數據挖掘崗位職責15篇

　　在當今社會(huì )生活中，各種崗位職責頻頻出現，崗位職責是指一個(gè)崗位所需要去完成的工作內容以及應當承擔的責任范圍。到底應如何制定崗位職責呢？下面是小編收集整理的數據挖掘崗位職責，歡迎大家分享。

數據挖掘崗位職責1

　　職責：

　　1.依據項目需求建構數據萃取與轉換流程

　　2.挖掘數據特征，進(jìn)行數據和特征融合

　　3.搭建數學(xué)模型，并對模型進(jìn)行檢驗評估

　　職位要求：

　　1、計算機、數學(xué)、統計、人工智能等相關(guān)專(zhuān)業(yè)的碩士或以上學(xué)歷;

　　2、二年以上數據挖掘、機器學(xué)習相關(guān)工作經(jīng)驗，熟悉python、spark、pandas、sklearn等數據分析工具者優(yōu)先;

　　3、熟練掌握貝葉斯、隨機森林、深度學(xué)習等機器學(xué)習算法;

　　4、突出的'分析問(wèn)題和解決問(wèn)題能力，自我驅動(dòng)，并且具備較強的學(xué)習能力、創(chuàng )新應用能力及溝通協(xié)調能力，有良好的團隊合作意識;

　　5、有國際背景或能熟練使用英文溝通者優(yōu)先

數據挖掘崗位職責2

　　職責:

　　1、負責海量科技數據(含文本數據)的挖掘工作;

　　2、負責科技數據挖掘算法模型的構建、應用、評測、報告;

　　3、主持或參與海量科技數據的入庫工作，科技數據知識圖譜的構建;

　　4、負責或參與數據挖掘成果論文、專(zhuān)利、標準的撰寫(xiě);

　　5、負責或參與制定數據加工清洗的方案，并形成操作手冊;

　　6、為指定的課題提出解決方案，并主持或參與方案實(shí)施;

　　7、完成安排的各項工作，與其他部門(mén)合作。

　　崗位要求：

　　1、數學(xué)、統計、金融、科技管理、計算機等相關(guān)專(zhuān)業(yè)，博士學(xué)歷優(yōu)先;

　　2、具有2年及以上海量數據挖掘經(jīng)驗，有文本挖掘、非結構化文本處理經(jīng)驗者優(yōu)先;

　　3、精通Matlab/Python/R/Scala之一，熟悉Java/C/C++等編程語(yǔ)言，熟練掌握Linux各項操作指令;

　　4、熟練掌握Hadoop/Spark/Storm/Kafka中的一項或幾項，有MPI經(jīng)驗者尚佳;

　　5、掌握機器學(xué)習的基本算法框架，有自然語(yǔ)言處理和豐富的特征工程(特征選擇/特征抽取)經(jīng)驗者優(yōu)先;

　　6、掌握關(guān)系型數據庫的`基本操作，有圖形數據庫、其他非關(guān)系型數據庫經(jīng)驗者尚佳;

　　7、在醫療信息化從事產(chǎn)品開(kāi)發(fā)工作者優(yōu)先，有頂會(huì )paper或人工智能領(lǐng)域國際比賽中獲獎?wù)邇?yōu)先;

　　8、有比較強的組織協(xié)調能力，可同時(shí)處理好多個(gè)任務(wù)，具備一定的管理能力;

　　9、性格開(kāi)朗，具有團隊精神;較強的溝通能力，能與相關(guān)業(yè)務(wù)和開(kāi)發(fā)人員討論并快速理解需求。

數據挖掘崗位職責3

　　崗位職責:

　　1、深入了解公司業(yè)務(wù)，負責微信公眾號，公司商業(yè)網(wǎng)站等新媒體業(yè)務(wù)的日常運營(yíng)及推廣，包括推廣活動(dòng)策劃、方案實(shí)施落地等；

　　2、負責對多個(gè)數據源進(jìn)行深度組合分析，挖掘，根據分析結果指導運營(yíng)策略制定和實(shí)施

　　3、定期與各類(lèi)平臺粉絲互動(dòng)，提高粉絲關(guān)注度，根據關(guān)注粉絲的使用和咨詢(xún)習慣，精細制定粉絲畫(huà)像；

　　4、負責客戶(hù)服務(wù)部門(mén)新業(yè)務(wù)渠道的拓展規劃和成熟業(yè)務(wù)的優(yōu)化管理；

　　崗位要求:

