Account（账户）
一个eazyBI帐户(Account)包含一组数据，可由一个或多个帐户用户进行分析。在任何给定时间内，您都可以使用一个选定的当前帐户（您将在右上方的标题菜。
在eazyBI365娱乐场体育投注_365现金官网_365bet备用器下载 中，您可以创建一个或多个帐户。 一个eazyBI帐户包含一组导入的Jira项目数据，可以由eazyBI帐户用户访问（访问eazyBI帐户数据与Jira安全方案分开管理）。
如果您有几个Jira项目，并且不需要限制不同Jira用户组对eazyBI报告的访问，那么您只能使用一个eazyBI帐户并导入此帐户中的所有Jira项目。
如果您有大量的Jira项目和大量的Jira问题（超过100,000），那么建议在每个eazyBI帐户中拥有多个eazyBI帐户并导入相关的Jira项目集。由于每个eazyBI帐户将导入的Jira数据存储在单独的数据库方案表中，因此它也可以帮助eazyBI报告性能优化。
Account users（帐户用户）
创建eazyBI帐户（Account）的 用户(user) 是该帐户的所有者。所有者拥有此帐户的所有权利，还可以向帐户添加其他用户(User)。如果是私人帐户，则只有指定的帐户用户才能访问帐户数据。
Source Data（来源数据）
创建新帐户后，您需要导入要分析的数据。导入数据有两种方法 - 上传源数据文件或从定义了eazyBI数据导入的源应用程序导入数据。
Source Files（源文件）
目前 支持从Excel和CSV格式文件导入 。上传源数据文件后，您需要定义从源文件列到多维数据集维度和度量的映射（请参阅 下面的多维数据集,维度和度量）
Source Applications（来源应用）
从源应用程序导入提供了更快的数据导入和数据分析开始方式。对于每个源应用程序，数据将上传到预定义的多维数据集结构中，并将创建默认分析报告。
初始上传后，将自动安排定期新数据导入。
Cubes（数据立方体）
导入的数据存储在多维数据 数据立方（Cubes）。多维数据集包含按维度(Dimensions)划分的事实数据，每个详细事实“单元格(Cell)”包含 有关该事实的度量(measure)值。
这是具有客户(Customer)，产品(Products)和时间(Time) 维度的销售多维数据集的 示例，并且具有销售额 和销售单位的度量(measure) 。每个详细的立方体(Cubes)“单元格(Cell)”包含特定产品，客户和时间段的销售额和销售单位：如右图
它很容易说明具有三维的立方体，但您可以在一个数据立方体中拥有所需数量的多个维度和多个度量。
同一个多维数据集中的所有度量共享相同的维度。如果在一个帐户中您想要存储不共享相同维度的不同类型的度量，则可以创建多个不同的多维数据集
Dimensions（维度）
Dimensions（维度）可以简单的理解，可以按某种属性归类的抽象选择类；在JIRA中可以理解为选择类的字段信息；如项目、组件 、优先级、版本等信息。
典型的立方维度是时间、客户、产品、地点、雇员、项目等。最适合您的业务领域的使用维度。
每个维度（dimension ）都可以具有所有维度成员（dimension members）的详细级别（level ），或者可以定义具有多个级别(levels)的层次结构（hierarchy ）。例如，客户维度可以具有国家、国家和客户名称级别。
在上层层次中，所有的度量(measures )都会自动聚合（通常是详细级别值之和）。例如，在国家层面上衡量销售额将给这个国家带来总销售额。
通常每个维度都(dimension )有一个层次(level )，所有成员(member )都聚集(aggregates )所有维度成员(dimension members)。
当我们带有日期列的源数据文件时，时间层级结构（hierarchy ）将自动将根据对应的维度（dimension）进行组织。时间维度层级是年、季度、月、日层级，这些可以依据所选时间的周期层级来进行度量上的汇总
Member（成员）
维度（dimension ）中的任何项都是该维度的成员。每个维度还有一个名为“所有成员（All members）”的默认成员（default member），其中包括所有维度成员（其子项）。
例如，在国家/地区 维度中，每个国家/地区都是成员，每个大陆（某些国家/ 地区的组）都是成员，所有国家/地区 （所有维度成员的组）都是国家/地区 维度的成员。
展开时，每一行代表行中使用的维度的成员。
Measures（度量）
Measures（度量）简单的可理解为在一定维度中可以进行 计算的数据信息；比如在JIRA中，问题数字类、时间类等字段信息以及各类维度的统计数字值
度量通常是整数或十进制数值，这些值可以在详细维度成员级别中访问，也可以在更高维度级别进行聚合汇总。典型的测量实例可以是销售金额、单位销售、成本金额、交易计数等。
Properties（属性）
维度成员具有属性。属性的作用是保存有关特定成员的信息。属性可以是描述成员详细信息的任何内容例如，用户维度成员可以是人（用户），并且每个用户的属性可以是地址（字符串），年龄（数字），出生日期（日期）。在报表中，属性仅在特定用户级别显示。
Calculated members（计算成员）
有时候我们需要从其它已存储的度量立方（cube measures）中计算新的度量，我们称之为计算度量 （calculated measures）.。例如，可以将利润计算的度量定义为销售金额度量减去成本金额度量。然后还可以定义利润率%的计算方法作为利润衡量除以销售金额测量（和显示结果为百分比）。
我们可以在其它的维度中定义计算成员（calculated members） ,例如，您可以在客户维度中定义新的计算成员美国北部作为美国和加拿大成员的总和。
计算成员的表达式是依据MDX语言标准的。可以很容易地创建基本的算术公式，通过学习其他MDX函数，您将能够创建所需的任何计算成员。
MDX
MDX是一种多维eXpressions查询语言，允许您查询数据立方体并向多维数据集添加业务逻辑。您可以 使用MDX定义新的计算成员，集或获取成员属性 。
Analyze data and create reports（分析数据和创建报告）
在从源文件或源应用程序导入数据之后，可以转到“Analyze”选项卡，并开始在创建的多维数据集中浏览数据。您可以通过向列(columns)、行(Rows)和页(pages) 拖动所需的维度并在不同维度级别上查看数据来创建报表。在表报中选择所需的数据之后，您可以切换到不同的图表报表，以更直观的方式查看数据。
当您创建要频繁使用的报表布局时，可以使用给定名称保存此报表。稍后您将打开保存的报表，然后使用保存的报表布局从数据立方体中获得最新结果。