稅務師是財務稅務領域的專業(yè)人士，負責個人和企業(yè)的稅務咨詢與籌劃工作。作為稅收政策的執(zhí)行者和稅務法規(guī)的解釋者，稅務師在當前的社會經(jīng)濟環(huán)境下扮演著至關重要的角色。
招考稅務師的崗位是近年來備受矚目的職業(yè)之一。隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展和稅收政策的不斷變化，企業(yè)需要專業(yè)的稅務師來解決復雜的稅務問題。同時，個人也積極尋求稅務師的幫助以優(yōu)化個人稅務情況。因此，稅務師的就業(yè)前景非常廣闊。
近年來，稅務師的招聘需求不斷增加。政府、企事業(yè)單位以及會計師事務所等機構紛紛發(fā)布稅務師的招考信息。這些機構需要稅務師來執(zhí)行稅務籌劃、稅收咨詢、稅務審計等工作。稅務師的職責涉及國內稅務和國際稅務，需要熟悉稅法法規(guī)、財務報表分析等知識。
隨著我國稅制的日益復雜化，稅務師成為了各類企事業(yè)單位和個人不可或缺的重要人才。稅務師的崗位需求主要集中在以下幾個方面：
想要從事稅務師的崗位，需要具備以下條件：
稅務師職業(yè)要求較高，需要不斷學習和提升專業(yè)能力。同時，由于稅務政策的變化較快，稅務師需要及時了解最新的稅收政策，保持專業(yè)知識更新。
稅務師作為專業(yè)人士，具備廣闊的職業(yè)發(fā)展前景。
首先，稅務師可以選擇在政府稅務部門工作，成為稅務局的干部，參與稅收政策的制定和實施。
其次，稅務師可以就職于大型企業(yè)、會計師事務所等機構，負責企業(yè)稅務籌劃、稅務審計等工作。
此外，稅務師還可以從事稅務咨詢和稅務培訓工作。隨著個人和企業(yè)對稅務問題的關注度不斷提高，稅務咨詢和培訓市場也將不斷壯大。
總之，招考稅務師的崗位具有很大的就業(yè)潛力和發(fā)展空間。稅務師作為專業(yè)人才，將在稅收政策調整和經(jīng)濟發(fā)展的背景下，發(fā)揮越來越重要的作用。
事業(yè)單位考試通常會分省、市、縣三級統(tǒng)考，另外各個事業(yè)單位也會不定期的組織單獨的考試；對于事業(yè)單位統(tǒng)考來說，一般是由各級的考試院自己出題或者是購買專業(yè)出題機構的題目，試卷的批閱一般是直接的電腦閱卷，不同地區(qū)的人來完成。
省級的考試出現(xiàn)原題的可能性較小，市級和縣級很大一部分會出現(xiàn)原題。事業(yè)單位在發(fā)布招聘公告的時候都會發(fā)布考試大綱，考試的重點都是依據(jù)考綱來出的，可以提前看下考試大綱，以方便復習。
1、國稅是國考，地稅是省考。
2、2017年的國考職位表可以做參考，已上傳附件。公務員招考是許多人理想的職業(yè)選擇，而面試是公務員招考中至關重要的環(huán)節(jié)。一份出色的面試表現(xiàn)可以成為脫穎而出的關鍵。在面試中，面試官可能會問到許多不同類型的問題。接下來，我們將解析一些常見的公務員招考面試題目，并提供備考技巧。
個人介紹是面試中第一個被問到的問題，也是展示自己的第一步。在回答時，應簡明扼要地介紹個人背景和求職動機，突出與公務員工作相關的經(jīng)歷和能力。
在公務員招考中，面試官常常會涉及國家政策相關的問題，以考察考生對國家大政方針的了解程度。備考時，考生應關注當前社會熱點，掌握國家政策的最新動態(tài)，并深入了解相關政策的背景、重點以及對國家和社會的影響。
公務員招考面試中，常識問題是必不可少的一部分。這些問題涉及各個領域，涵蓋面廣。備考時，學習理解國內外重要事件、科技發(fā)展、文化歷史、地理知識等常識，可以提高應試的整體素質。
公務員招考面試也會考察考生對具體職位的理論知識和專業(yè)能力。備考時，考生應針對自己報考的職位，系統(tǒng)學習相關理論知識，了解國內外最新研究成果，并能夠靈活運用到實際問題的解決中。
公務員招考面試是一個全面考察考生綜合素質和能力的環(huán)節(jié)。通過充分準備，學習相關知識，掌握面試技巧，相信每個人都能在面試中發(fā)揮出色，并實現(xiàn)自己的公務員夢想。
感謝您閱讀本文，相信通過本文的解析和備考技巧，您能夠更好地應對公務員招考面試，取得優(yōu)異的成績！
國家公務員考試（國考）是我國選拔公務員的一種重要渠道。稅務部門作為國家行政機關的一部分，其職位在國考中備受關注。稅務面試是國考選拔環(huán)節(jié)中的重要一環(huán)，合理的作答技巧將有助于候選人脫穎而出。
為了在稅務面試中勝出，提前充分準備是關鍵一步。首先，了解稅務部門的職責和工作內容，掌握稅法和稅收政策等相關知識。其次，熟悉稅務面試常見問題，并對可能涉及的案例進行歸納和思考，以便能夠靈活應對。
在稅務面試中，回答問題時要明確重點。首先，仔細聽題，確保自己理解問題的要點和關鍵。其次，結合自己的經(jīng)歷和知識，簡明扼要地回答問題，突出自己的優(yōu)勢和能力。
在稅務面試中，語言和表達方式尤為重要。候選人應使用準確、簡潔的語言回答問題，并注意語速和語調的控制。此外，要避免使用行業(yè)術語和專業(yè)名詞，以保證回答容易被理解。
在稅務面試中，回答問題要有邏輯性。候選人可以運用問題分析、問題細化和解決方案等邏輯思維方法，將答案按照條理清晰的結構進行展開。同時，舉例說明和具體操作步驟也能增強回答的邏輯性。
在稅務面試中，表現(xiàn)自信和積極的態(tài)度十分重要。候選人應保持良好的姿態(tài)和言談舉止，展現(xiàn)出自己對稅務工作的熱情和專業(yè)性。同時，要積極溝通和與面試官互動，展現(xiàn)自己的團隊合作能力和應對變化的能力。
通過掌握國考稅務面試作答技巧，候選人能夠提高自己的面試表現(xiàn)和競爭力。在備考過程中，合理規(guī)劃時間進行知識儲備和模擬面試的訓練，將有助于候選人在稅務面試中取得理想的成績。相信通過本文的指導，您能夠在國考稅務面試中取得好的成績！
感謝您閱讀本文，希望對您在國考稅務面試中取得好成績提供幫助！
作為一名備戰(zhàn)公務員招考面試的考生，面試時常見的問題是什么？面試官都會問些什么內容呢？下面就為大家詳細介紹一下公務員招考面試最常見的題目：
在面試開始的階段，面試官通常會問及考生的個人基本情況，包括**姓名**、家庭成員情況、**教育背景**等。因此，考生需要提前準備好對這些問題的回答，以展現(xiàn)自己的**條理性**和**清晰度**。
面試官可能會詢問考生的工作經(jīng)歷、**社會實踐經(jīng)歷**以及個人的**專業(yè)技能**。考生應準備充分，突出自己的**特長**與**成就**，展現(xiàn)出自己的**綜合能力**和**價值觀**。
公務員面試往往會涉及到**政治理論**和**社會熱點問題**。考生需要關注最新的社會熱點事件，了解國家政策，對**國情**、**時事**有一定的了解，并能清晰地表達自己的看法。
面試官可能會問及考生對公共事業(yè)的看法和對未來職業(yè)規(guī)劃。考生需要展現(xiàn)出對**公共管理**、**行政**、**公益事業(yè)**等方面的了解，并能闡述自己對未來工作的**期許**和**規(guī)劃**。
總的來說，備戰(zhàn)公務員招考面試，考生需要對**個人基本情況**、**個人經(jīng)歷與成就**、**政治理論和當前熱點問題**、**公共事業(yè)與職業(yè)規(guī)劃**等方面作全面準備，以保證在面試中能夠從容應對各種問題。
希望以上內容能為你在公務員招考面試中提供一些幫助，祝你面試順利!
之前看了Mahout官方示例 20news 的調用實現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個關于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓練數(shù)據(jù)：
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis
D1 Sunny Hot High Weak No
D2 Sunny Hot High Strong No
D3 Overcast Hot High Weak Yes
D4 Rain Mild High Weak Yes
D5 Rain Cool Normal Weak Yes