　　1、本科以上學(xué)歷(含本科)，具備2年以上新媒體運營(yíng)管理分析崗位經(jīng)驗；

　　2、對數據敏感，具有較強的'數據洞察力，數據分析能力和邏輯思維能力；

　　3、熟悉1-2個(gè)常用的數據庫或數據分析工具，熟練操作使用各類(lèi)新媒體運營(yíng)工具

　　4、較強的客戶(hù)服務(wù)意識、團隊合作意識及工作責任心，優(yōu)秀的溝通協(xié)調、分析應變及承壓能力

數據挖掘崗位職責4

　　職責

　　1、負責構建公司數據分析與數據挖掘業(yè)務(wù)分析體系,整體架構設計、規劃,充分發(fā)揮數據的價(jià)值,提高數據質(zhì)量,促進(jìn)公司業(yè)務(wù)更好的發(fā)展;

　　2、通過(guò)建立業(yè)務(wù)的數據分析模型來(lái)指導業(yè)務(wù)的發(fā)展,對數據庫信息進(jìn)行深度挖掘和有效利用,充分實(shí)現數據的商業(yè)價(jià)值,構建公司核心競爭力;

　　3、跟蹤并分析用戶(hù)行為,為公司廣告業(yè)務(wù)的發(fā)展及產(chǎn)品的設計進(jìn)行海量數據支持;

　　4、負責數據管理中心團隊的`建設、發(fā)展、激勵、培訓等管理工作,有效領(lǐng)導數據分析與挖掘團隊支持和推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展。

　　任職要求：

　　1、熱愛(ài)數據,對數據及邏輯關(guān)系敏感,并對數據體系有深入的認識;

　　2、本科以上學(xué)歷、計算機/統計學(xué)/經(jīng)濟學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)，有一定工作經(jīng)驗，;

　　3、具備數據建模(機器學(xué)習,數據挖掘,信息檢索背景)和分析理論知識和經(jīng)驗;

　　4、熟悉Linux平臺的海量數據分布式存儲、分布式計算;

　　5、熟悉常用的數據分析工具，有基于Hadoop的云計算平臺，HBase及類(lèi)似的NoSQL存儲,MySQL,和BI系統等實(shí)踐經(jīng)驗;

　　6、熟悉互聯(lián)網(wǎng)并且對于互聯(lián)網(wǎng)常見(jiàn)的業(yè)務(wù)形態(tài)與商業(yè)模式有深入的理解,對業(yè)務(wù)變化有敏銳的洞察力;

　　7、有較強的對業(yè)務(wù)理解與分析能力，了解業(yè)務(wù)規劃與策劃能力以及相應經(jīng)驗;

　　8、具備較強的問(wèn)題定位、分解、解決能力及計劃和組織能力;

　　9、善于創(chuàng )新、思維敏捷、精力充沛，溝通能力強，能夠承受較大工作壓力;

　　10、有電子商務(wù)或互聯(lián)網(wǎng)數據倉庫或商業(yè)智能架構設計、開(kāi)發(fā)實(shí)施經(jīng)驗者優(yōu)先。

數據挖掘崗位職責5

　　職責：

　　(1)分析需求，完成相關(guān)數據抽取、數據清洗、數據探索、數據建模分析等工作;

　　(2)按要求完成數據分析報告、建模報告、數據報表等;

　　(3)對數據進(jìn)行深度挖掘和建模，做運營(yíng)和用戶(hù)等各方面分析，深度挖掘運營(yíng)優(yōu)化和用戶(hù)行為特征等，推動(dòng)分析問(wèn)題的解決，為業(yè)務(wù)決策提供日常支持;

　　(4)與業(yè)務(wù)部門(mén)和技術(shù)部門(mén)對接，完成設計，編寫(xiě)，維護和完善公司業(yè)務(wù)相關(guān)的`算法。

　　(5)參與項目成果匯編，對相關(guān)結果進(jìn)行解讀和匯報。

　　任職要求：

　　(1)大專(zhuān)以上學(xué)歷，統計、數學(xué)、計算機、軟件專(zhuān)業(yè)優(yōu)先;

