . . .
## 17816 . . . . . . . . . 1.69 . . . .
## 17817 . . . . . . . . . . . . . .
## 17819 . . . . . . . . . . . . . .
## 17820 . . . . . . . . . . . . . .
## 17824 . . . . . . . . 25.00 . . . . .
## 17827 . . . . . . . . . . . . . .
## 17828 . . . . . . . . . . . . . .
## 17829 . . . . . . . . . . . . . .
## 17830 . . . . . . . . . . . . . .
## 17831 . . . . . . . . . . . . . .
## 17832 . . . . . . . . . . . . . .
## 17835 . . . . . . . . . . . . . .
## 17836 . . . . . . . . . . . . . .
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## 17873 . . . . . . . . . . . . . .
## 17874 . . . . . . . . . . . . . .
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## 17891 . . . . . . . . . . . . . .
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## 17893 . . . . . . . . . . . . . .
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## 17964 . . . . . . . . . . . . . .
## 17965 . . . . . . . . . . . . . .
## 17966 . . . . . . . . . . . . . .
## 17967 0.85 . 0.21 0.65 . . . . . . . . . .
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## 17969 . . . . . . . . . . . . . .
## 17970 . . . . . . . . . . . . . .
## 17972 . . . . . . . . . . . . . .
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## 17975 . . . . . . 1.70 . . . . . . .
## 17976 . . . . . . . . . . . . . .
## 17977 . . . . . . . . . . . . . .
## 17978 . . . . . . . . . . . . . .
## 17979 . . . . . . . . . 55.77 . . . .
## 17980 . . . . . . . . . . . . . .
## 17984 . . . . . . . . . . . . . .
## 17985 . . . . . . . . . . . . . .
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## 17988 . . . . . . . . . . . . . .
## 17990 . . . . . . . . . . . . 19.92 .
## 17991 . . . . . . . . . . . . . .
## 17994 10.20 . . . . . . . . 27.04 . . . .
## 17995 . . . . . . . . . . . . . .
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## 17999 . . . . . . . . . . . . . .
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## 18035 . . . . . . . . . . . . . .
## 18036 . . . . . . . . . . . . . 1.70
## 18037 . . . . . . . . . . . . . .
## 18040 . . . . . . . . . . . . . .
## 18041 . . . . . . . . . . . . . .
## 18042 . . . . . . . . . . . . . .
## 18043 . . 0.42 . . . . . . . . . . .
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## 18048 . . . . . . . . . . . . . .
## 18050 . . . . . . . . . . . . . .
## 18053 . . . . . . . . . . . . . .
## 18055 . . . . . . . . . . . . . .
## 18056 . . . . . . . . . . . . . .
## 18058 . . . . . . . . . . . . . .
## 18059 . . . . . . . . . . . . . .
## 18061 . . . . . . . . . . . . . .
## 18062 . . . . . . 16.80 . . . . . . .
## 18064 . . . . . . . . . . . . . .
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## 18066 . . . . . . . . . . . . . .
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## 18078 . . . . . . . . . . . . . .
## 18079 52.70 . . . . . . 59.50 . . . . . .
## 18080 . . . . . . . . . . . . . .
## 18081 . . . . . . . . . . . . . .
## 18082 . . . . . . . . . . . . . .
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## 18087 . . . . . . . . . . . . . .
## 18088 . . . . . . . . . . . . . .
## 18092 . . . . . . . . . . . . 583.68 .
## 18093 . . . . . . . . . . . . . .
## 18094 . . . . . . . . . . . 42.00 432.00 159.00
## 18095 . . . . . . . . . . . . . .
## 18096 . 1.17 . . . . . . . . . 1.68 . .
## 18097 . . . . . . . . . . . . . .
## 18099 . . . . . . . . . . . . . .
## 18101 . . . . . . . . . . . . . .
## 18102 . . . . . . . . . . . . . .
## 18104 . . . . . . . . . . . . . .
## 18105 . . . . . . . . . . . . . .
## 18106 . . . . . . . . . . . . . .
## 18108 . . . . . . . . . . . . . .
## 18109 . . . . . . . . . . . . . .
## 18110 . . . . . . . . . . . . . .
## 18112 . . . . . . . . . . . . . .
## 18113 . . . . . . . . . . . . . .
## 18114 . . . . . . . . . . . . . .
## 18116 . . . . . . . . . . . . . .
## 18117 . . . . . . . . . . . . . .
## 18118 . . . . . . . 0.85 1.25 . . . . .
## 18119 . . . . . . . . . . . . . .
## 18120 . . . . . . . . . . . . . .
## 18121 . . . . . . . . . . . . . .
## 18122 . . . . . . . . . 1.69 . . . .
## 18123 . . . . . . . . . . . . . .
## 18125 . . . . . . . . 2.50 . . . . .
## 18126 . . . . . . . . . . . . . .
## 18127 . . . . . . . . . . . . . .
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## 18130 . . . . . . . . . . . . . .
## 18133 . . . . . . . . . . . . . .
## 18135 . . . . . . . . . . . . . .
## 18136 . . . . . . . . . . . . . .
## 18138 . . . . . . . . . . . . . .
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## 18141 . . . . . . . . . . . . . .
## 18142 . . . . . . . . . . . . . .
## 18143 . . . . . . . . . . . . . .
## 18144 . . . . . . . . . . . . . .
## 18145 . . . . . . . . . . . . . .
## 18146 . . . . . . . . . . . . . .
## 18147 . . . . . . . . . . . . . .
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## 18150 . . . . . . . . . . . . . .
## 18151 . . . . . . . . . . . . . .
## 18154 . . . . . . . . . . . . . .
## 18155 . . . . . . . . . . . . . .
## 18156 . . . . . . . . . . . . . .
## 18158 . . . . . . . . . . . . . .
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## 18164 . . . . . . . . . . . . . .
## 18165 . . . . . . . . . . . . . .
## 18167 . . . . . . . . . . . . . .
## 18168 . . . . . . . . . . . . . .
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## 18170 . . . . . . . . . . . . . .
## 18171 . . . . . . . . . . . . . .
## 18172 . . . . . . . . . . . . . .
## 18173 . . . . . . . . . . . . . .
## 18174 . . . . . . . . . . . . . .
## 18176 . . . . . . . . . . . . . .
## 18177 . . . . . . . . . . . . . .
## 18178 . . . . . . . . . . . . . .
## 18179 . . . . . . . . . . . . . .
## 18180 . . . . . . . 8.40 . . . . . .
## 18181 . . . . . . . . . . . . 9.96 4.25
## 18183 . . . . . . . . . . . . . .
## 18184 . . . . . . . . . . . . 49.80 .
## 18185 . . . . . . . . . . . . . .
## 18188 . . . . . . . . . . . . . .
## 18189 . . . . . . . . . . . . . .
## 18190 . . . . . . . . . . . . 18.00 .
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## 18241 . . . . . . . . . . . . . .
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## 18246 . . . . . . . . . . . . . .
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##
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## 16554 . . . . . . . . . . . .
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## 16665 . . . . . . . . . . . .
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## 16685 . . . . . . . . . . . .
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## 16693 . . . . . . . . . . . .
## 16696 . . . . . . . . . . . .
## 16697 . 5.90 . 8.85 . . . . . . . .
## 16698 . . . . . . . . . . . .
## 16700 . . . . . . . . . . . .
## 16701 . . . . . . . . . . . .
## 16705 . . . . . . . . . . . .
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## 16708 . . . . . . . . . . . .
## 16709 . . . . . . . . . . . .
## 16710 . . . . 5.95 . . . . . . .
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## 16712 . . . . . . . . . . . .
