无论是在个人生活中还是在组织管理中，方案都是一种重要的工具和方法，可以帮助我们更好地应对各种挑战和问题，实现个人和组织的发展目标。我们应该重视方案的制定和执行，不断提升方案制定的能力和水平，以更好地应对未来的挑战和机遇。以下是小编精心整理的方案策划范文，仅供参考，欢迎大家阅读。
数据仓库数据分析 仓库团队梯队建设方案篇一
根据企业经营和发展需要，为了保证人力资源的及时、充足供应，对关键岗位制定接班人计划，对相关岗位进行人才储备，以建立人才梯队。所以，首先必须对企业人力资源需求进行综合规划，再对企业人力资源需求进行预测，掌握各岗位还需要多少人力，最后对企业所需要的人力资源的供给情况进行预测，清楚人力资源有哪些来源，最终解决企业的人力资源需求，以适应企业的发展和变化。
胜任力模型是针对某一个职位，依据其职责要求所提出的，为完成本职责而需要的能力支持要素的集中表示，它能够具体指明从事本职位的人需要具备什么能力才能良好地完成该职位职责，也是人才自我能力开发和学习的指示器。胜任力模型在人才梯队建设工作中发挥重要的基础性的作用，人才梯队建设的各项工作——任职资格体系建设、职业生涯规划、继任候选人与储备人才甄选、人才梯队资源库建设、人才培养、继任者选拔都需要以胜任力模型为依据。
为更好地对企业人才进行激励，有计划、针对性地对人才进行培养，促进人才的发展，需要规划多元化的职业发展通道，设计任职资格等级标准，建立在岗人员的晋升/淘汰制度，形*才能上能下的用人机制，为人才梯队建设打好基础。胜任力模型和任职资格体系是两种相互重叠又侧重不同的能力评价方案，胜任力模型倾向于与工作不直接相关的潜质的评价，而任职资格体系侧重于与该职业工作相关的能力评价，所以，胜任力模型与任职资格体系都是人才梯队建设的依据和基础。
人才职业生涯规划在于稳定员工队伍，提高员工满意度，留住优秀人才，吸引外部优秀人才，并使每个员工的职业生涯规划目标与组织发展目标相一致，促进人才梯队建设，保证企业未来人才需求和企业的可持续、稳定发展，避免企业人才断档和后继无人的情况出现。
人才测评在现代人力资源管理活动中越来越广泛，人才测量和人才评价为企业人力资源管理提供重要的参考依据。人才测评在企业人才梯队建设中起到重要作用，人才梯队建设中的胜任力模型认证、任职资格体系等级认证、职业生涯规划、人才梯队资源库后备人才选拔、后备人才培养、接班人甄选等等，都需要进行大量的人才测评工作，所以，要做好人才梯队建设工作，必须建立人才测评系统。
通过前面的人力资源盘点，厘清了企业的人才缺口，企业必须进行人才梯队建设，解决人才缺口问题，对关键岗位制定继任者计划，相关岗位制定储备人才计划，建立企业人才梯队资源库；设计测评方法和工具，挑选有潜力的员工进行测评，使测评合格者进入人才梯队资源库，为对进入人才梯队资源库的人才进行系统、针对性的培养打好基础。
进入人才梯队资源库的人才，根据继任计划/人才储备计划，结合个人的职业生涯发展目标，企业对人才梯队资源库的人才规划培训课程体系，设计培养方法，制定培养管理制度，对他们进行针对性的培养，以达到人才梯队建设的目的。
进入人才梯队资源库的人才经过一段时间培养后，企业会根据目标岗位/通道层级对人才的需要，在资源库中选拔继任者，选拔成功者成为继任人而“出库”，选拔失败者淘汰“出库”。一批人才“出库”了，企业根据储备人才的需要，又会甄选一批人才“入库”，周而复始，不断为企业培养合格的继任人才。