　　(2)熟練使用Python，Mysql語(yǔ)言，具有一定的工程能力，完善的文檔和注釋習慣。熟悉JupyterLab遠程代碼編寫(xiě)環(huán)境，Linux常用命令。會(huì )使用R，Java，Scala等語(yǔ)言更佳。

　　(3)熟悉數據分析過(guò)程，能夠完成數據抽取、數據處理、數據建模、數據分析報告等任務(wù);

　　(4)一定的數據挖掘/機器學(xué)習理論和技術(shù)基礎，了解常用的數據挖掘算法如：聚類(lèi)模型、線(xiàn)性回歸、邏輯回歸、分類(lèi)模型、決策樹(shù)模型等。

數據挖掘崗位職責6

　　崗位職責：

　　1、負責大數據基礎平臺及大數據分析的項目管理工作；

　　2、基于海量數據，支持業(yè)務(wù)對數據的分析和使用；

　　3、負責構建數據分析體系，大量運營(yíng)數據的分類(lèi)匯總、分析研究和數據建模；

　　4、研究大數據探索前沿技術(shù)；負責公司現有軟件的整合與開(kāi)發(fā)、升級工作。

　　崗位要求:

　　1、具有扎實(shí)的java基礎，熟悉shell，p ython、r、scala等一種以上語(yǔ)言；

　　2、熟悉大數據處理相關(guān)技術(shù)，包括但不限于hadoop、hive、hbase、impala、spark、kafaka、flume、sqoop、storm、redis、kylin等，并且有實(shí)踐經(jīng)驗，能解決應用中的復雜問(wèn)題；

　　3、熟悉bi和大數據領(lǐng)域的解決方案，具備該領(lǐng)域全面的技術(shù)積累，包括報表平臺，olap引擎，etl，數據倉庫建模和設計，了解海量分布式數據處理分析架構；

　　4、喜歡數據分析，對數字有敏感性，工作條理性強，邏輯清晰；

　　5、良好的溝通協(xié)調能力，高度的'工作責任心，能承受較大的工作壓力；

　　6、具有海量數據處理、數據挖掘、數據分析相關(guān)項目的工作經(jīng)驗者優(yōu)先；

　　7、有機器學(xué)習(mlib)、深度學(xué)習(tensorflow/caffe)相關(guān)工作經(jīng)驗者優(yōu)先。

數據挖掘崗位職責7

　　職責：

　　1.從事精準醫療領(lǐng)域的'大數據管理分析、BI數據挖掘;

　　2.熟練使用腳本工具訪(fǎng)問(wèn)數據庫，并完成相應的腳本分析，以圖形界面的方式呈現;

　　3.熟練使用統計或者機器學(xué)習算法，對結構化數據進(jìn)行統計分析，包括分類(lèi)和聚類(lèi)，并進(jìn)行預測建模等;

　　4.與相關(guān)項目開(kāi)發(fā)組溝通，明確其需求并給予數據分析統計結果等支持。

　　任職要求：

　　1、應用數學(xué)，計算機，生物等相關(guān)專(zhuān)業(yè)碩士以上學(xué)歷;

　　2、有生命科學(xué)、基因、醫藥等生物科技行業(yè)2年以上工作經(jīng)驗;

　　3、熟練運用各種常用算法和數據結構，熟悉常用的機器學(xué)習算法，了解各種算法的優(yōu)缺點(diǎn)和局限性;

　　4、熟悉R、Python等數據分析平臺及工具，有搭建hadoop、spark或類(lèi)似平臺從業(yè)經(jīng)驗;

　　5、熟悉主流數據庫Oracle、MySQL對NoSql有一定了解及應用經(jīng)驗;