## 16713 . . . . . 5.95 . . . . . .
## 16714 . . . . . . . . . . . .
## 16715 . . . . . . . . . . . .
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## 16720 . . . . . . . . . . . .
## 16721 . . . . . . . . . . . .
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## 16723 . . . . . . . . . . . .
## 16725 . . . . 29.75 . . . . . . .
## 16726 . . . . . . . . . . . .
## 16727 . . . . . . . . . . . .
## 16728 . . . . . . . . . . . .
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## 16730 . . . . . . . . . . . .
## 16732 . . . . . . . . . . . .
## 16734 . . . . . . . . . . . .
## 16735 . . . . . . . . . . . .
## 16737 . . . . . . . . . . . .
## 16738 . . . . . . . . . . . .
## 16739 . . . . . . . . . . . .
## 16742 . . . . . . . . . . . .
## 16743 . . . . . . . . . . . .
## 16744 . . . . . . 5.95 . . . . .
## 16745 . . . . . . . . . . . .
## 16746 . . 2.95 . 53.55 17.85 23.80 . . . . .
## 16747 . . . . . . . . . . . .
## 16748 . . . . . . . . . . . .
## 16750 . . . . . . . . . . . .
## 16751 . . . . . . . . . . . .
## 16752 . . . . . . . . . . . .
## 16753 . . . . . 5.95 . . . . . .
## 16754 . . . . . . . . . . . .
## 16755 . . . . . . . . . . . .
## 16756 . . . . . . . . . . . .
## 16757 . . . . . . . . . . . .
## 16758 . . . . . . . . . . . .
## 16759 . . . . . . . . . . . .
## 16761 . . . . . . . . . . . .
## 16762 . . . . . . . . . . . .
## 16763 . . . . . . . . . . . .
## 16764 . . . . . . . . . . . .
## 16765 . . . . . . . . . . . .
## 16766 . . . . . . . . . . . .
## 16767 . . . . . . . . . . . .
## 16768 . . . . . . . . . . . .
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## 16770 . . . . . . . . . . . .
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## 16773 . . . . . . . . . . . .
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## 16775 . . . . . . . . . . . .
## 16776 . . . . . . . . . . . .
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## 16778 . . . . . . . . . . . .
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## 16780 . . . . . . . . . . . .
## 16781 . . . . . . . . . . . .
## 16782 . . . . . . . . . . . .
## 16784 . . . . . . . . . . . .
## 16788 . . . . . . . . . . . .
## 16789 . . . . . . . . . . . .
## 16790 . . . . . . . . . . . .
## 16791 . . . . . . . . . . . .
## 16792 . . . . . . . . . . . .
## 16793 . . . . . . . . . . . .
## 16794 . . . . . . . . . . . .
## 16795 . . . . . . . . . . . .
## 16796 . . . . . . . . . . . .
## 16800 . . . . . . . . . . . .
## 16801 . . . . . . . . . . . .
## 16803 . . . . . . . . . . . .
## 16804 . . . . 23.80 . . . . . . .
## 16805 2.95 2.95 5.90 2.95 . . . . . . . .
## 16806 . . . . . . . . . . . .
## 16807 . . . . . . . . . . . .
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## 16809 . . . . . . . . . . . .
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## 16816 . . . . . . . . . . . .
## 16817 . . . . . . . . . . . .
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## 16820 . . . . . . . . . . . .
## 16823 . . . . . . . . . . . .
## 16824 . . . . . . . . . . . .
## 16825 . . . . . . . . . . . .
## 16826 . . . . . . . . . . . .
## 16828 . . . . . . . . . . . .
## 16829 . . . . . . . . . . . .
## 16830 . . . . . . . . . . . .
## 16832 . . . . . . . . . . . .
## 16833 . . . . . . . . . . . .
## 16834 . . . . . . . . . . . .
## 16835 . . . . . . . . . . . .
## 16836 . . . . . . . . . . . .
## 16837 . . . . . . . . . . . .
## 16838 . . . . . . . . . . . .
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## 16842 . . . . . . . . . . . .
## 16843 . . . . . . . . . . . .
## 16846 . . . . . . . . . . . .
## 16847 . . . . . . . . . . . .
## 16848 . . . . . . . . . . . .
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## 16850 . . . . . . . . . . . .
## 16851 . . . . . . . . . . . .
## 16852 . . . . . . . . . . . .
## 16855 . . . . . . . . . . . .
## 16856 . . . . . . . . . . . .
## 16858 . . . . . . . . . . . .
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## 16861 . . . . . . . . . . . .
## 16863 . . . . . . . . . . . .
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## 16869 . . . . . . . . . . . .
## 16871 . . . . . . . . . . . .
## 16872 . . . . . . . . . . . .
## 16873 . . . . . . . . . . . .
## 16875 . . . . . . . . . . . .
## 16877 . . . . . . . . . . . .
## 16878 . . . . . . . . . . . .
## 16880 . . . . . . . . . . . .
## 16881 . . . . . . . . . . . .
## 16882 . . . . . . . . . . . .
## 16883 . . . . . . . . . . . .
## 16884 . . . . . . . . . . . .
## 16885 . . . . 5.95 . . . . . . .
## 16887 . . . . . . . . . . . .
## 16889 . . . . . . . . . . . .
## 16891 . . . . . . . . . . 3.75 .
## 16892 . . . . . . . . . . . .
## 16893 . . . . . . . . . . . .
## 16895 . . . . . . . . . . . .
## 16897 . . . . . . . . . . . .
## 16898 . . . . . . . . . . . .
## 16899 . . . . . . . . . . . .
## 16900 . . . . . . . . . . . .
## 16902 . . . . . . . . . . . .
## 16903 . . . . . . . . . . . .
## 16904 8.85 8.85 11.80 8.85 5.95 29.75 11.90 . . 7.95 . .
## 16905 . . 2.95 . 17.85 35.70 . . . . . .
## 16906 . . . . . . . . . . . .
## 16907 . . . . . . . . . . . .
## 16909 . . . . . . . . . . . .
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## 16917 . . . . . . . . . . . .
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## 16921 . . . . . . . . . . . .
## 16923 . . . . . . . . . . . .
## 16924 . . . . . . . . . . . .
## 16926 . . . . . . . . . . . .
## 16927 . . . . . . . . . . . .
## 16928 . . . . . . . . . . . .
## 16929 . . . . . . . . . . . .
## 16930 . . . . . . . . . . . .
## 16931 . . . . . . . . . . . .
## 16932 . . . . . . . . . . . .
## 16933 . . . . . . . . . . . .
## 16934 . . . . . . . . . . . .
## 16936 . . . . . . . . . . . .
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## 16942 . . . . . . . . . . . .
## 16943 . . . . . . . . . . . .
## 16945 . . . . . . . . . . . .
## 16947 . . . . . . . . . . . .
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## 16949 . . . . . . . . . . . 2.88
## 16950 . . . . . . . . . . . .
## 16951 . . . . . . . . . . . .
## 16952 . . . . . . . . . . . .
## 16953 . . . . . . . . . . . .
## 16954 . . . . . . . . . . . .
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## 16960 . . . . . . . . . . . .
## 16961 . . . . . . . . . . . .
## 16963 . . . . . . . . . . . .
## 16965 . . . . . . . . . . . .
## 16966 . . . . . . . . . . . .
## 16967 . . . . . . . . . . . .
## 16968 . . . . . . . . . . . .
## 16969 . . . . . . . . . . . .
## 16971 . . . . . . . . . . . .
## 16976 . . . . . . . . . . . .
## 16978 . . . . . . . . . . . .
## 16979 . . . . . . . . . . . .
## 16980 . . . . . . . . . . . .
## 16982 . . . . . . . . . . . .
## 16983 . . . . . . . . . . . .
## 16984 . . . . . 11.90 . . . . . .
## 16985 . . . . . . . . . . . .
## 16986 . . . . . . . . . . . .
## 16987 . . . . . . . . . . . .
## 16988 . . . . . . . . . . . .
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## 17398 . . . . . . . . . . . .