人才梯队建设是一项相当复杂的系统工程，与企业人力资源战略规划、人才招聘（包括内部招聘和外部招聘）、人才培养、培训管理、职业发展管理、晋升管理、薪酬激励、绩效考核等息息相关。企业必须制定人才梯队建设管理制度，明确职责分工，规范人才梯队建设过程，确定人才梯队建设的工作内容和范围，通过有效管理，保证人才梯队建设工作高效、顺利进行。增强企业各单位人才培养意识，促使各单位明确人才培养的重要性和紧迫感，对各单位的人才培养工作进行考核，考核结果作为整体绩效考核成绩的一部分，并且作为单位负责人晋升、奖励、处罚的依据之一。
数据仓库数据分析 仓库团队梯队建设方案篇二
具体来看，铁塔ai中台为铁塔公司各项ai应用研发提供了需求、方案、建模、上线、反馈等全环节的全栈式支持，并沉淀符合铁塔公司业务场景的共性ai能力。对内，可赋能铁塔公司运营管理效率提升、降低成本、实现业务自动化；对外，将强化铁塔公司的产品质量和服务水平、创新用户体验。
中国石油将人工智能技术运用在了石油勘探开发业务中，共同打造了勘探开发认知计算平台，建设了覆盖勘探开发所有专业的知识图谱。石油勘探的一个重要环节“测井”，要对数千米以下的底下构造和油藏特征进行判断，十分依赖专家经验。不过，借助该平台，中国石油的大港油田，对900口油井进行机器学习，实现了油气层位的智能识别，平均时间缩短了70%，识别准确率达到了测井解释专家的水平，降低了从业门槛。
高速铁路和城市轨道交通建设过程中，在工程建设、勘查设计、装备制造、铁路运输等环节，都可利用人工智能技术，提高效率、减少人力成本。
中国中车某分公司上线了高速列车故障预测与健康管理系统，实现了对车辆的关键部件、核心系统等状态的实时监测，助力其对高铁车辆从状态维修转变为预测性维护。
具体来看，该系统通过远程获取高铁轴箱轴承的状态信息原始数据和判据特征，在监测中心做深度的分析与诊断，对列车关键设备及运营关键设备提供状态监测、phm、故障诊断等服务，并转变被动维护策略为预测性维护策略。上线了该系统后，中国中车某分公司提升了列车运营的安全性和稳定性，能够准备识别20余种故障模式，轴承故障识别精准率超过90%。
数据仓库数据分析 仓库团队梯队建设方案篇三
企业数字化转型催生了大量ai应用场景以及各式各样的智能化业务需求。一般而言，业务部门提出一个需求后，研发团队需要针对性地开展数据分析处理、模型的构建过程等，导致ai应用落地往往十分漫长，业务的敏捷性相应慢。随着智能化应用的场景拓展，这一矛盾更加突出。
与此同时，针对新场景的开发，企业需要重新购买、部署硬件和cpu、gpu计算资源，再次进行数据接入、数据处理和模型开发流程，造成多套ai系统的重复开发，造成极大的资源浪费，开发成本居高不下。
完整地看，ai应用的开发包括数据治理以及模型开发两个大的环节。面临ai应用单次开发业务敏捷性低下和成本高的挑战，越来越多企业开始强化ai工程化的能力。
数据是一切ai模型的基础，完善数据的基础设施建设对于ai项目开发至关重要。然而，由于数据基础的不完善，以及数据治理过程主要依靠人工完成，导致数据治理环节耗费大量时间投入，甚至占据整个ai应用开发周期的一半以上。
为了解决上述问题，一方面，企业需要重视数据中台等数据基础设施建设，为ai应用开发提供基本能力，包括数据标准化、数据实体化、数据服务统一化等；通过搭建数据中台应用，还能提供数据处理的智能化需求，包括智能数据模型、关联分析、主成分分析、异常点分析等。
其次，越来越多企业开始在数据治理过程中结合ai技术，提升数据处理的效率。在数据接入、数据清洗、数据模型管理、元数据管理、数据安全等方面，ai技术都可在其中发挥作用。