　　6、有團隊精神，能夠承擔責任和壓力。

數據挖掘崗位職責8

　　職責：

　　1、根據項目經(jīng)理或高級數據挖掘工程師要求獨立完成項目的數據搜集和數據處理；

　　2、能夠快速根據項目需要學(xué)習并理解行業(yè)知識，并能在項目經(jīng)理或高級數據挖掘工程指導下完成部分數據分析工作；

　　3、能夠使用SAS，SPSS，或R，Python等開(kāi)源平臺根據用戶(hù)需求定制開(kāi)發(fā)相應的算法；

　　4、理解數據挖掘模型及預測分析結果，撰寫(xiě)相關(guān)分析報告；

　　5、了解數據倉庫及商務(wù)智能背景，熟練掌握一類(lèi)數據展現分析工具，如：Tableau，Cognos等；

　　任職要求

　　1、信息化管理、數學(xué)或統計學(xué)專(zhuān)業(yè)背景本科以上學(xué)歷；

　　2、具有一定的統計學(xué)、數據挖掘知識基礎，有數據倉庫/商業(yè)智能項目經(jīng)驗尤佳；

　　3、精通數據挖掘方法論，熟悉數據挖掘項目過(guò)程；

　　4、熟悉并掌握SAS、SPSS統計分析或數據挖掘工具至少一種；或具備Python，R等使用開(kāi)源平臺開(kāi)發(fā)算法的.經(jīng)驗；

　　5、有很強的事業(yè)心、責任感，良好敬業(yè)精神、團隊精神與人際溝通能力。

數據挖掘崗位職責9

　　職責：

　　深入研究業(yè)內領(lǐng)先的技術(shù)思路，輸出具有創(chuàng )新價(jià)值的預研項目可行性分析報告以及相關(guān)實(shí)驗數據;

　　負責產(chǎn)品、銷(xiāo)售、供應鏈、電商等公司數據的海量挖掘，并建立和優(yōu)化用戶(hù)標簽、特征模型、產(chǎn)品精準匹配、異常預警等;

　　負責大數據下傳統機器學(xué)習算法的`并行化實(shí)現及應用，并提出改進(jìn)方法和思路;

　　參與公司大數據架構，負責BI實(shí)施中的數據挖掘模塊算法研究、模型建立和優(yōu)化，幫助實(shí)現數據挖掘和分析平臺的建設;

　　負責相關(guān)數據挖掘項目的需求收集、項目建立、項目設計開(kāi)發(fā)和結果輸出質(zhì)量把控，通過(guò)數據挖掘結果驅動(dòng)業(yè)務(wù)執行;

　　配合技術(shù)進(jìn)行數據挖掘模型開(kāi)發(fā)和模型封裝，例如決策規則模型、預警模型、流失模型、效果標桿模型、客戶(hù)生命周期管理模型等;

　　任職要求：

　　大學(xué)本科及以上學(xué)歷，統計學(xué)、計算機、信息技術(shù)、數學(xué)相關(guān)專(zhuān)業(yè);

　　兩年以上數據建模經(jīng)驗;

　　數據主流數據庫，mysql、oracle、DB2等傳統結構化數據倉庫，熟悉HBase、MongoDB等非結構化數據庫;

　　熟悉常用的聚類(lèi)、分類(lèi)、回歸、關(guān)聯(lián)、時(shí)間序列等監督式和非監督式學(xué)習算法;

　　熟悉R、Python、MLlib等數據挖掘工具中至少一種。

　　熟悉spark、storm等大數據計算框架者優(yōu)先。

數據挖掘崗位職責10

　　職責職責:

　　1、負責針對金融、互聯(lián)網(wǎng)金融等行業(yè)設計并開(kāi)發(fā)各類(lèi)大數據風(fēng)控模型(反欺詐、信用評估)。

　　2、探索并分析各類(lèi)數據源，結合具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景，挖掘用戶(hù)行為特點(diǎn)，設計大數據風(fēng)控方案。

　　4、結合客戶(hù)需求及模型實(shí)際應用效果，不斷優(yōu)化模型算法，提升大數據風(fēng)控能力。

　　5、協(xié)同市場(chǎng)、產(chǎn)品、技術(shù)等各部門(mén)，推動(dòng)各類(lèi)模型產(chǎn)品的設計、開(kāi)發(fā)、部署、銷(xiāo)售。

　　任職要求:

　　1、本科及以上學(xué)歷，統計學(xué)、數學(xué)、計算機、電子工程等相關(guān)專(zhuān)業(yè)。

　　2、二年以上金融/互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域標桿企業(yè)的.風(fēng)控模型開(kāi)發(fā)經(jīng)驗。