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## 17402 . . . . . . . . . . . .
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## 17411 . . . . . . . . . . . .
## 17412 . . . . . . . . . . . .
## 17414 . . . . . . . . . . . .
## 17415 . . . . . . . . . . . .
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## 17425 . . . . . . . . . . . .
## 17426 . . . . . . . . . . . .
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## 17430 . . . . . . . . . . . .
## 17431 . . . . . . . . . . . .
## 17432 . . . . . . . . . . . .
## 17433 . . . . . . . . . . . .
## 17434 . . . . . . . . . . . .
## 17436 . . . . . . . . . . . .
## 17438 . . . . . . . . . . . .
## 17440 . . . . . . . . . . . .
## 17442 . . . . . . . . . . . .
## 17443 . . . . . . . . . . . .
## 17444 17.70 . 17.70 17.70 . . . . . . . .
## 17446 . . . . . . . . . . . .
## 17447 . . . . . . . . . . . .
## 17448 . . . . . . . . . . . .
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## 17450 . . . . . . . . . . . .
## 17451 . . . . . . . . . . . .
## 17453 . . . . . . . . . . . .
## 17454 . . . . . . . . . . . .
## 17455 . . . . . . . . . . . .
## 17456 . . . . . . . . . . . .
## 17457 . . . . . . . . . . . .
## 17458 . . . . . . . . . . . .
## 17459 . . . . . . . . . . . .
## 17460 . . . . . . . . . . . .
## 17461 . . . . . 5.95 . . . . . 1.44
## 17462 . . . . . . . . . . . .
## 17463 . 17.70 . . . . . . . . . .
## 17464 . 14.75 . 14.75 . . 71.40 . . . . .
## 17466 . . . . . . . . . . . .
## 17468 . . . . . . . . . . . .
## 17469 . . . . . . . . . . . .
## 17470 . . . . . . . . . . . .
## 17472 . . . . . . . . . . . 3.00
## 17475 . . . . . . . . . . . .
## 17480 . . . . . . . . . . . .
## 17481 . . . . . . . . . . . .
## 17483 . . . . . 35.70 . . . . . .
## 17486 . . . . . . . . . . . .
## 17489 . . . . . . . . . . . .
## 17490 . . . . . . . . . . . .
## 17491 . . . . . . . . . . . .
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## 17501 . . . . . . . . . . . .
## 17502 . . . . . . . . . . . .
## 17503 . . . . . . . . . . . .
## 17504 . . . . . . . . . . . .
## 17505 . . . . . . . . . . . .
## 17506 . . . . . . . . . . . .
## 17507 . . . . . . . . . . . .
## 17508 . . . . . . . . . . . .
## 17509 . . . . . . . . . . . .
## 17510 . . . . . . . . . . . .
## 17511 . . . . . . . . . . . .
## 17512 . . . . . . . . . . . .
## 17513 . . . . . . . . . . . .
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## 17530 . . . . . . . . . . . .
## 17531 . . . . . . . . . . . .
## 17534 . . . . . . . . . . . .
## 17535 . . . . . . . . . . . .
## 17536 . . . . . . . . . . . .
## 17537 . . . . . . . . . . . 5.00
## 17538 . . . . . . . . . . . .
## 17540 . . . . . . . . . . . .
## 17542 . . . . . . . . . . . .
## 17545 . . . . . . . . . . . .
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## 17550 . . . . . . . . . . . .
## 17551 . . . . . . . . . . . .
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## 17553 . . . . . . . . . . . .
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## 17612 . . . . . . . . . . . .
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## 17702 . . . . . . . . . . . .
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## 17704 . . . . . . . . . . . .
## 17705 . . . . . . . . . . . .
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## 17707 . . . . . . . . . . . .
## 17708 . . . . . . . . . . . .
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## 17775 . . . . . . . . . . . .
## 17777 . . . . . . . . . . . .
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## 17781 . . . . . . . . . . . .
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## 17785 . . . . . . . . . . . .
## 17786 . . . . . . . . . . . .
## 17787 . . . . . . . . . . . .
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## 17800 . . . . . . . . . . . .
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## 17843 . . . . . . . . . . . .
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## 17857 . . . . . . . . . . . .
## 17858 . . . . . . . . . . . .
## 17859 . . . . . . . . . . . .
## 17860 . . . . . . . . . . . .
## 17861 . . . . . . . . . . . .
## 17862 . . . . . . . . . . . .
## 17863 . . . . . . . . . . . .
## 17864 . . . . . . . . . . . .
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## 17866 . . . . . . . . . . . .
## 17867 . . . . . 11.90 . . . . . .
## 17869 . . . . . . . . . . . .
## 17870 . . . 5.90 . . . . . . . .
## 17871 . . . . . . . . . . . .
## 17873 . . . . . . . . . . . .
## 17874 . . . . . . . . . . . .
## 17877 . . . . . . . . . . . .
## 17878 . . . . . . . . . . . .
## 17879 . . . . . . . . . . . .
## 17880 . . . . . . . . . . . .
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## 17883 . . . . . . . . . . . .
## 17884 . . . . . . . . . . . .
## 17885 . . . . . . . . . . . .
## 17886 . . . . . . . . . . . .
## 17887 . . . . . . . . . 15.90 . .
## 17888 . . . . . . . . . . . .
## 17889 . . . . . . . . . . . .
## 17890 . . . . . . . . . . . 3.00
## 17891 . . . . . . . . . . . .
## 17892 . . . . . . . . . . . .
## 17893 . . . . . . . . . . . .
## 17894 . . . . . 5.95 . . . . . .
## 17895 . . . . . . . . . . . .
## 17896 . . . . . . . . . . . .
## 17897 . . . . . . . . . . . .
## 17898 . . . . . . . . . . . .
## 17899 . . . . . . . . . . . .
## 17900 . . . . . . . . . . . .
## 17901 . . . . . . . . . . . .
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## 17906 . . . . . . . . . . . .
## 17908 . . . . . . . . . . . .
## 17911 . . . . . . . . . . . .
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## 17913 . . . . . . . . . . . .
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## 17917 . . . . . . . . . . . .
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## 17920 . . . . . . . . . . . .
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## 17935 . . . . . . . . . . . .
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## 17961 . . . . . . . . . . . .
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## 17964 . . . . . . . . . . . .
## 17965 . . . . 5.95 5.95 11.90 . . . . .
## 17966 . . . . . . . . . . . .
## 17967 . . . . . . . . . . . .
## 17968 . . . . . . . . . . . .
## 17969 . . . . . . . . . . . .
## 17970 . 8.85 8.85 8.85 . 29.75 . . . . . .
## 17972 5.90 2.95 2.95 . . . . . . . . .
## 17973 . . . . . . . . . . . .
## 17974 . . . . . . . . . . . .
## 17975 . . . . . . . . . . . .
## 17976 . . . . . 5.95 . . . . . .
## 17977 . . . . . . . . . . . .
## 17978 . . . . . . . . . . . .
## 17979 . . . . . . . . . . . .
## 17980 . . . . . . . . . . . .
## 17984 . . . . . . . . . . . .
## 17985 . . . . . . . . . . . .
## 17986 . . . . . . . . . . . .
## 17987 . . . . . . . . . . . .
## 17988 . . . . . . . . . . . .
## 17990 . . . . . . . . . . . .
## 17991 . . . . . . . . . . . .
## 17994 . . . . . . . . . . . .
## 17995 . . . 23.60 . . . . . . . .
## 17997 . . . . . . . . . 7.95 . 5.76
## 17999 . . . . . . . . . . . .
## 18001 . . . . . . . . . . . .
## 18004 . . . . . . . . . . . .
## 18005 . . . . 5.95 . . . . . . .
## 18006 . . . . . . . . . . . .
## 18008 . . . . . . . . . . . .
## 18009 . . . . . . . . . . . .
## 18010 . . . . . . . . . . . .
## 18011 . . . . . . . . . . . .
## 18013 . . . . . . . . . . . .
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## 18027 . . . . . . . . . . . .
