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Time-saving Reviewing
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Salesforce Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Administration | 16% | - SAQL query language for dashboard JSON and lens queries - Embedding analytics in Salesforce - Understanding recipes (Data Prep) for visual ETL interface - Managing CRM Analytics environment and configurations |
| Einstein Discovery | 12% | - Monitoring and interpreting Model Cards to improve or maintain model performance - Analyzing model results and proposing data improvements - Adjusting data parameters and adding/removing data or columns to improve models - Enabling prediction features on Lightning record pages across Salesforce and CRM Analytics - Building models by assessing data and selecting prediction types (numeric, binary, multi-classification) |
| Security | 16% | - Implementing security settings for users, groups, and profiles - Dataset security settings using sharing inheritance and security predicates - App sharing based on user and group requirements |
| Analytics Dashboard Design | 13% | - Scoping, validating, and prioritizing dashboard design requirements - Creating dashboards following CRM Analytics best practices and UX design principles - Identifying appropriate use and configuration of standard CRM Analytics templated apps |
| Analytics Dashboard Implementation | 19% | - Configuring dashboards using accurate query types and widget-level parameters - Monitoring and optimizing query performance using Dashboard Inspector - Making dashboards actionable and accessible in Lightning pages - Developing selection/result interactions with different query types - Implementing delivery management strategies using versioning and/or Dashboard Publisher - Using advanced functionality such as windowing and time series analysis in compare tables |
| Data Layer | 24% | - Incremental sync configuration - Dataflow configuration for multi-object scenarios - Data extraction from sources - Understanding denormalized sequential datasets - Troubleshooting failed dataflow jobs - Data transformation and loading into Einstein datasets |
Salesforce Tableau CRM Einstein Discovery Consultant (Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant日本語版) Sample Questions:
1. アインシュタインディスカバリー：
A) 「予測と改善」の洞察は、将来何が起こるかを探るのに役立ちます。たとえば、「ストーリー内のwhat if分析をインタラクティブに実行できます。EinsteinDiscoveryは、データセットの統計分析と予測分析に基づいて予測と提案された改善を提供します。これらの洞察を視覚化するために、EinsteinDiscoveryは以下を使用します。
-予測のためのウォーターフォールチャート
-提案された改善のための棒グラフ
B) 「何が起こったのか」の洞察はあなたの物語の主要な洞察です。これらは、データセットの統計分析に基づいて、y/Qの概要レベルで結果に貢献した要因を調査するのに役立つ説明的な洞察です。.Einstein Discoveryは棒グラフを使用して、何が起こったのかを視覚化するのに役立ちます。
C) 「違いは何ですか」洞察は、説明変数とストーリーの目標（目標結果変数）との関係をよりよく理解するのに役立つ比較洞察です。これらの洞察は、データセットの統計分析に基づいており、結果変数の最大の変化に寄与する要因を特定するのに役立ちます。Einstein Discoveryは、ウォーターフォールチャートを使用して、What Is TheDifferenceInsightsで比較を視覚化するのに役立ちます。
D) 「なぜそれが起こったのか」という洞察は、結果につながった正確な要因をより深く調べるのに役立ちます。なぜそれが起こったのかs/Qの洞察は、ストーリーの目標に貢献したさまざまな要因をより深く掘り下げます。これらの洞察は、データセットの統計分析に基づいています。Einstein Discoveryは、ウォーターフォールチャートを使用して、なぜそれが起こったのかを視覚化するのに役立ちます。
2. Universal Containersは、リストウィジェットでの選択が、EinsteinAnalyticsダッシュボードの1つにある円グラフに影響を与えていないことを報告します。リストウィジェットと円グラフに関連付けられているステップオプションが図に示されています。
ステップが異なるデータセットを使用していると仮定します。アインシュタインコンサルタントがこの問題を解決するために行うことができる2つの変更はどれですか？2つの答えを選択してください
A) 「データソースの接続」を使用して、2つのウィジェットを接続するための接続を作成します。
B) 「データソースの接続」を使用して、2つのデータセットを接続するための接続を作成します。
C) Cheステップ「Step_pie_2」のフィルターセクションで選択バインディングを使用します。
D) ステップ「Type_l」のフィルターセクションで選択バインディングを使用します。
3. 「CardBalance」と呼ばれる新しいフィールドが標準オブジェクトに追加されます。アカウント。チームは、この新しいフィールドを、AccountオブジェクトをソースとするEinsteinAnalyticsデータセットに追加したいと考えています。ただし、チームは、データセット内のそのフィールドのデータを表示できるユーザーを制限する必要があります。
アインシュタインのコンサルタントは、この新しい要件の実装をどのように支援できますか？
A) 既存のデータセットに新しいフィールドを追加し、XMOファイルパラメータを使用して、新しいフィールドにアクセスできないユーザーから新しいフィールドを非表示にします。
B) 既存のデータセットに新しいフィールドを追加し、Accountオブジェクトで[継承の共有]をアクティブにして、SalesforceのフィールドにアクセスできるユーザーのみがEinsteinAnalyticsにアクセスできるようにします。
C) 既存のデータセットに新しいフィールドを追加し、「セキュリティ述語」を使用して、アクセスしてはならないユーザーからフィールドを非表示にします。
D) 新しいフィールドを含む新しいアカウントデータセットを作成し、新しいフィールドを表示できるはずのユーザーにのみこのデータセットへのアクセスを許可します。
4. ある会社は、EinsteinAnalyticsに保存されているデータセットの値から導出できるKPIを表示するWebページを構築したいと考えています。Einstein Analyticsコンサルタントは、これらのデータセットからこれらのKPIをどのように導き出すことができますか？
A) データセットをCSVファイルとしてエクスポートし、外部データベースにロードします。
B) Analytics REST APIを使用し、-query"リソースを活用します。
C) Analytics External Data APIを使用して、「クエリ」リソースを活用します。
D) データセットをXLSファイルとしてエクスポートし、Einstein Analytics ConnectorforExcelを使用します。
5. データセットを作成するための2つの主な手順は何ですか？
A) 計画と地図
B) 実行および監視
C) 構築して探索する
D) 抽出して準備する
Solutions:
| Question # 1 Answer: A,B,C | Question # 2 Answer: B,C | Question # 3 Answer: D | Question # 4 Answer: C | Question # 5 Answer: D |