总部位于杭州的浙江某商业银行（以下称“该银行”）成立于1987年，2005年完成股份制改造，2006年由地方城市信用社改建为商业银行，致力于做小微企业和市场商户的商贸金融伙伴。
几年前大数据浪潮兴起时，该银行在传统数据仓库架构之上拓展搭建了大数据平台，并与多家厂商合作，建设了多个大数据相关系统，但是系统间联动能力较差。这就导致了数据需求被多个操作人员转化成了数以万计的etl任务，散落在几千张表中，无法形成有效的数据资产。
配合数字化转型战略的实施，该银行成立了数字金融部，作为数据管控和服务的一级部门，主要负责数据资产的管理和对接业务部门的数据需求。通常，业务部门提出需求后，管控部门首先去理解相关需求指标，定位源数据表和数据本体，再分析指标如何计算实现，然后提交科技部门开始开发测试工作，完成后通知业务进行结果确认，最后进行批量的后台处理。
这一系列流程周期长，从几周到几个月不等。对于业务部门，数据需求排期流程十分漫长，过程中与开发人员反复确认口径，沟通成本高。由于缺少友好的自助分析工具，过于技术化难以理解；对于科技部门，业务部门反复提出取数需求，挤占大量开发人员时间，无暇顾及更高价值的业务分析或ai类需求。
总结来看，该银行面临数据需求兑付缓慢的痛点，主要有三个方面的原因：第一，系统联动能力差，无法形成统一的数据资产，新场景开发难以复用已积累的数据资产，需要重新取数；第二，取数工作流程长，耗时长；第三，数据分析依赖于开发人员用繁琐的代码完成，技术门槛高，开发效率低。
为了解决以上问题，该银行经过慎重考核，选择了山景智能作为合作伙伴。山景智能是一家面向未来银行的数据及业务智能服务提供商，旨在帮助金融机构构建和提升数据资产及ai智能化服务能力，目前已推出智能数据平台-星际stella、智能ai平台-星云nebula、智能业务平台-觉醒awake、全流程敏捷开发管理平台系列自研产品。
经过深入的调研后，山景智能为该银行搭建了一套业务中台和数据中台，通过数据资产化将行内此前数据治理的成果串联，同时满足离线、实时数据查询、分析需求。
在本次合作中，该银行主要做了三个方面的工作。
首先，对该银行原有技术平台进行串联整合，以集中api化的方式在山景智能的底层数据服务平台进行统一的数据调用。一方面，所有资产发布必须与行内现行的基础数据标准和指标数据标准对标。基础数据资产的发布对接该银行现有数据仓库（oracle， teradata）或者大数据平台（cdh、tdh等）。另一方面，各类报表、ai、数据应用和数据api均基于发布后的数据资产进行封装或衍生。保证了数据可基于同一套标准进行管控，并且保证了数据入口和出口的统一。
其次，山景智能为该银行制定了数据资产的规划项目，让科技部门用贴近业务的语言准确表达需求，并将该需求自动生成为数据资产，避免实现过程中的理解差异与反复，也让科技部门更好的复用数据资产，实现快速交付。
具体而言，在数据资产化的环节，山景智能采用本体建模的方法，基于面向业务的语言构建数据资产，映射元数据，进而形成全行级的知识图谱。随后，以乐高积木的方式对数据资产进行拼装，数据资产的衍生通过配置实现，便于追溯，保证资产的可复用性。并以图形化对数据血缘进行展示，这样可以更好的反应数据资产或数据标准的系统分布。基于数据资产外放的指标库、标签库、api库，用户自定义形成的查询、分析、模型、报表构成了数据应用市场，最终实现场景赋能。