## 18030 . . . . . . . . . . . .
## 18032 . . . . . . . . . . . .
## 18033 . . . . . . . . . . . .
## 18034 . . . . . . . . . . . .
## 18035 . . . . . . . . . . . .
## 18036 . . . . . . . . . . . .
## 18037 . . . . . . . 7.95 . . . .
## 18040 . . . . . . . . . . . .
## 18041 . . . . . 11.90 . . . . . .
## 18042 . . . . . . . . . . . .
## 18043 . . . . . . . . . . . .
## 18044 . . . . . . . . . . . .
## 18045 . . . . . . . . . . . .
## 18048 . . . . . . . . . . . .
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## 18053 . . . . . . . . . . . .
## 18055 . . . . . . . . . . . .
## 18056 . . . . . . . . . . . .
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## 18059 . . . . . . . . . . . .
## 18061 . . . . . . . . . . . .
## 18062 . . . . . . . . . . . .
## 18064 . . . . . . . . . . . .
## 18065 . . . . . 107.10 17.85 . 15.90 . . .
## 18066 . . . . . . . . . . . .
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## 18036 . . . . ......
## 18037 . . . . ......
## 18040 . . . . ......
## 18041 . . 25.20 . ......
## 18042 . . . . ......
## 18043 . . . . ......
## 18044 . . . . ......
## 18045 . . . . ......
## 18048 . . . . ......
## 18050 . . . . ......
## 18053 . . . . ......
## 18055 . . . . ......
## 18056 . . . . ......
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## 18059 . . . . ......
## 18061 . . . . ......
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## 18065 . . . . ......
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## 18071 . . . . ......
## 18072 . . . . ......
## 18073 . . . . ......
## 18074 . . . . ......
## 18075 . . . . ......
## 18077 . . . 38.64 ......
## 18078 . . . . ......
## 18079 . . . . ......
## 18080 . . . . ......
## 18081 . . . . ......
## 18082 . . . . ......
## 18084 . . . . ......
## 18085 . . . . ......
## 18086 . . . . ......
## 18087 . . . . ......
## 18088 . . . . ......
## 18092 . . . . ......
## 18093 . . . . ......
## 18094 . . . . ......
## 18095 . . . . ......
## 18096 . . . . ......
## 18097 . . . . ......
## 18099 . . . . ......
## 18101 . . . . ......
## 18102 . . . . ......
## 18104 . . . . ......
## 18105 . . . . ......
## 18106 . . . . ......
## 18108 . . . . ......
## 18109 . . . . ......
## 18110 . . . . ......
## 18112 . . . . ......
## 18113 . . . . ......
## 18114 . . . . ......
## 18116 . . . . ......
## 18117 . . . . ......
## 18118 . . . . ......
## 18119 . . . . ......
## 18120 . . . . ......
## 18121 . . . . ......
## 18122 . . . . ......
## 18123 . . . . ......
## 18125 . . . . ......
## 18126 . . . . ......
## 18127 . . . . ......
## 18129 . . . . ......
## 18130 . . . . ......
## 18133 . . . . ......
## 18135 . . . . ......
## 18136 . . . . ......
## 18138 . . . . ......
## 18139 . . . . ......
## 18141 . . . . ......
## 18142 . . . . ......
## 18143 . . . . ......
## 18144 . . . . ......
## 18145 . . . . ......
## 18146 . . . . ......
## 18147 . . . . ......
## 18149 . . . . ......
## 18150 . . . . ......
## 18151 . . . . ......
## 18154 . . . . ......
## 18155 . . . . ......
## 18156 . . . . ......
## 18158 . . . . ......
## 18159 . . . . ......
## 18160 . . . . ......
## 18161 . . . . ......
## 18164 . . . . ......
## 18165 . . . . ......
## 18167 . . . . ......
## 18168 . . . . ......
## 18169 . . . . ......
## 18170 . . . . ......
## 18171 . . . . ......
## 18172 . . . . ......
## 18173 . . . . ......
## 18174 . . . . ......
## 18176 . . . . ......
## 18177 . . . . ......
## 18178 . . . . ......
## 18179 . . . . ......
## 18180 . . . . ......
## 18181 . . . . ......
## 18183 . . . . ......
## 18184 . . . . ......
## 18185 . . . . ......
## 18188 . . . . ......
## 18189 . . . . ......
## 18190 . . . . ......
## 18191 . . . . ......
## 18192 . . . . ......
## 18193 . . . . ......
## 18194 . . . . ......
## 18196 . . . 0.42 ......
## 18198 . . . . ......
## 18200 . . . . ......
## 18202 . . . . ......
## 18203 . . . . ......
## 18204 . . . . ......
## 18205 . . . . ......
## 18209 . . . . ......
## 18210 . . . . ......
## 18211 . . . . ......
## 18212 . . . . ......
## 18213 . . . . ......
## 18215 . . . . ......
## 18216 . . . . ......
## 18217 . . . . ......
## 18218 . . . . ......
## 18219 . . . . ......
## 18220 . . . . ......
## 18221 . . . . ......
## 18222 . . . . ......
## 18223 . . . . ......
## 18224 . . . . ......
## 18225 . . . . ......
## 18226 . . . . ......
## 18227 . . . . ......
## 18228 . . . . ......
## 18229 . . . . ......
## 18230 . . . . ......
## 18231 . . . . ......
## 18232 . . . . ......
## 18233 . . . . ......
## 18235 . . . . ......
## 18236 . . . . ......
## 18237 . . . . ......
## 18239 . . . . ......
## 18240 . . . . ......
## 18241 . . . . ......
## 18242 . . . . ......
## 18245 . . . . ......
## 18246 . . . . ......
## 18248 . . . . ......
## 18249 . . . . ......
## 18250 . . . . ......
## 18251 . . . . ......
## 18252 . . . . ......
## 18255 . . . . ......
## 18256 . . . . ......
## 18257 . . . . ......
## 18259 . . . . ......
## 18260 . . . . ......
## 18261 . . . . ......
## 18262 . . . . ......
## 18263 . . . . ......
## 18265 . . . . ......
## 18268 . . . . ......
## 18269 . . . . ......
## 18270 . . . . ......
## 18272 . . . . ......
## 18273 . . . . ......
## 18274 . . . . ......
## 18276 . . . . ......
## 18277 . . . . ......
## 18278 . . . . ......
## 18280 . . . . ......
## 18281 . . . . ......
## 18282 . . . . ......
## 18283 . . . . ......
## 18287 . . . . ......Observation
From the output of the table, we can notice that it will return a rather huge matrix. This is firstly due to the large dataset we are working on and secondly most of the data contain the value “0”. Hence, we tapped on the package called
sparseMatrixwhich will help to reduce the size of the matrix.
