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ヘルプがない、全額返金
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経験がある専門家と専門チーム
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Salesforce Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: 分析ダッシュボードの設計 | 13% | - CRM Analytics のベストプラクティスと UX 設計原則に従ったダッシュボードの作成 - ダッシュボード設計要件の範囲設定、検証、および優先順位付け - 標準 CRM Analytics テンプレートアプリの適切な使用と設定の特定 |
| トピック 2: 分析ダッシュボードの実装 | 19% | - バージョン管理や Dashboard Publisher を使用した配信管理戦略の実装 - 正確なクエリタイプとウィジェットレベルのパラメータを使用したダッシュボードの設定 - Dashboard Inspector を使用したクエリパフォーマンスの監視と最適化 - 異なるクエリタイプを使用した選択/結果の相互作用の開発 - 比較テーブルでの windowing や時系列分析などの高度な機能の使用 - Lightning ページでダッシュボードをアクション可能かつアクセス可能にする |
| トピック 3: 管理 | 16% | - CRM Analytics 環境と設定の管理 - Salesforce に分析機能を埋め込む - 視覚的な ETL インターフェースのための recipes (Data Prep) の理解 - dashboard JSON と lens クエリのための SAQL クエリ言語 |
| トピック 4: セキュリティ | 16% | - ユーザーおよびグループの要件に基づくアプリの共有 - ユーザー、グループ、プロファイルに対するセキュリティ設定の実装 - 共有の継承とセキュリティ述語を使用したデータセットのセキュリティ設定 |
| トピック 5: Einstein Discovery | 12% | - Model Cards を監視して解釈し、モデルのパフォーマンスを改善または維持する - Salesforce および CRM Analytics 全体の Lightning レコードページで予測機能を有効化する - モデル結果の分析とデータ改善の提案 - データパラメータの調整、およびモデル改善のためのデータや列の追加/削除 - データを評価し、予測タイプ(数値、二値、多クラス分類)を選択してモデルを構築する |
| トピック 6: データレイヤー | 24% | - ソースからのデータ抽出 - 非正規化されたシーケンシャルデータセットの理解 - 複数オブジェクト シナリオ向けの Dataflow 設定 - 失敗した Dataflow ジョブのトラブルシューティング - Einstein データセットへのデータ変換と読み込み - 増分同期の設定 |
Salesforce Tableau CRM Einstein Discovery Consultant 認定 Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant 試験問題:
1. The Universal Containers company thinks it knows everything about its business. However, Einstein Discovery surfaces an unexpected pattern that is concerning. They call in departmental experts and hold a meeting to discuss next steps with an Einstein Consultant.
What should the consultant advise as the next action'
A) Consult a Data Scientist for further analysis.
B) Determine if the pattern is a data issue or a new insight.
C) Accept the new pattern and have confidence that Einstein knows the business as accurately as the customer.
D) Filter out the data that causes the unexpected pattern and analyze the new results.
2. Why is it important to prepare the data in a CSV file before you bring it into Analytics?
A) To make sure the content is interesting
B) To make sure Analytics can set the field type correctly
C) To remove column headers
D) To add currency symbols to numeric fields
3. A story created has an AUC of .62.
What two things could be done to possible improve this AUC score?
Choose 2 answers
A) Add more rows of relevant data.
B) Change the order of the story insights to descending.
C) Run detect sentiment on the dataflow before creating the story.
D) Segment the training set.
4. In a Compare Table formula, you can refer to other columns with:
A) Their names
B) Numbers (1..9)
C) All of the above
D) Letters (A..Z)
5. Which isn't an option for setting a security predicate for a dataset created from an external data file?
A) On each row prior to upload
B) In the metadata file associated with the external data file using the rowLevelSecurityFilter key
C) In the Register transformation node of a dataflow that uses this dataset
D) In the dataset Security Predicate
質問と回答:
| 質問 # 1 正解: C | 質問 # 2 正解: B | 質問 # 3 正解: B、C | 質問 # 4 正解: D | 質問 # 5 正解: A |

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