在数据中台的模式下，从业务需求到数据资产化的整个过程实现了闭环。业务人员提出需求后，需求随后流转到数据资产管理部（即数据金融部），数据资产管理人员对需求的业务指标进行分析，如果发现该指标已存在于数据平台中，则直接进行资产发布；反之，管控人员会将需求转达至科技部开发人员，进行模型研发工作，根据需求自动生成数据资产。
最后，在数据应用的环节，山景智能的数据中台可对衍生数据需求开发转化成配置任务，实现sql的自动生成同时，平台开放自助取数、自助分析的功能，可帮助业务用户、数据分析师、数据科学家更高效的产出数据洞察。
山景智能提供的业务中台和数据中台帮助该银行实现了数据需求的敏捷交付，交付速度从月降到了天。效果体现在以下三个方面。
\1. 建立统一的数据资产，实现可复用：本次合作项目主要对接的是该银行的小微部和零售部，已经建立的指标库已能够满足这两个部门对数据使用的基本需求，日常所需的大部分报表都可通过数据中台实现自动获取。截至目前，该银行的数据中台利用数据资产基于需求自动生成的方法构建了近500个指标。2. 建设了数据中台后，该银行的业务部门、数字金融部以及科技部门的工作流得到了很好的改善。3. 科技开发人员不再需要用繁琐的代码实现业务需求，提升了交付速度。
此外，基于山景智能的业务中台和数据中台，该银行建立了强大的数据资产管理和服务能力，在上层实现了智能营销、智能运营等ai智能化应用。
传统上，企业部署ai应用，一般通过单点开发的方式，即“烟囱式”架构部署ai应用。海量ai应用场景爆发使得原来传统的“烟囱式“ai开发流程无法跟上业务的快速变化，开发速度慢、周期长。
越来越多的企业开始采取工程化的建设思路以应对这一问题，通过建设统一的ai底层平台，实现上层ai应用的自动开发，以此缩短ai应用开发的周期，增强对业务响应的敏捷性，并降低总体ai开发的成本。
ai工程化建设可划分数据治理和ai模型工程化两大环节，在全生命周期中都可利用ai技术提升效率，而以工程化的建设思路可在多个环节中实现流程自动化，加速ai模型的快速、批量搭建。
建模流程自动化的实现主要依赖ai中台的搭建。一般而言，厂商提供的ai中台产品包括四大模块：开发平台层、资产层、业务逻辑层、平台管理层。
数据治理后，在特征工程、模型训练、模型评估、模型管理等环节中，以ai中台的思路可助力整个建模流程实现自动化。如在特征工程环节，基于ai中台，可内置实时特征计算引擎技术，提供自动特征组合、可视化特征重要性评估等；在模型训练环节，可实现拖拉拽流程建模以及自动模型调参；在模型评估环节，可实现可视化模型效果展示；在模型管理环节，模型中心提供对平台开发模型的统一管理能力。
某全国性商业银行，从总行到分行智能外呼、智能客户等ai应用需求爆发，在ai建设初期，由于缺乏经验和全局规划，各个部门各自为政，建设了多套nlp系统，无法进行统一管理及规范化输出，优化模型也无法共享。同时，多个系统的存在还必须分别投入运维团队进行管理。
该银行搭建了一套ai平台，底层的nlp能力统一由一家国内领先的人工智能客服厂商提供。ai平台提供统一的平台化管理能力，提供标准的自然语言处理服务，只需在平台上进行少量的个性化设置，即可完成不同业务场景的机器人的搭建。
借助nlp平台，该银行目前完成了总行全渠道运营智能客服、总行rcs贷款问答机器人、财富问问在线机器人以及人力客服机器人等建设。目前该银行还将基于nlp平台进行分行的机器人搭建，由于前期已完成了nlp平台的搭建工作，新机器人的建设可以基于同一套知识库进行，简单快捷，基本不需要额外的成本投入。