Performing k-Means clustering
Upon getting the Customer-Product matrix, we can move on to perform clustering. In this assignment, we will be using k-means algortihm. Since this is based on an unsupervised learning, the goal of this algorithm is to identify groups in the data. The core algorithm for grouping the data points into clusters is usually only one part of the whole strategy and some of them require tidying of the data before performing the clustering. Hence, with the preprocessing being done at the earlier stage which was removing the **Customer ID* with NAs, we will be working on the updated retailData dataset. We will start off with the number of clusters to be 2 before finding the optimal number of clusters. Afterwhich, we will inspect the results of the clustering algorithm in order to validate and characterize the clusters that were found. The 2 important factors that helped to determine the optimal number of clusters and to take note of when doing k-means clustering are:
Within sum-of-squares (WSS)
Between sum-of-squares (BSS)
K <- 2
kMeansFit <- kmeans(matrix, centers = K, nstart = 20)
kMeansFit$size## [1] 4371 1kMeansFit$withinss## [1] 6989203647 0(kMeansFit$betweenss / kMeansFit$totss) * 100## [1] 30.63782Observation
From the output shown, we can see that the first cluster contains only 1 data point while the second cluster consists of 4371 data points. Looking into the WSS of the first cluster, it is natural that its WSS is 0 since there is only a single point in the cluster. The WSS of the second cluster is extremely huge, having a value of 6989203647. This tells that the cluster is very sparse and indicates that it is not a good cluster.The BSS/TSS percentage is rather low too, which tells that the 2 clusters are not quite separated. Therefore, we proceed to increase the k-value to be 3 to improve on the clustering.
K <- 3
kMeansFit <- kmeans(matrix, centers = K, nstart = 20)
kMeansFit$size## [1] 4370 1 1kMeansFit$withinss## [1] 5488868490 0 0(kMeansFit$betweenss / kMeansFit$totss) * 100## [1] 45.52743Observation
From the output shown, the sizes of each cluster are 4370, 1 and 1. Like before, it makes sense that clusters containing 1 data point has a WSS of 0. We can see that the other cluster has a lower WSS than before. This indicates that this cluster is more compact and hence is better. The BSS/TSS percentage has also improved from 30.6% to 45.5% which means a k-value of 3 should be considered instead of 2 since its clusters have better internal cohesion and external separation. Just out of curiosity, we also tried running on 10 clusters.
K <- 10
kMeansFit <- kmeans(matrix, centers = K, nstart = 20)
kMeansFit$size## [1] 1 25 1 1 1 2 2 1 4337 1kMeansFit$withinss## [1] 0 1094103505 0 0 0 158129518
## [7] 134210184 0 1360509342 0(kMeansFit$betweenss / kMeansFit$totss) * 100## [1] 72.73872Observation
From the output shown, the 10 clusters are of sizes 1, 4337, 1, 1, 1, 25, 1, 2, 2, 1. We can notice that there are a number of single clustering or clusters that contained small number of points inside. We can imply those clusters to be outliers. Performing 10 clusters may not be a good way although the within sum of squares improved to 72.7%. This is because, firstly, it took a while to perform on a higher number of clustering and secondly, most of the clusters were single clusters and as mentioned, they might mean that they are outliers. Hence, a way to check for optimal number of clusters is by performing a loop to compute the sum of WSS and BSS for each value of k.
Finding “optimal” value of k
One of the metrics being used to compare the results across different values of k is by the mean distance between the data points and the cluster centroid. Increasing the number of clusters will definitely reduce the distance between data points in the same cluster. To find the optimal number of clusters, we will be performing the plot which shows the sum of squares when k changes. One method to validate the number of clusters is the elbow method, hence , we firstly set the kMin to be 1 and kMax to be 10.
kMin <- 1
kMax <- 10
withinSS <- double(kMax - kMin + 1)
betweenSS <- double(kMax - kMin + 1)for (K in kMin:kMax) {
kMeansFit <- kmeans(matrix, centers = K, nstart = 20)
withinSS[K] <- sum(kMeansFit$withinss)
betweenSS[K] <- kMeansFit$betweenss
}
plot(kMin:kMax, withinSS, pch=19, type="b", col="red",
xlab = "Value of K", ylab = "Sum of Squares (Within and Between)")
points(kMin:kMax, betweenSS, pch=19, type="b", col="green")
Observation
From the plot, we can see that there is a huge drop in the WSS value between k=1 and k=2. The WSS continues to drop until it reaches a point at k=5 where it starts to converge. Similarly, the BSS value continues to increase until it reaches k=5 where it starts to flatten out. Hence, since there is no major improvements in the WSS and BSS values when k is beyond 5, 5 is taken to be an optimal value for k. Based on these observations, we proceed with k=5 and perform its K-means.
K <- 5
kMeansFit.optimal <- kmeans(matrix, centers = K, nstart = 20)
kMeansFit.optimal$size## [1] 1 1 4363 1 6kMeansFit.optimal$withinss## [1] 0 0 3284012697 0 788145081(kMeansFit$betweenss / kMeansFit$totss) * 100## [1] 72.73872Observation
Splitting the data into 5 clusters result in the size of each cluster being 1, 1, 1, 4363 and 6. Here, it can be seen that a small cluster has been separated out from the original dominating cluster. This leads to a decrease in the WSS of the clusters, indicating better internal cohesion within clusters. A higher BSS/TSS value can also be seen, implying better external separation between clusters.
Extracting different clusters
For this section, we will be performing extraction of clusters. The 5 clusters identified above are being separated into its individual cluster to perform market segmentation and identify their characteristics. Each cluster represent a group of customers having similar interests and purchasing behaviours.
cluster1 <- kMeansFit.optimal$cluster[kMeansFit.optimal$cluster == "1"]
cluster2 <- kMeansFit.optimal$cluster[kMeansFit.optimal$cluster == "2"]
cluster3 <- kMeansFit.optimal$cluster[kMeansFit.optimal$cluster == "3"]
cluster4 <- kMeansFit.optimal$cluster[kMeansFit.optimal$cluster == "4"]
cluster5 <- kMeansFit.optimal$cluster[kMeansFit.optimal$cluster == "5"]cluster1.names <- names(cluster1)
cluster2.names <- names(cluster2)
cluster3.names <- names(cluster3)
cluster4.names <- names(cluster4)
cluster5.names <- names(cluster5)Looking into each cluster
- Finding the most popular products bought in each cluster
To perform further clustering and analyzing, we made some observation in finding the top products being bought in each cluster. Since the Customer-Product matrix is built on the total amount spent by the customer per product, we can perform a market basket analysis and look into the most frequent items bought in each cluster. We start off with Cluster 1 before moving on to the next 4 clusters by visualizing them on histogram.
- Finding the country that purchased the most number of products in each cluster
To make more sense of the clusters, we proceed to find the country with the highest number of products being bought in each cluster. To perform further clustering and analyzing, we made some observation in finding the top sales quantity and top sales amount by country.