　　3、熟悉各類(lèi)機器學(xué)習算法(邏輯回歸、決策樹(shù)、svm、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等)，并至少對一種算法有深入理解。

　　4、能熟練運用python進(jìn)行數據分析和模型建模。

　　5、熟練掌握sql/hive，熟悉linux環(huán)境，擁有海量數據處理經(jīng)驗者優(yōu)先。

　　6、優(yōu)秀的團隊合作精神和溝通表達能力，學(xué)習能力強，勤于思考，樂(lè )于面對挑戰。

數據挖掘崗位職責11

　　職責：

　　1、負責內容的處理，包括關(guān)鍵詞提取、主題分析、類(lèi)目預測、質(zhì)量打分等；

　　2、負責海量用戶(hù)行為的分析研究，挖掘優(yōu)化用戶(hù)畫(huà)像，包括人口屬性和用戶(hù)興趣等；

　　3、負責推薦引擎算法的開(kāi)發(fā)，包括各類(lèi)推薦算法的實(shí)現、特征和參數調優(yōu)、用戶(hù)體驗優(yōu)化等；

　　4、負責數據營(yíng)銷(xiāo)平臺策略的`開(kāi)發(fā)，包括用戶(hù)洞察、行業(yè)指數趨勢預測、各類(lèi)精準定向算法的實(shí)現和優(yōu)化等；

　　5、負責人工智能技術(shù)的研究，包括機器學(xué)習、知識推理、文本語(yǔ)義理解、計算機視覺(jué)等技術(shù)；

　　6、通過(guò)海量數據對用戶(hù)廣告的行為進(jìn)行深入分析與洞察，提煉和發(fā)現業(yè)務(wù)規律，指導推薦模型特征構建，定位產(chǎn)品相關(guān)的數據問(wèn)題及分析優(yōu)化；

　　7、結合廣告投放場(chǎng)景和用戶(hù)畫(huà)像進(jìn)行分析、歸納統計指標建設，協(xié)助模型快速定位問(wèn)題。

　　招聘要求及條件：

　　1、具備數據挖掘、NLP、機器學(xué)習、最優(yōu)化等算法原理知識背景；

　　2、具備推薦系統、精準營(yíng)銷(xiāo)、信息檢索等方面的工作經(jīng)驗優(yōu)先；

　　3、具備大規模分布式計算平臺的使用和并行算法的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗，對大數據處理及應用有濃厚興趣；

　　4、具有機器學(xué)習、數據挖掘、算法優(yōu)化的基礎并具有濃厚興趣；

　　5、熟悉統計原理及檢驗方法、熟悉數據分析方法；

　　6、熟悉分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)、降維等機器學(xué)習算法及應用場(chǎng)景；

　　7、熟悉Java、Python等，能獨立完成相關(guān)的數據分析及分析報告相關(guān)工作。

數據挖掘崗位職責12

　　崗位職責:

　　1、參與業(yè)務(wù)需求分析，負責數據挖掘事業(yè)線(xiàn)產(chǎn)品和平臺的架構設計、開(kāi)發(fā)，撰寫(xiě)相關(guān)文檔。

　　2、持續幫助團隊優(yōu)化并提升整體架構的性能和運營(yíng)能力。

　　3、為業(yè)務(wù)的發(fā)展搭建高性能、低成本、可擴展的研發(fā)平臺。

　　4、參與公司新技術(shù)研究。

　　任職要求:

　　1、有成功的金融類(lèi)、電商類(lèi)、投資類(lèi)等架構設計和開(kāi)發(fā)經(jīng)驗；

　　2、精通hadoop系列數據采集，etl工具，數據倉庫建模，統計報表；

　　3、熟悉shell，c，c++，java等開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，熟悉oracle、mysql數據庫開(kāi)發(fā)等；

