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- 2022-07-04更新日志
- 文档创建者：Roxy
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摘要：1. 概述1.1 版本FineBI 版本HTML5移动端展现插件版本5.1.24V11.0.682. 简述数据准备1. 新增：当更新频次过高或者更新有阻塞时，系统给出一定的限制和预警：详情平台[阅读全文]
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- 6.0 兼容说明（内部）
- 文档创建者：Roxy
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摘要：1. 概述围绕着深耕用户体验的宗旨，FineBI 对产品进行了持续优化升级。2022 年 6.0 版本全新来袭。2. 分析路径优化去除「仪表板」与「数据准备」模块，新增「我的分析」与「公共数据」模块。T[阅读全文]
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- 分析主题
- 文档创建者：Roxy
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摘要：1. 概念「分析主题」是你在 BI 中进行数据分析和可视化展示的核心工具。当你需要进行数据分析时，可以创建分析主题并在其中进行自己的业务分析，分析主题中支持进行数据处理、制作可视化图表和仪表板；同时「分[阅读全文]
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- 项目前准备
- 文档创建者：Roxy
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摘要：1. 概述想落地 BI 自助分析项目不知道如何迈出第一步？先看看在项目发起前你需要做什么吧。项目启动前，作为管理员，你需要：1）了解企业当前利用数据上的痛点，给出期望 BI 解决的问题；2）了解 BI[阅读全文]
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- 成立BI项目
- 文档创建者：Roxy
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摘要：1. 概述一个项目能否实施下去，初始阶段的项目规划起着至关重要的作用。在项目成立阶段，你需要组建项目团队：根据公司的组织架构梳理项目团队成员；制定项目计划：深入了解当前项目实施的环境，列出项目的初始计划[阅读全文]
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- 系统设置与检查
- 文档创建者：Roxy
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摘要：1. 概述产品部署 后你已经可以访问 BI 平台，此时你需要对平台进行初始化设置，并且为保证平台后续的稳定使用，需要对平台一些系统数据进行设置和检查。本文将为你说明在首次进入 BI 后你需要进[阅读全文]
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- 产品部署
- 文档创建者：Roxy
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摘要：1. 概述在业务人员使用BI之前，企业的IT部门需要先完成 BI 产品部署阶段。本文将为你说明 BI 部署的方法以及之后需要完成的参数调优和环境运维工作。跟随这些步骤，你也能够科学地完成企业 BI 平台[阅读全文]
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- 平台运维
- 文档创建者：Roxy
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摘要：1. 概述在使用 BI 过程中，平台管理员需要定期进行运维，确保平台稳定使用。例如：在使用过程中可能会出现很多无用的冗余数据表、仪表板等资源，此时需要定期对这些内容进行清理。想要监控系统的使用情况：仪表[阅读全文]
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- 组织活动和比赛
- 文档创建者：Roxy
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摘要：1. 概述BI 部署和维护都只是为我们提供了工具支持，「人」才是发挥数据分析价值的核心，那么作为管理员，怎样让企业用户快速上手和使用 BI 呢？组织数据分析活动或者比赛是让 BI 在企业中快速推广并发挥[阅读全文]
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- 日常平台管理
- 文档创建者：Roxy
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摘要：1. 概述作为平台管理员，你需要对平台进行日常的管理。例如：公司有人事异动，需要新增用户或者进行离职用户的资源交接；每月都要制作周报仪表板并发送给对应的人员，但是又不想定期做重复的事情，需要设置定时调度[阅读全文]
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- 数据分析比赛方案
- 文档创建者：Roxy
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摘要：1. 概述1.1 应用场景单纯的举办产品培训 形式枯燥、业务人员没兴趣、不想学？只能在几个部门中开展，企业中影响力不够，知道的人太少？你可以通过「举办数据分析活动」这种更加丰富多样的形式进行推[阅读全文]
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- 用户使用流程规范
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摘要：1. 概述1.1 场景描述用户使用流程规范，对用户在使用 FineBI 的过程中的一些流程做出了建议。本文内容需结合「平台管理规范」使用。即 BI 管理运营部门先制定好对应流程，再在企业内部流程平台上开[阅读全文]
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- 用户&权限分配
- 文档创建者：Roxy
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摘要：1. 概述「设计用户和权限分配方案」主要是让你了解在数据接入 BI 后，如何添加 BI 用户，并且实现不同角色、不同部门的用户都能按自己的需求使用数据、分享和展示数据成果。这部分的主要内容包括：适用人群[阅读全文]
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- 数据接入与更新
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摘要：1. 概述数据接入与更新部分主要是让你了解如何对已经梳理好的现有的数据接入 BI 系统，并保证数据在 BI 中的持续可用性。主要内容包括：适用人群：平台管理员、IT 运维人员2. 确认 BI[阅读全文]
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- BI可持续学习方案
- 文档创建者：Roxy
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摘要：1. 概述1.1 目的经过产品培训后，一部分公司员工已经对 BI 的价值和功能有了一个初步的了解，要让这些业务人员真正能够充分使用 BI ，还需要进行不断的复习和回顾；另外还有很多没有接触过 BI 的新[阅读全文]
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- 组织产品培训
- 文档创建者：Roxy
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摘要：1. 概述1.1 应用场景BI 系统仅仅为企业提供了一个可以实现数据充分利用、自助分析的技术工具基础，但是如果没有扎实的人才体系，仍然是不能够让数据充分发挥价值的。例如，某公司已经搭建好了 BI 系统，[阅读全文]
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