Cluster 1
cluster1.data <- retailData[which(retailData$CustomerID %in% cluster1.names),]
cluster1.agg <- aggregate(list(Quantity=cluster1.data$Quantity), by=list(StockCode=cluster1.data$StockCode), FUN=sum)
cluster1.topQty <- head(cluster1.agg[order(cluster1.agg$Quantity, decreasing = TRUE),], n=10)
cluster1.topProd <- distinct(merge(cluster1.topQty, cluster1.data[,2:3]), StockCode, .keep_all = TRUE)
cluster1.topProd[order(cluster1.topProd$Quantity, decreasing = TRUE),]## StockCode Quantity Description
## 4 22189 5946 CREAM HEART CARD HOLDER
## 3 22188 4104 BLACK HEART CARD HOLDER
## 10 82484 3205 WOOD BLACK BOARD ANT WHITE FINISH
## 2 21623 2600 VINTAGE UNION JACK MEMOBOARD
## 7 48187 1620 DOORMAT NEW ENGLAND
## 9 48194 1620 DOORMAT HEARTS
## 5 23135 1410 SMALL ZINC HEART WALL ORGANISER
## 1 21523 1300 DOORMAT FANCY FONT HOME SWEET HOME
## 8 48188 1270 DOORMAT WELCOME PUPPIES
## 6 48173C 1213 DOORMAT BLACK FLOCKggplot(cluster1.topProd, aes(x=reorder(cluster1.topProd$Description, cluster1.topProd$Quantity), y= cluster1.topProd$Quantity, fill=cluster1.topProd$Description)) + geom_bar(stat = "identity") + labs(x="Product", y="Quantity bought", fill="Product descriptions") + geom_text(aes(label=cluster1.topProd$Quantity), position=position_stack(0.5)) + ggtitle("Top Products bought in Cluster 1") + coord_flip() + theme(legend.position="none")
cluster1.data <- retailData[which(retailData$CustomerID %in% cluster1.names),]
cluster1.agg <- aggregate(list(Quantity=cluster1.data$Quantity,
Price=cluster1.data$Quantity*cluster1.data$UnitPrice), by=list(Country=cluster1.data$Country), FUN=sum)
cluster1.topCon <- head(cluster1.agg[order(cluster1.agg$Quantity, decreasing = TRUE),], n=10)
cluster1.topCon[order(cluster1.topCon$Quantity, decreasing = TRUE),]## Country Quantity Price
## 1 United Kingdom 64122 256438.5ggplot(cluster1.topCon, aes(x=reorder(cluster1.topCon$Country, cluster1.topCon$Quantity),
y=cluster1.topCon$Quantity, fill=cluster1.topCon$Country)) + geom_bar(stat = "identity") + labs(x="Country", y="Quantity bought") + geom_text(aes(label=cluster1.topCon$Quantity), position=position_stack(0.5)) + ggtitle("Top Sales Quantity in Cluster 1") + coord_flip() + theme(legend.position="none")
ggplot(cluster1.topCon, aes(x=reorder(cluster1.topCon$Country,cluster1.topCon$Price),
y=cluster1.topCon$Price, fill=cluster1.topCon$Country)) + geom_bar(stat = "identity") + labs(x="Country", y="Sales amount") + geom_text(aes(label=cluster1.topCon$Price), position=position_stack(0.5)) + ggtitle("Top Sales Amount by Country in Cluster 1") + coord_flip() + theme(legend.position="none") + scale_y_continuous(labels = scales::format_format(big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE))
Cluster 2
cluster2.data <- retailData[which(retailData$CustomerID %in% cluster2.names),]
cluster2.agg <- aggregate(list(Quantity=cluster2.data$Quantity), by=list(StockCode=cluster2.data$StockCode), FUN=sum)
cluster2.topQty <- head(cluster2.agg[order(cluster2.agg$Quantity, decreasing = TRUE),], n=10)
cluster2.topProd <- distinct(merge(cluster2.topQty, cluster2.data[,2:3]), StockCode, .keep_all = TRUE)
cluster2.topProd[order(cluster2.topProd$Quantity, decreasing = TRUE),]## StockCode Quantity Description
## 3 22469 5286 HEART OF WICKER SMALL
## 4 22470 4272 HEART OF WICKER LARGE
## 10 85123A 4114 WHITE HANGING HEART T-LIGHT HOLDER
## 7 23285 3056 PINK VINTAGE SPOT BEAKER
## 9 23288 3056 GREEN VINTAGE SPOT BEAKER
## 8 23286 2876 BLUE VINTAGE SPOT BEAKER
## 2 21733 2428 RED HANGING HEART T-LIGHT HOLDER
## 5 22969 2124 HOMEMADE JAM SCENTED CANDLES
## 6 23243 2109 SET OF TEA COFFEE SUGAR TINS PANTRY
## 1 21166 1644 COOK WITH WINE METAL SIGNggplot(cluster2.topProd, aes(x=reorder(cluster2.topProd$Description, cluster2.topProd$Quantity), y=cluster2.topProd$Quantity, fill=cluster2.topProd$Description)) + geom_bar(stat = "identity") + labs(x="Product", y="Quantity bought", fill="Product descriptions") + geom_text(aes(label=cluster2.topProd$Quantity), position=position_stack(0.5)) + ggtitle("Top Products bought in Cluster 2") + coord_flip() + theme(legend.position="none")
cluster2.data <- retailData[which(retailData$CustomerID %in% cluster2.names),]
cluster2.agg <- aggregate(list(Quantity=cluster2.data$Quantity,
Price=cluster2.data$Quantity*cluster2.data$UnitPrice), by=list(Country=cluster2.data$Country), FUN=sum)
cluster2.topCon <- head(cluster2.agg[order(cluster2.agg$Quantity, decreasing = TRUE),], n=10)
cluster2.topCon[order(cluster2.topCon$Quantity, decreasing = TRUE),]## Country Quantity Price
## 1 United Kingdom 69029 187482.2ggplot(cluster2.topCon, aes(x=reorder(cluster2.topCon$Country, cluster2.topCon$Quantity),
y=cluster2.topCon$Quantity, fill=cluster2.topCon$Country)) + geom_bar(stat = "identity") + labs(x="Country", y="Quantity bought") + geom_text(aes(label=cluster2.topCon$Quantity), hjust = "inward") + ggtitle("Top Sales Quantity by Country in Cluster 2") + coord_flip() + theme(legend.position="none") +
scale_y_continuous(labels = scales::format_format(big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE))
ggplot(cluster2.topCon, aes(x=reorder(cluster2.topCon$Country,cluster2.topCon$Price),
y=cluster2.topCon$Price, fill=cluster2.topCon$Country)) + geom_bar(stat = "identity") + labs(x="Country", y="Sales amount") + geom_text(aes(label=cluster2.topCon$Price), hjust = "inward") + ggtitle("Top Sales Amount by Country in Cluster 2") + coord_flip() + theme(legend.position="none") +
scale_y_continuous(labels = scales::format_format(big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE))
Cluster 3
cluster3.data <- retailData[which(retailData$CustomerID %in% cluster3.names),]
cluster3.agg <- aggregate(list(Quantity=cluster3.data$Quantity), by=list(StockCode=cluster3.data$StockCode), FUN=sum)
cluster3.topQty <- head(cluster3.agg[order(cluster3.agg$Quantity, decreasing = TRUE),], n=10)
cluster3.topProd <- distinct(merge(cluster3.topQty, cluster3.data[,2:3]), StockCode, .keep_all = TRUE)
cluster3.topProd[order(cluster3.topProd$Quantity, decreasing = TRUE),]## StockCode Quantity Description
## 7 84077 52447 WORLD WAR 2 GLIDERS ASSTD DESIGNS
## 9 85099B 42630 JUMBO BAG RED RETROSPOT
## 5 22197 35235 POPCORN HOLDER
## 8 84879 34442 ASSORTED COLOUR BIRD ORNAMENT
## 10 85123A 28674 WHITE HANGING HEART T-LIGHT HOLDER
## 2 21212 26833 PACK OF 72 RETROSPOT CAKE CASES
## 6 22616 25321 PACK OF 12 LONDON TISSUES
## 1 17003 22960 BROCADE RING PURSE
## 3 21977 22555 PACK OF 60 PINK PAISLEY CAKE CASES
## 4 22178 21750 VICTORIAN GLASS HANGING T-LIGHTggplot(cluster3.topProd, aes(reorder(cluster3.topProd$Description, cluster3.topProd$Quantity), y=cluster3.topProd$Quantity, fill=cluster3.topProd$Description)) + geom_bar(stat = "identity") + labs(x="Product", y="Quantity bought", fill="Product descriptions") + geom_text(aes(label=cluster3.topProd$Quantity), position=position_stack(0.5)) + ggtitle("Top Products bought in Cluster 3") + coord_flip() + theme(legend.position="none")
cluster3.data <- retailData[which(retailData$CustomerID %in% cluster3.names),]
cluster3.agg <- aggregate(list(Quantity=cluster3.data$Quantity,
Price=cluster3.data$Quantity*cluster3.data$UnitPrice), by=list(Country=cluster3.data$Country), FUN=sum)
cluster3.topCon <- head(cluster3.agg[order(cluster3.agg$Quantity, decreasing = TRUE),], n=10)
cluster3.topCon[order(cluster3.topCon$Quantity, decreasing = TRUE),]## Country Quantity Price
