Salesforce Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant日本語 問題集 : Salesforce Tableau CRM Einstein Discovery Consultant (Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant日本語版)

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Salesforce Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant日本語 試験シラバストピック:

Salesforce Tableau CRM Einstein Discovery Consultant (Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant日本語版) 認定 Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant日本語 試験問題：

1. アインシュタインディスカバリー：

A) 「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。
B) 「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。
C) 「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
D) 「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。

2. コンサルタントは、運送会社向けに Tableau CRM ダッシュボードを構築しました。コンサルタントはデータ同期 (レプリケーション) を有効にして、データセットの更新速度を向上させました。
ダッシュボード上のデータはどのくらいの頻度で更新されますか?

A) ダッシュボード ビューアが [更新] ボタンをクリックしたとき。
B) データ同期が完了まで実行され、次にレシピが完了まで実行された場合。
C) レシピが完了まで実行され、その後データ同期が完了まで実行される場合。
D) ユーザーがダッシュボードを開くたび

3. デスクトップのダッシュボードレイアウト設計の承認を取得すると、EinsteinAnalyticsコンサルタントはモバイルレイアウトの設計プロセスを開始する準備が整います。
コンサルタントがレイアウトを開発する際に留意すべき3つの考慮事項は何ですか？3つの答えを選択してください

A) モバイルレイアウトに表示できないウィジェットがあります。
B) 複数のレイアウトが適格である場合、最も多くのデバイスプロパティが設定されているものが使用されます。同点の場合は、最後に定義されたレイアウトが使用されます。（逃した）
C) モバイルデバイスに適したレイアウトがない場合、エラーメッセージが表示されます。
D) モバイルデバイスに適格なレイアウトがない場合は、最初に定義されたレイアウトが使用されます。（逃した）
E) モバイル用のレイアウトは、デバイスがレイアウトパネルで設定されたすべてのデバイスプロパティを満たしている場合に使用できます。

4. 構成ウィザードで必要な質問にデフォルト値がないことを確認する良い方法は何ですか？

A) カスタムオブジェクトに関する質問にのみ回答してください
B) ドロップダウンの各オプションを一度に1つずつ試してください
C) アプリをダウンロードし、JSONでSAQLクエリを実行します
D) [次へ]をクリックして、赤で強調表示されている質問を探します

5. Einstein Discoveryストーリーを構築するためのデータセットには、潜在的に関連する予測子である72のフィールドが含まれています。
意味のある堅牢なモデルを取得するために、上位の予測子を評価するためのベストプラクティスと見なされるアプローチはどれですか。

A) すべての予測子を使用してストーリーを構築し、EinsteinDiscoveryが上位の予測子を表示する必要があることを示します。
B) ストーリーを作成するために、データの準備に戻り、フィールドの数を30未満に減らします。
C) このデータセットは大きすぎるため、EinsteinDiscoveryでは使用できません。予測子が少ない新しいデータセットをリクエストします。
D) 最初の一連の予測子を使用してストーリーを作成し、ストーリーにとってどの予測子が重要であるかを評価します。次に、重要度の低いものを削除し、最初の実行で省略された予測子を追加して、それらの影響を評価します。

質問と回答：