2020年，人工智能技术落地进展加快，尤其是新冠疫情爆发加快了ai技术的落地。面对此次疫情出现的种种问题，以人工智能为主的数字技术为疫情防控提供了可靠的应对工具，在医疗和城市治理等多个领域中释放应用价值。
数据仓库数据分析 仓库团队梯队建设方案篇四
号角相闻，告别业界风云；战鼓催发，迎来更富挑战。站在新一年的起点，证券继往开来，正确把握券业发展大势，振奋精神、周密运筹，以必胜的信心和有效的准备积极应对挑战，拉开了抢占券业新的战略制高点、以资源深度整合为突破口、以发展缔造新希望的序幕。回首20xx年，证券面对券业严峻的市场形势，面对重大政策变化和券商大规模分化、重组、兼并等因素带来的历史性发展机遇，审时度势，认定“非固实之基无以铸广厦千尺，非坚韧之躯无以搏沧海巨澜”的道理，按照“规范发展，做精做强”工作指导思想和年初股东会、董事会提出的工作任务目标积极推进各项工作，以增收节支、业务转型、强化风险控制等管理工作、加强人力资源建设为侧重点，公司全体干部员工同舟共济、坚定信心、迎难而上、一些业务和工作取得了较大进展。
过去的一年，证券投行在严峻的证券市场环境下克服重重困难，勇于探索与创新，摸索出一条“以重点行业形成特色经营、做优质项目打造公司品牌”的经营思路。经过不懈的努力，证券投行实现了股票承销、债券承销、收购兼并三大业务的协同发展，并逐步培育了在基础行业特色与品牌。20xx年投行业务又上一新台阶，1—12月主承销家数排名第三，ipo主承销家数排名第二，总承销金额在行业排名第十二，取得了历史最优成绩。其中，我们承销的开滦精煤项目筹资金额达到亿元，这标志着我司在承揽大型投行项目上实现历史性跨越。
经纪业务扭亏为盈，市场份额逐步上升，从交易所公布的20xx年1至11月股票基金交易量同业排名统计数据看，我公司股票基金总交易量的排名为21位，比20xx年提高了3位。同时，业务转型取得一定进展，仅今年前11各月，基金销售就比去年同期增长近倍，8月份基金代销资格的取得，使我司基金业务的竞争力得到进一步提升；作为拓展市场、抢占客户资源、实现经纪业务转型的另一项工作，经纪业务今年大力推广了以银证通为主的非现场业务，并初见成效，20xx年在银证通客户开户量、交易量上都有大幅增长，银证通交易在营业部交易中的比例比20xx年提高了一倍。
告别20xx年，回首载浮载沉、激荡变换的业界风云，我们可以毫无愧色地说，证券广大干部员工风雨与共、顷尽全力奋斗过，众志成城、满怀喜悦收获过。尽管有些工作还不尽如人意，尽管前程还颇多艰险，但路是一步步走出来的，过去留下的缺憾正是我们今后攻坚的着力点。
展望，证券必定会开创更具希望、更富前景的明天。为什么如此断言？这是由外围环境和内在因素综合决定的——券业市场、资本市场乃至宏观经济形势给我们以挑战的同时，也为我们提供了大好的机遇；而证券初步具备了抓住机遇的素质，充分具备抓住机会的智慧和魄力。
从券业发展外部环境看，20xx年，随着宏观调控政策效应进一步释放，经济运行中不稳定、不健康因素得到遏制，宏观经济发展的国内外环境总体继续趋好，面临一些长期结构性矛盾和一些短期问题已引起高层足够重视，并开始着手解决，这为资本市场持续发展提供了良好的条件。我国资本市场是一个新型市场，一方面市场证券化比率和世界平均水平相比明显偏低，有进一步提升的要求和潜力；另一方面，经济增长需要资本市场支持并与之相适应，加之我国企业直接融资比例一直比较低，不仅加大了银行风险，也限制了企业的融资渠道，扩大直接融资已成为当前经济和金融改革的一项重要任务。综合各种外部因素，未来几年，我国证券市场必然呈快速发展态势，新型+转轨的市场，必然会造就一批业界英雄。