## 35 United Kingdom 3819161 6216323.65
## 15 Germany 117448 221698.21
## 14 France 109848 196712.84
## 32 Sweden 35637 36595.91
## 33 Switzerland 29778 55739.40
## 31 Spain 26824 54774.58
## 20 Japan 25218 35340.62
## 4 Belgium 23152 40910.96
## 25 Norway 19247 35163.46
## 27 Portugal 16044 29059.81ggplot(cluster3.topCon, aes(x=reorder(cluster3.topCon$Country, cluster3.topCon$Quantity),
y=cluster3.topCon$Quantity, fill=cluster3.topCon$Country)) + geom_bar(stat = "identity") + labs(x="Country", y="Quantity bought") + geom_text(aes(label=cluster3.topCon$Quantity), position=position_stack(0.5)) + ggtitle("Top Sales Quantity by Country in Cluster 3") + coord_flip() + theme(legend.position="none") +
scale_y_continuous(labels = scales::format_format(big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE))
ggplot(cluster3.topCon, aes(x=reorder(cluster3.topCon$Country,cluster3.topCon$Price),
y=cluster3.topCon$Price, fill=cluster3.topCon$Country)) + geom_bar(stat = "identity") + labs(x="Country", y="Sales amount") + geom_text(aes(label=cluster3.topCon$Price), position=position_stack(0.5)) + ggtitle("Top Sales Amount by Country in Cluster 3") + coord_flip() + theme(legend.position="none") +
scale_y_continuous(labels = scales::format_format(big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE)) 
Cluster 4
cluster4.data <- retailData[which(retailData$CustomerID %in% cluster4.names),]
cluster4.agg <- aggregate(list(Quantity=cluster4.data$Quantity), by=list(StockCode=cluster4.data$StockCode), FUN=sum)
cluster4.topQty <- head(cluster4.agg[order(cluster4.agg$Quantity, decreasing = TRUE),], n=10)
cluster4.topProd <- distinct(merge(cluster4.topQty, cluster4.data[,2:3]), StockCode, .keep_all = TRUE)
cluster4.topProd[order(cluster4.topProd$Quantity, decreasing = TRUE),]## StockCode Quantity Description
## 1 22502 61 PICNIC BASKET WICKER SMALL
## 2 M -1 Manualggplot(cluster4.topProd, aes(cluster4.topProd$Description, cluster4.topProd$Quantity, fill=cluster4.topProd$Description)) + geom_bar(stat = "identity") + labs(x="Product", y="Quantity bought", fill="Product descriptions") + geom_text(aes(label=cluster4.topProd$Quantity), position=position_stack(0.5)) + ggtitle("Top Products bought in Cluster 4") + coord_flip() + theme(legend.position="none")
cluster4.data <- retailData[which(retailData$CustomerID %in% cluster4.names),]
cluster4.agg <- aggregate(list(Quantity=cluster4.data$Quantity,
Price=cluster4.data$Quantity*cluster4.data$UnitPrice), by=list(Country=cluster4.data$Country), FUN=sum)
cluster4.topCon <- head(cluster4.agg[order(cluster4.agg$Quantity, decreasing = TRUE),], n=10)
cluster4.topCon[order(cluster4.topCon$Quantity, decreasing = TRUE),]## Country Quantity Price
## 1 United Kingdom 60 649.5ggplot(cluster4.topCon, aes(x=reorder(cluster4.topCon$Country, cluster4.topCon$Quantity),
y=cluster4.topCon$Quantity, fill=cluster4.topCon$Country)) + geom_bar(stat = "identity") + labs(x="Country", y="Quantity bought") + geom_text(aes(label=cluster4.topCon$Quantity), position=position_stack(0.5)) + ggtitle("Top Sales Quantity by Country in Cluster 4") + coord_flip() + theme(legend.position="none")
ggplot(cluster4.topCon, aes(x=reorder(cluster4.topCon$Country,cluster4.topCon$Price),
y=cluster4.topCon$Price, fill=cluster4.topCon$Country)) + geom_bar(stat = "identity") + labs(x="Country", y="Sales amount") + geom_text(aes(label=cluster4.topCon$Price), position=position_stack(0.5)) + ggtitle("Top Sales Amount by Country in Cluster 4") + coord_flip() + theme(legend.position="none") +
scale_y_continuous(labels = scales::format_format(big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE))
Cluster 5
cluster5.data <- retailData[which(retailData$CustomerID %in% cluster5.names),]
cluster5.agg <- aggregate(list(Quantity=cluster5.data$Quantity), by=list(StockCode=cluster5.data$StockCode), FUN=sum)
cluster5.topQty <- head(cluster5.agg[order(cluster5.agg$Quantity, decreasing = TRUE),], n=10)
cluster5.topProd <- distinct(merge(cluster5.topQty, cluster5.data[,2:3]), StockCode, .keep_all = TRUE)
cluster5.topProd[order(cluster5.topProd$Quantity, decreasing = TRUE),]## StockCode Quantity Description
## 4 22197 13477 POPCORN HOLDER
## 8 22629 6682 SPACEBOY LUNCH BOX
## 2 21212 6576 PACK OF 72 RETROSPOT CAKE CASES
## 10 23084 6385 RABBIT NIGHT LIGHT
## 9 22630 6082 DOLLY GIRL LUNCH BOX
## 7 22492 5544 MINI PAINT SET VINTAGE
## 5 22326 3512 ROUND SNACK BOXES SET OF4 WOODLAND
## 3 21731 3108 RED TOADSTOOL LED NIGHT LIGHT
## 6 22423 2931 REGENCY CAKESTAND 3 TIER
## 1 20719 2901 WOODLAND CHARLOTTE BAGggplot(cluster5.topProd, aes(x=reorder(cluster5.topProd$Description, cluster5.topProd$Quantity), y=cluster5.topProd$Quantity, fill=cluster5.topProd$Description)) + geom_bar(stat = "identity") + labs(x="Product", y="Quantity bought", fill="Product descriptions") + geom_text(aes(label=cluster5.topProd$Quantity), position=position_stack(0.5)) + ggtitle("Top Products bought in Cluster 5") + coord_flip() + theme(legend.position="none")
cluster5.data <- retailData[which(retailData$CustomerID %in% cluster5.names),]
cluster5.agg <- aggregate(list(Quantity=cluster5.data$Quantity,
Price=cluster5.data$Quantity*cluster5.data$UnitPrice), by=list(Country=cluster5.data$Country), FUN=sum)
cluster5.topCon <- head(cluster5.agg[order(cluster5.agg$Quantity, decreasing = TRUE),], n=10)
cluster5.topCon[order(cluster5.topCon$Quantity, decreasing = TRUE),]## Country Quantity Price
## 3 Netherlands 196719 279489.0
## 2 EIRE 134205 245956.8
## 1 Australia 77242 123725.4
## 4 United Kingdom 56161 106979.6ggplot(cluster5.topCon, aes(x=reorder(cluster5.topCon$Country, cluster5.topCon$Quantity),
y=cluster5.topCon$Quantity, fill=cluster5.topCon$Country)) + geom_bar(stat = "identity") + labs(x="Country", y="Quantity bought") + geom_text(aes(label=cluster5.topCon$Quantity), position=position_stack(0.5)) + ggtitle("Top Sales Quantity by Country in Cluster 5") + coord_flip() + theme(legend.position="none")
ggplot(cluster5.topCon, aes(x=reorder(cluster5.topCon$Country,cluster5.topCon$Price),
y=cluster5.topCon$Price, fill=cluster5.topCon$Country)) + geom_bar(stat = "identity") + labs(x="Country", y="Sales amount") + geom_text(aes(label=cluster5.topCon$Price), position=position_stack(0.5)) + ggtitle("Top Sales Amount by Country in Cluster 5") + coord_flip() + theme(legend.position="none") +
scale_y_continuous(labels = scales::format_format(big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE))
Interpretation
Cluster with “Heart of Wicker” being the top bought product
From the plot shown, we can notice that the top 2 products bought in this cluster are of the same type, “Heart of Wicker” but the other products are also somewhat related to that type such as “Hanging Heart T-Light Holder” and “Vintage Spot Beaker”. They only differ in the sizes and colors hence, there might be a possibility that the customers in this cluster are wedding planners as the products bought are suitable for wedding decos. Apart from that, products such as “Cook With Wine Metal Sign”, “Set of Tea, Coffee, Sugar Tins Pantry” and “Homemade Jam Scented Candles” might only be used as decorations on the food section during wedding events hence, they make up a smaller quantity among the products bought. Whereas, the other products might be used as decorations on each table and bridal stage hence, they make up a larger quantity in the cluster.
