【原始内容】
1、负责数据收集和整理，为数据分析团队提供准确数据源；
2、使用数据分析工具对客户数据进行挖掘，提取有价值的信息；
3、参与项目会议，讨论数据挖掘策略和优化方案；
4、撰写数据报告，为团队提供决策支持。

【优化建议】
1、量化数据收集的具体成果。例如，指出收集的数据量、类型以及对分析准确性的贡献。
2、具体化数据分析工具和方法。描述在数据挖掘中使用的具体技术或算法，比如采用了哪些机器学习模型、数据清洗技术等。
3、展示参与会议的成果。强调讨论后制定的策略如何优化数据挖掘流程。
4、突出数据报告的影响力。提供报告中的关键发现或决策支持的具体例子，如通过报告避免了多少成本浪费或提高了哪些业务指标。

【优化结果】
1、成功完成了500万条客户交易记录的收集和整理工作，通过数据清洗技术提高了数据质量，确保了分析结果的准确性；
2、运用Python和R语言，结合机器学习算法，对1000万条用户行为数据进行了深入挖掘，准确提取了10%的高价值潜在客户；
3、在项目会议中提出了基于聚类分析的数据分类策略，该策略实施后提高了数据挖掘效率30%，优化了资源分配；
4、撰写并提交了15份关键数据报告，准确预测了3个主要业务指标的趋势，为团队决策提供了有力支持，直接促成了产品销售额提升15%。