　　4、3年以上數據挖掘開(kāi)發(fā)經(jīng)驗；

　　5、具有良好的分析和解決問(wèn)題的.意愿和能力，能夠獨立承擔任務(wù)和有系統進(jìn)度把控能力；

　　6、具有較好的溝通能力和團隊合作精神，主動(dòng)、敬業(yè)。

數據挖掘崗位職責13

　　崗位職責：

　　1、對數據進(jìn)行分析關(guān)聯(lián)；

　　2、以數據為依托預制精準方案，對數據進(jìn)行分析和評估；

　　3、深入發(fā)掘業(yè)務(wù)需求，開(kāi)發(fā)各類(lèi)數據模型；

　　4、研究、創(chuàng )新、開(kāi)發(fā)和實(shí)踐新技術(shù)應用；

　　崗位要求

　　1、掌握數據統計、挖掘和機器學(xué)習基本原理；

　　2、良好的數據和業(yè)務(wù)理解能力，具備一定寫(xiě)作能力；

　　3、熟悉oracle數據庫和sql操作，能夠編寫(xiě)存儲過(guò)程和package更佳；

　　4、熟悉至少一種分析挖掘工具，python或者r語(yǔ)言尤佳；

　　5、熟練使用excel，包括公式、透視圖、作圖等；

　　6、關(guān)注數據分析能力以及tableau可視化能力。

數據挖掘崗位職責14

　　職責：

　　1.負責海量數據的分析開(kāi)發(fā)工作;

　　2.完成數據挖掘模型，跟蹤模型的實(shí)施和效果，定期優(yōu)化算法和分析策略，分析研究后提供建設性建議 ;

　　3.優(yōu)化大數據存儲、計算等各方面性能，確保能從海量大數據信息里，有效進(jìn)行數據分析和挖掘;

　　4.根據用戶(hù)的.活動(dòng)記錄進(jìn)行特征篩選和關(guān)聯(lián)挖掘。提高關(guān)聯(lián)準確性;

　　5.參與相關(guān)數據標準和規范的制定。

　　要求：

　　1.熟悉java/scala/python/R中至少一種編程語(yǔ)言，具有良好的編碼習慣;

　　2.計算機、數學(xué)相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科以上學(xué)歷;

　　3.2年以上數據挖掘及其相關(guān)經(jīng)驗，對常用的數據挖掘算法有較深入了解，有實(shí)際算法調優(yōu)經(jīng)驗 ;

　　4.熟悉常用數據挖掘算法(聚類(lèi)/分類(lèi)/回歸/關(guān)聯(lián)規則/圖模型)等算法原理，具備實(shí)際的建模經(jīng)驗，熟悉常用機器學(xué)習算法原理，如樸素貝葉斯/決策樹(shù)/隨機森林/邏輯回歸/SVM等，并具備相關(guān)應用經(jīng)驗;

　　5.熟悉hadoop生態(tài)，具有spark/flink等實(shí)際開(kāi)發(fā)經(jīng)驗;

　　6.極強的數據敏感度，能從海量數據中挖掘出數據核心價(jià)值，相關(guān);

　　7.熟悉分布式存儲，熟悉mysql/oracle、hbase、redis、mogongdb、elasticsearch等，熟悉neo4j/JanusGraph等圖數據庫優(yōu)先 ;

　　8.富有創(chuàng )新精神，充滿(mǎn)激情，樂(lè )于接受挑戰，良好的溝通技巧和團隊合作，抗壓性強，能適應加班。

數據挖掘崗位職責15

　　職責：

　　1、利用數據挖掘、機器學(xué)習相關(guān)算法，解決業(yè)務(wù)需求，提高產(chǎn)品的用戶(hù)體驗；

　　2、對海量的`業(yè)務(wù)數據、用戶(hù)數據進(jìn)行挖掘分析，發(fā)現數據和業(yè)務(wù)背后的規律；

　　3、針對業(yè)務(wù)流程進(jìn)行分析調研，探索提升轉化率效果的思路和方案并推動(dòng)轉化、

　　崗位要求：

　　1、熟悉大規模數據挖掘、機器學(xué)習、分布式計算等相關(guān)技術(shù)，能熟練使用聚類(lèi)、回歸、分類(lèi)等算法并調優(yōu)；

　　2、熟悉Linux環(huán)境開(kāi)發(fā)，至少熟悉java/PHP/Python/Scala/Go/C/C++等語(yǔ)言中一種或一種以上；

　　3、熟悉基于Spark、ElasticSearch、hbase等大數據平臺的相關(guān)開(kāi)發(fā)；

　　4、有深度學(xué)習實(shí)踐經(jīng)驗者優(yōu)先，有sparkmlib經(jīng)驗者優(yōu)先。

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