D6 Rain Cool Normal Strong No
D7 Overcast Cool Normal Strong Yes
D8 Sunny Mild High Weak No
D9 Sunny Cool Normal Weak Yes
D10 Rain Mild Normal Weak Yes
D11 Sunny Mild Normal Strong Yes
D12 Overcast Mild High Strong Yes
D13 Overcast Hot Normal Weak Yes
D14 Rain Mild High Strong No
檢測數(shù)據(jù)：
sunny，hot，high，weak
結果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調用Mahout的工具類實現(xiàn)分類。
基本思想：
1. 構造分類數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。
接下來貼下我的代碼實現(xiàn)=》
1. 構造分類數(shù)據(jù)：
在hdfs主要創(chuàng)建一個文件夾路徑 /zhoujainfeng/playtennis/input 并將分類文件夾 no 和 yes 的數(shù)據(jù)傳到hdfs上面。
數(shù)據(jù)文件格式，如D1文件內容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。
這三步，代碼我就一次全貼出來；主要是兩個類 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》
package myTesting.bayes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;
import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;
import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;
public class PlayTennis1 {
private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";
/*
* 測試代碼
*/
public static void main(String[] args) {
//將訓練數(shù)據(jù)轉換成 vector數(shù)據(jù)
makeTrainVector();
//產(chǎn)生訓練模型
makeModel(false);
//測試檢測數(shù)據(jù)
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測試數(shù)據(jù)轉換成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失敗！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉換成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件轉換成向量失敗！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測試數(shù)據(jù)轉換成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失敗！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉換成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件轉換成向量失敗！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeModel(boolean completelyNB){
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";
String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";
String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(model);
Path label = new Path(labelindex);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(label, true);
}
TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();
String[] params =null;
if(completelyNB){
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};
}else{
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};
}
ToolRunner.run(tnbj, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("生成訓練模型失敗！");
System.exit(3);
}
}
}
package myTesting.bayes;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;
import org.apache.mahout.common.Pair;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.Vector.Element;
import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;
import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;
import com.google.common.collect.Multiset;
public class BayesCheckData {
private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;
private static Map<String, Integer> dictionary;
private static Map<Integer, Long> documentFrequency;
private static Map<Integer, String> labelIndex;
public void init(Configuration conf){
try {
String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";
String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";
String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";
String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";
dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));
documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));
labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);
classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("檢測數(shù)據(jù)構造成vectors初始化時報錯。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加載字典文件，Key: TermValue； Value：TermID
