飞书多维表格的好处

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枝博文
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飞书多维表格团队使用 OKR 进行目标管理,OKR 周期为两个月(双月)。一个完整的OKR周期包含制定OKR、跟进OKR、复盘与打分三个阶段。(不同团队可根据自身需求制定OKR周期,不宜过长或过短。)在团队业务管理系统中,团队leader在OKR周期开始前在制定OKR数据表中罗列每个目标,并为每个目标附上详细解读与描述,并为每个目标明确负责人,帮助团队全体成员了解每项目标的缘由和预期,保证团队内的信息互通。 收起
2023-02-13
仙波
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飞书自2018年开始研发、迭代飞书多维表格,并于2019年开始内部测试,邀请部分外部用户一同打磨产品。飞书多维表格是一款以表格为基础的新一代效率应用。飞书多维表格具备表格的轻盈和业务系统的强大,融合了在线协作、信息管理和可视化能力,能够自适应团队思维和业务发展需求,是具备个性化能力的业务管理工具。相较于普通表格,飞书多维表格是一个立体的信息系统,能助用户从多种维度管理项目,可以满足团队百变的需求。 收起
2023-02-07
杨腐
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飞书多维表格团队,根据自身需求搭建了目标管理及进度监控的团队管理系统,帮助团队提高效率,实现跨部门高效协作。多维表格灵活的多视图切换、强大的字段能力、简易的分组筛选功能,帮助团队高效敏捷地推进产品研发进程,迈向每个里程碑。飞书多维表格可以解决团队成员不够清楚整体目标和任务分工,或是不够了解其他成员的重要任务的问题,也可以使得团队成员避免分头苦干,最后发现努力的方向不一致,对达成团队目标没有帮助。 收起
2023-02-07
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飞书文档和Office 365是两个不同的办公套件。飞书文档是飞书提供的在线协作文档工具,而Office 365是微软提供的办公软件套件。 它们的区别主要体现在以下几个方面: 1. 功能特点:飞书文档注重团队协作,支持多人实时编辑、评论和讨论,适合团队共同完成文档任务;而Office 365则更注重个人办公,提供了完整的办公软件包括Word、Excel、PowerPoint等,适合个人使用和日常办公。 2. 云存储与备份:飞书文档基于云端存储,可以随时随地访问和编辑文档,无需担心文件丢失;而Office 365需要自行备份和管理文件,对于需要频繁修改和协作的场景可能不太方便。 3. 兼容性:Office 365是市场上最常用的办公软件,与其他Office软件兼容性较好,使用者之间的文件共享和交流更加方便;而飞书文档虽然也支持导入和导出Office格式的文件,但与Office软件的互操作性有一定差距。 总体来说,飞书文档更适合团队协作和在线实时编辑,而Office 365则更适合个人办公和日常使用。具体选择要根据实际需求和团队规模来决定。
2023-07-31
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飞书多维表格的合并是依据不同的表格类型而定的,比如以甘特图为例,当进行全局项目管理时,甘特图是必不可少的工具。在OKR任务拆解数据表新建甘特视图,根据每项任务开始、结束日期呈现彩色时间条。配置甘特图的颜色显示,将时间条展示为任务优先级颜色、任务进展状态颜色等。按目标将各项任务分组,让进度管理如虎添翼。点击多维表格界面右上角的蓝色分享按钮,将多维表格分享给某人或某群组,并为大家配置阅读、编辑等权限,让协作畅快又安全,这样合并起来的表格就是集结所有人想法的综合表格了。
2023-02-06
3 个回答
飞书多维表格不用下载,直接登录它的官网就可以了,网址是https://bitable.feishu.cn/。飞书多维表格可以解决用户的以下问题: 1、团队成员不够清楚整体目标和任务分工,或是不够了解其他成员的重要任务; 2、成员分头苦干,最后发现努力的方向不一致,对达成团队目标没有帮助; 3、需要花费大量时间写文档做复盘,不够高效灵活;复盘文档不方便沉淀,宝贵经验易流失; 4、管理软件不能完全满足个性化需求,软件学习成本也很高,团队要花费较多时间学习软件。
2023-02-06
3 个回答
飞书是一款非常流行的沟通工具,可以帮助我们高效地进行工作协同和信息交流。在飞书中,多维表格是一个非常实用的功能,可以帮助我们更加方便地进行数据管理和分析。如果您想安装飞书多维表格,请按照以下步骤进行操作: 1. 打开飞书应用市场,在搜索框中输入“多维表格”,然后点击搜索按钮。 2. 在搜索结果中找到“多维表格”应用,并点击进入应用详情页面。 3. 点击“安装”按钮,系统将自动下载并安装该应用到您的飞书账号中。 4. 安装完成后,您可以在飞书的应用列表中找到多维表格应用,并点击进入。 5. 您可以根据需要创建新的多维表格或者打开已有的多维表格进行编辑和管理。 总的来说,安装飞书多维表格非常简单,只需要几个简单的步骤即可完成。如果您在使用过程中遇到任何问题,可以随时联系飞书客服寻求帮助。
2023-02-06
5 个回答
用户可以根据需要,选择要分组的数据字段,然后将数据按照该字段进行分组展示,以便更好地进行数据分析和观察。
2023-01-04
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