从券业发展走势看，经过十多年发展，中国证券市场集聚起来的问题集中爆发，倒逼机制已经在促使制约券业发展的深层次问题逐步得到解决。尽管这一过程对某些券商来说是相当痛苦乃至是灭顶之灾，但从券业发展的整体角度看，经过分化、兼并、重组等券业资源整合，一个健康、富有生命力的市场将脱胎而出，低水平、白热化、死不了也活不痛快的竞争将成为过眼烟云。
面对券业资源整合，自然“有人笑来，有人哭”，濒临外忧内患，证券完全有笑到最后的潜质。
我们有股东单位给公司的有力支持及其为公司提供的巨大的发展空间，这是一般券商难以企及的先天优势；我们有“笑到最后”的基本基础，多年来，公司始终坚持的稳健经营、规范发展的理念，在券商违规事件频发、以身犯险者纷纷堕马、监管政策很可能马上成为判定券商生死大限的背景下，又为我们增添了一份优胜劣汰后分享券业盛宴的把握；我们具有良好的企业品牌和社会形象，在舆论界普遍认为券商信誉与公信力已降到了历史最低点的时候，债的顺利申报和成功发行，就是监管部门和广大客户对我们的最有力的认可；我们具有逐鹿券业市场的经营基础和良好业绩，在经营管理能力不断提高的前提下，公司各项经营和财务指标基本良好，而且，经过20xx年的努力，我们的投行业务、经纪业务实力又有较大提高，在某些方面，证券已经成为业内的一支劲旅。
在券业资源整合的关键时刻，公司又显示出抢抓机遇的智慧和魄力。20xx年末，公司组织力量编制了证券未来十年发展战略的实施意见；在不同部门、不同层次召开座谈会，针对券业发展趋势深入探讨解决公司资源整合、业务转型等事关未来生存发展的深层次问题，为20xx年的发展绘就了攻坚图。可以预见，新的一年，公司将实施一系列在证券发展史上具有深远影响的变革和创新，新一年的新希望，在年初便已现出曙光。
新起点、新希望。站在20xx年的起点，让我们满怀信心，以更清醒的头脑、更旺盛的斗志、更奋发的姿态、更勤奋敬业的精神和更充沛的干劲，向我们的既定目标进发！
数据仓库数据分析 仓库团队梯队建设方案篇五
4、对于追回的多发物料，仓库管理员必须及时摆放到指定位置，并做好相应的账物卡增减记录，否则追究仓库管理员的责任，扣其考核分数2分。
3、对仓库管理员、仓库文员、的考核，每月由仓库主管把相应的考核检查表格交绩效考核专员处进行汇总，考核结果汇总出来之后，按照相应的标准计算被考核者的绩效奖金，并把结果及时通知被考核者，考核奖金与其工资一并发放。
2、被考核者每月的考核分数底于80分者，不予发放当月的绩效奖金；
4、被考核者每月的考核分数高于100分者，计算其考核分数比初始分数增加的比率，其绩效奖金的发放额按相同的增加比率予以提高。
数据仓库数据分析 仓库团队梯队建设方案篇六
主推外国男中国女的的主播搭配人。tk上，外国主播的脸将带来更强劲的流量。本地主播更了解本地人的审美，介绍产品更到位，容易拉近品牌和消费者的距离，建立信任。
同时加上中国主播可以让观众产生强烈的好奇怪感，女生也可以帮忙缓解另一个主播的压力，推动节目效果。
节目主持人要有固定的画面。直播过程中，主播最好有固定的开场白和结尾话术，培养用户收看直播节目的思维习惯；直播开始时，要点题、分节，帮助用户完成关键信息的抓取动作，明白我们在做什么，卖什么产品，会有哪些环节，最好是清晰清晰。
数据仓库数据分析 仓库团队梯队建设方案篇七
xx陪你过光棍情人节