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {
Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
String name = path.getName();
return name.startsWith("dictionary.file");
}
};
for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());
}
return dictionnary;
}
/**
* 加載df-count目錄下TermDoc頻率文件，Key: TermID； Value：DocFreq
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {
Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
return path.getName().startsWith("part-r");
}
};
for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());
}
return documentFrequency;
}
public static String getCheckResult(){
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String classify = "NaN";
BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();
cdv.init(conf);
System.out.println("init done...............");
Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);
TFIDF tfidf = new TFIDF();
//sunny，hot，high，weak
Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();
words.add("sunny",1);
words.add("hot",1);
words.add("high",1);
words.add("weak",1);
int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1時表示總文檔數(shù)
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要從dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，
if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){
continue;
}
if (documentFrequency.get(wordId) == null){
continue;
}
Long freq = documentFrequency.get(wordId);
double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);
vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);
}
// 利用貝葉斯算法開始分類,并提取得分最好的分類label
Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);
double bestScore = -Double.MAX_VALUE;
int bestCategoryId = -1;
for(Element element: resultVector.all()) {
int categoryId = element.index();
double score = element.get();
System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestCategoryId = categoryId;
}
}
classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";
return classify;
}
public static void printResult(){
System.out.println("檢測所屬類別是："+getCheckResult());
}
}
1. 請介紹一下WebGIS的概念和作用，以及在實際應用中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。
WebGIS是一種基于Web技術的地理信息系統(tǒng)，通過將地理數(shù)據(jù)和功能以可視化的方式呈現(xiàn)在Web瀏覽器中，實現(xiàn)地理空間數(shù)據(jù)的共享和分析。它可以用于地圖瀏覽、空間查詢、地理分析等多種應用場景。WebGIS的優(yōu)勢包括易于訪問、跨平臺、實時更新、可定制性強等，但也面臨著數(shù)據(jù)安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗等挑戰(zhàn)。
2. 請談談您在WebGIS開發(fā)方面的經(jīng)驗和技能。
我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗和技能。我熟悉常用的WebGIS開發(fā)框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能夠使用HTML、CSS和JavaScript等前端技術進行地圖展示和交互設計，并能夠使用后端技術如Python、Java等進行地理數(shù)據(jù)處理和分析。我還具備數(shù)據(jù)庫管理和地理空間數(shù)據(jù)建模的能力，能夠設計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構。
3. 請描述一下您在以往項目中使用WebGIS解決的具體問題和取得的成果。
在以往的項目中，我使用WebGIS解決了許多具體問題并取得了顯著的成果。例如，在一次城市規(guī)劃項目中，我開發(fā)了一個基于WebGIS的交通流量分析系統(tǒng)，幫助規(guī)劃師們評估不同交通方案的效果。另外，在一次環(huán)境監(jiān)測項目中，我使用WebGIS技術實現(xiàn)了實時的空氣質量監(jiān)測和預警系統(tǒng)，提供了準確的空氣質量數(shù)據(jù)和可視化的分析結果，幫助政府和公眾做出相應的決策。
4. 請談談您對WebGIS未來發(fā)展的看法和期望。
我認為WebGIS在未來會繼續(xù)發(fā)展壯大。隨著云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術的不斷進步，WebGIS將能夠處理更大規(guī)模的地理數(shù)據(jù)、提供更豐富的地理分析功能，并與其他領域的技術進行深度融合。我期望未來的WebGIS能夠更加智能化、個性化，為用戶提供更好的地理信息服務，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。
這塊您需要了解下stm32等單片機的基本編程和簡單的硬件設計，最好能夠了解模電和數(shù)電相關的知識更好，還有能夠會做操作系統(tǒng)，簡單的有ucos，freeRTOS等等。最好能夠使用PCB畫圖軟件以及keil4等軟件。希望對您能夠有用。
1.負責區(qū)域大客戶/行業(yè)客戶管理系統(tǒng)銷售拓展工作，并完成銷售流程；
2.維護關鍵客戶關系，與客戶決策者保持良好的溝通；
3.管理并帶領團隊完成完成年度銷售任務。