Wow, it seemed like the top sales quantity and sales amount are majority UK customers. This is naturally the case as this dataset are based on UK and citizens will definitely take this opportunity to purchse the items online which helps to also save the delivery time. Germany seemed to be the next country on the line after UK. There are two reasons for this, firstly, it can be due to the distance between UK and Germany. The distance from Germany to United Kingdom is 644 miles by air travel and they are neighbouring countries. Hence, this strengthen the reason on why Germany was clinched second for both the plots. France was the third in terms of the total amount of sales and quantity most probably because of the population in that country.
Cluster with “Heart Card Holder” being the top bought product
From the plot shown, we can notice that the top 2 products bought are of the same type, “Heart Card Holder”. They are just of different colors such that it consists of both cream colored and black respectively. We also notice that the doormats seemed to be of a popular choice for the customers. Out of the top 10 products, doormats make up 5 of them. Hence, according to our assumption, the buyers are from hotel themed owners. There is a high possibility that they will make use of the card holders as to display or keep their name cards in a neater way. They would also purchase the doormats and since the doormats are of different designs, this means that it depends on the trends or theme that the hotel is currently based on or for the future upcoming month. With the black board and memoboard, the hotel staffs or officers can use it as a planning purpose for their duty routine.
Once again, all purchases made in this cluster were done by UK customers. There seem to be a similiarity in the number of sales quantity between this cluster and the previous cluster, with both of them being in the 60 000 regions. It could possibly mean that the UK are purchasing products in a wholesale fashion and both cluster 1 and 2 each represent a product that complements each other. Besides that, after analyzing all the sectors, it would seem that wholesale customers make up a majority of the data sample. Only a small portion would be retail customers with a majority of them being in cluster 4.
Cluster with “World War 2 Gliders” being the top bought product
From the plot shown, there might be a possibility that the customers in this cluster are souvenir shops business owners. This is because from the range of products being sold consist of a wide variety and the quantity being bought was in large amounts. The “Jumbo Bag Retrospot” which was the second highest of all the products in cluster 3 brings to our assumption that strengthens our assumption in which the customers will buy the Jumbo bag together with other souvenirs for packing purpose. “World War 2 Gliders Asstd Designs” seemed to clinch the highest of all the products and we are assuming that there might be a promotion on that item or the product is limited edition hence, customers bought it in huge bulk purchase to be sold in their souvenir shop. This gives them an opportunity to make more profits.
If we compare to the cluster with “Popcorn Holder” being the top most bought product, we can notice that most of the customers in this cluster do not live in the same country as that cluster. The top 3 countries that cluster consists of: Netherlands; ERIE; Australia, but in this cluster, they are all absent. Only UK which was placed last in that now reigns over this cluster. In addition to that, if we compare with the cluster with “Heart of Wicker” being the top most product, we noticed that UK exceeds the 1st runner up, Germany, by 3819161/117448 = 32.5 times. This seems to suggest that UK are the biggest spenders in this cluster compared to the second runner up by 32.5 times. Similar to that cluster, the unit price of each sale is lower than 2 dollars and the purchase quantity is in the millions. This indicates wholesale behavior.
Cluster with “Picnic Basket Wicker Small” being the top bought product
From the plot shown, there might be a possibility that it is not bought by a business owner as the quantity wasn’t that much compared to other clusters. We also assume that the possible customers could be event organisers where the picnic baskets are being used for instance, as an accessory to hold their samples to be distributed as part of their campaign promotion. We also notice an odd phenomenon as “Manual”" has a negative quantity. This could indicate a refund or cancellation of a “Picnic Basket Wicker Small” as only that particular item exist in this cluster.
And again, UK customers only. However, this custer only has 60 and likely to very unique purchases. 60 purchases totalling up to almost 650 would mean each item cost roughly 10 dollars. This is significantly higher compared to sectors which have unit price of each sale being less than $ 2. This sector could consist of retail customers since each purchase cost (2/10*100) 20% more.
Cluster with “Popcorn Holder” being the top bought product
From the plot shown, there might be a possibility that the customers in this cluster are kids’ shops business owners. As the products are meant for younger audience such as “Dolly Girl Lunch Box”, “Space Boy Lunch Box” and “Rabbit Night light” thus, this confirms our assumption. This business can also cater to kids’ birthday party due to products such as the cake cases to hold cupcakes being ordered for the birthday party. At the same time, popcorn is a common snacks during such events, hence, “Popcorn Holder” make up the dominant product in this cluster. Assuming that the popcorn holder is paper-based product, it can be reused hence, customers will tend to buy more.
Here, we are trying to group the records by country and find the total number of items purchased. They are sorted and checked against another group that tells us the total cost of items purchased per country. Indeed, it is true that the top countries are the same, Netherlands, EIRE, Australia followed by UK. The top sales amount per quantity for which is the highest despite being ranked the lowest. The top countries have the respective ratios, Netherelands: 279489.02/196719 = 1.42, EIRE: 245956.8/134205 = 1.83, Australia: 123725.4/77242 = 1.60, UK: 106979.58/56161 = 1.90. UK is the highest but the differences are negligible. With each purchased item mostly costing less than 2 dollars and the quantity purchased being in the hundred thousands, this would suggest that this cluster might belong to customers who buy in a wholesale fashion.
Improving the cluster based on countries
We noticed that the clusters weren’t really promising hence we decided to change our approach by clustering them based on countries. According to our assumption, there is a high possibility that the clusters being produced will be better if we segment and focus on the different countries. At the same time, we only make use of K-means which is also known as hard clustering hence, majority of the clusters contain only a single data point or few points in a cluster. This may be because the relationship between the points are not spherical but more to ellipsoidal hence we tried to continue with EM. We will start off based on countries with the least purchases before looking into countries with the highest purchases.
Based on countries with the least purchases
It was recommended to start off with the smallest countries first and the countries are as follows: Saudi Arabia, Bahrain and Czech Republic. The advantage of starting with smaller datasets was that it will save time and helps us to kickstart on the interpretation of the customer behaviour before dealing with bigger datasets. We proceed on with saving Saudi Arabia dataset and performing Customer-Product matrix based on that data before using the EM approach to cluster them.