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管理

配置用户和了解数据取样。
For Admin Console help, see the Analytics Reference .

用户许可证

用户在登录前,必须获得用户许可证。用户许可证是并发使用许可证。用户可以共享用户许可证,但在任何给定的时间内,用户数仅限于购买的用户许可证数。
如果登录的用户数超过可用许可证数,则会出现对话框,通知用户所有可用的许可证都已使用。系统将显示队列中的用户位置以及用于确认队列位置的链接。当许可证可用时,用户会收到电子邮件和弹出对话框,提醒用户 Ad Hoc Analysis 已经可以访问。用户有 15 分钟的时间来作出回应,超过此时间便会丧失在队列中的位置。

授予用户许可证

描述本地 Reports & Analytics 管理员如何通过权限系统授予用户许可证的步骤。
  1. Log in to the Experience Cloud.
  2. Click Admin > User Management .
  3. Click Edit Groups .
    如果贵公司已经购买了用户许可,则“Ad Hoc Analysis 授权用户”组将会出现在“群组名称”列。同时还会显示可供用户登录用的可用许可证数量。
  4. Click Edit .
  5. 在指定用户登录 下,选择要添加到该组的用户,然后单击添加。
  6. Click Save Group .
    许可系统不会显示添加到组中的用户数量。对于购买的用户许可的数量,存在并用方面的限制。

管理用户会话

说明管理员如何终止用户会话的步骤。此功能无法阻止终止的用户再次登录。
  1. 单击 Analytics > Admin > User Management ,然后单击管理用 ​户管理。
  2. 找到用户,然后单击​ 终止。
    在“活动 Ad Hoc Analysis 会话”页面中,空闲最久的用户显示在列表顶部。

权限

You set up access to report suites in the Administration Console. 您可以在报表包级别配置权限。例如,如果您启用了多个报表包,但不希望为所有用户授予所有报表包的访问权限,则可以创建包含特定报表包的组,然后将这些用户分配给相应的组。

向所有报表访问群组添加用户

描述如何为非管理员用户授予所有报表包的访问权限的步骤。
  1. Log in to the Experience Cloud .
  2. Click Adobe Analytics > Admin > User Management > Edit Groups .
  3. Click All Report Access .
  4. 在**“现有用户”中,选择用户,然后单击“添加”。**
  5. Click Save Group .

创建权限群组

为非管理员用户创建权限组以访问特定报表包。
  1. Log in to the Experience Cloud .
  2. Click Adobe Analytics > Admin > User Management > Edit Groups .
  3. 创建一个非管理员用户的权限组,在该组中纳入您允许用户访问的活动的 Ad Hoc Analysis 报表包。
    在您创建新项目时,用户可用的报表包会显示在“报表云”菜单中。

在 Java 中设置代理策略

描述如何在出现服务器连接错误时设置代理策略的步骤。
Ad Hoc Analysis 通过 HTTP 与服务器进行通信。可以使用与其他 HTTP 流量相同的代理策略。
  1. 在中, Windows Control Panel启动 Java控制面板。
  2. On the General tab, click Network Settings .
  3. Select Use browser settings , or manually configure the proxy settings.
  4. Click OK , then click OK on the Java Control Panel.

数据如何采样

访客数据的采样用于生成有意义的精确报表。时间范围将作为所加载项目的数据片段。片段通常表示当月和前两个月的数据。
为了优化处理,Ad Hoc Analysis 使用的每个片段的最高点击量大约为 7.5 亿。(点击量 = 页面查看次数 + 事件数量。)
为达到预计的采样率,将计算每个数据集的预计点击量,然后除以 7.5 亿,如下所示:
  • (平均每日点击量 x 该数据片段中包含的天数)/750,000,000
例如,如果一天点击量为 10,000,000,数据片段的天数为 90 天:
  • (10,000,000 x 90) / 750,000,000 = 1.2
因此,要想将这 90 天片段的点击量保持在 750,000,000 以下,该数据必须按照 1.2:1 采样,但由于 Discover 使用整数进行采样,因此采样率为 2:1。
又如,如果一天点击量为 10,000,000,数据片段的天数为 365 天:
  • (10,000,000 x 365) / 750,000,000 = 4.8
因此,要想将这 365 天片段的点击量保持在 750,000,000 以下,该数据必须按照 4.8:1 采样,但由于 Discover 使用整数,因此采样率为 5:1。