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Salesforce Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| 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 |
| Einstein Discovery | 12% | - Adjusting data parameters and adding/removing data or columns to improve models - Building models by assessing data and selecting prediction types (numeric, binary, multi-classification) - Analyzing model results and proposing data improvements - Monitoring and interpreting Model Cards to improve or maintain model performance - Enabling prediction features on Lightning record pages across Salesforce and CRM Analytics |
| Administration | 16% | - Embedding analytics in Salesforce - Understanding recipes (Data Prep) for visual ETL interface - SAQL query language for dashboard JSON and lens queries - Managing CRM Analytics environment and configurations |
| Data Layer | 24% | - Dataflow configuration for multi-object scenarios - Data extraction from sources - Incremental sync configuration - Understanding denormalized sequential datasets - Data transformation and loading into Einstein datasets - Troubleshooting failed dataflow jobs |
| Analytics Dashboard Implementation | 19% | - Monitoring and optimizing query performance using Dashboard Inspector - Implementing delivery management strategies using versioning and/or Dashboard Publisher - Developing selection/result interactions with different query types - Using advanced functionality such as windowing and time series analysis in compare tables - Configuring dashboards using accurate query types and widget-level parameters - Making dashboards actionable and accessible in Lightning pages |
| Analytics Dashboard Design | 13% | - Creating dashboards following CRM Analytics best practices and UX design principles - Identifying appropriate use and configuration of standard CRM Analytics templated apps - Scoping, validating, and prioritizing dashboard design requirements |
Salesforce Tableau CRM Einstein Discovery Consultant (Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant日本語版) Sample Questions:
ウォーターフォールグラフの海軍セクションは何を示していますか？
- A. 選択した変数が海軍の顧客のモデルの他のすべての要因とどのように関連しているか
- B. 要因の組み合わせが海軍の顧客のCLVにどのように影響するか
- C. 個々の要因が海軍の顧客の結果に個別にどのように影響するか
- D. 海軍の顧客のCLVに影響を与える重要な要素と重要でない要素の関係
Correct Answer: B 🗳️
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Tableau CRM コンサルタントは、レシピに加えていくつかのデータセットとダッシュボードを含む分析アプリの導入を完了しました。デプロイ後のスモーク テストを実施している間、新しいデータセットは移行されていないようです。
忘れられそうな移行後の手順はどれですか?
忘れられそうな移行後の手順はどれですか?
- A. [セットアップ] の [分析設定] に移動し、展開を承認します。
- B. データセットにセキュリティ述語を適用する
- C. データセットに対する読み取りアクセスを提供します。
- D. レシピを実行します。
Correct Answer: D 🗳️
顧客は、店舗での消費者製品の 1 日の販売数量を最大化するために設定されたストーリーを検討しており、プロモーション活動、特にサンフランシスコに関連するグラフを見ています。
この洞察からどのような結論が導き出せるでしょうか?
この洞察からどのような結論が導き出せるでしょうか?
- A. 最適なプロモーション タイプはディスプレイです。
- B. その他の店舗 (灰色のバーで表示) には、販売促進に関する重要なデータは表示されません。
- C. サンフランシスコのすべてのプロモーション タイプの中で、ディスプレイ プロモーションを使用した売上が最も高かった。
- D. プロモーションにより、サンフランシスコでは他の都市よりも売上が大幅に増加します。
Correct Answer: D 🗳️
Einstein Analyticsコンサルタントは、データ同期（レプリケーション）に関するパフォーマンスの問題について通知を受けます。コンサルタントは問題を調査し、不要なデータが同期されていると判断します。
データ同期（レプリケーション）のパフォーマンスを向上させるために、コンサルタントはどのソリューションを実装する必要がありますか？
- A. 関連データを抽出するためのフィルターを使用して、未使用のフィールドを除外する新しいデータフローで最初からやり直します。
- B. 未使用のフィールドをフィルターで削除して関連データを抽出することにより、既存のデータ同期（レプリケーション）プロセスを更新します。
- C. 未使用のフィールドを除外するようにデータフローを変更し、関連データを抽出するためのフィルターを含めます。
- D. データセットの数を減らして、データ同期（レプリケーション）のパフォーマンスを向上させます。
Correct Answer: B 🗳️
コンサルタントは、セールスオペレーション向けの非常に便利なEinstein Analyticsアプリを作成し、そのコンテンツを他のグローバルセールスと共有したいと考えています。ただし、Salesの全員をアプリに追加することは望んでいません。コンサルタントは、Sales Operationsアプリを拡張し、それをEinstein Analyticsテンプレートアプリとして配布することを推奨していますが、開始するには特定の情報を見つける必要があります。
コンサルタントが現在のテンプレートアプリを見つけることができるRESTAPIURLは何ですか？
- A. /services/data/v##.#/wave/apps
- B. /services/data/v##.#/analytics/wizard
- C. /services/data/v##.#/analytics/projects
- D. /services/data/v##.#/wave/templates
Correct Answer: B 🗳️