20xx年11月1日~11月11日
xx美容院各大直营店
xx所有的新老单身女性顾客
活动目的：恰逢“大小光棍节”，为了使所有的单身女性顾客能够在此节日中感受到xx的温暖，并且还能够得到美的体验。在“光棍节”期间，并且结合季节、气候等问题美容院特此推出补水、防干、修复等广受女性朋友欢迎的促销项目。希望能够借此时节，与顾客建立一个和谐、温馨的沟通平台。能为xx带来更多的新朋友，提升美容院的消费者市场占有率。
数据仓库数据分析 仓库团队梯队建设方案篇八
承租方：_______________(甲方)
出租方：_______________(乙方)
根据《xxx民法典》及有关规定，甲乙双方本着平等互利、合作共赢的原则，协商达成一致意见，签订本合同，共同遵照执行。
二、租赁机具的运输、装卸、送货时间、装卸由负责，退货时运输、装卸由负责。
三、租金
按天数计算，不扣除节假日及气候影响和其他原因造成的停工天数，不足30天，按30天计算，超过30天，按天计算。
四、租赁机具的维修保养
五、租赁期间，承租方要对租用机具安全使用，妥善保管，并负责维修保养，承租方退还租赁机具时，应清除机具上的砂浆、铁丝等杂物并上油保养。经双方检查验收，如有损坏、缺少，保养不善等，由承租方向甲方偿付赔偿金、维修及保养费，若需方违章作业所发生的一切安全责任事故由需方承担。
六、乙方不得将所租用机具转让、转租给方使用，更不得变卖或做抵押品。
七、缴款方式，
双方商定主体封顶支付租金的70%，剩余租金工程竣工验收合格付清。
八、本合同一式贰份，甲乙双方各执一份，如双方发生争议，双方友好协商解决，协商不成的，依法向供方所在地人民法院起诉。
数据仓库数据分析 仓库团队梯队建设方案篇九
7. 决赛之前可进行娱乐赛：三分球大赛、女生投篮比赛
十. 比赛要求
3. 比赛双方不得迟到，如比赛开始十分钟后一方参赛选手人未到场，判于对方选手获胜。
附：具体比赛规则参照《篮球比赛规则表》
十一. 经费预算
1.场地费： 2.宣传费：
3.打印费： 4.摄影费：
5.水 费： 6.比赛用球：
7. 奖品及奖金：
团体冠军：200元 和 一面锦旗
团体亚军：150元 和 一面锦旗
团体季军：100 元 和 一面锦旗
团体第四名：精美纪念品一份和一面锦旗
团体第五名： 一面锦旗
团体第六名： 一面锦旗
最佳拉拉队：精美纪念品一份和一面锦旗
三分球冠军：精美纪念品一份和荣誉证书
女神手：精美纪念品一份和荣誉证书
最佳裁判：一份精美纪念品
优秀工作积极分子：一份精美礼品
合计：
十二.协会各部门工作安排
1、比赛前期：
会长及其助理：在赛前对本次比赛进行策划，组织比赛报名工作;
活动部：写活动策划，详细描述活动流程，活动前期准备所需材料器具;
外联部：进行外联活动，写招商策划书，联系比赛场地，寻找赞助商;
组织部：为比赛分组。根据报名单对参加团队进行抽签分组;另外做好裁判联系工作，将比赛规则细化，保证比赛的顺利进行。
2、 比赛期间：
会长及其助理：做好统筹规划并协调其他部门进行工作;
宣传部：进一步加大宣传力度，并协助其他部门的工作;
组织部：主要负责比赛的现场工作，并维持赛场秩序;
活动部：布置比赛场地，做好比赛选手在循环阶段抽签工作，协助其他部门的工作。
3、 赛后工作
会长：组织比赛的颁奖仪式及总结大会;
秘书部：对本次比赛的费用进行统计，整理比赛资料并做好封装工作。
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