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Salesforce Tableau CRM Einstein Discovery Consultant (Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant日本語版) Sample Questions:

1. Einstein Analyticsチームは、2つの標準Salesforceオブジェクトを使用してダッシュボードを作成したいと考えています。ダッシュボードには、Caseオブジェクトのデータと、Accountオブジェクトの関連データが表示されます。これを達成できる2つのプロセスはどれですか？

A) 「dataloader」を使用してケースおよびアカウントオブジェクトからデータを抽出し、アカウントおよびケースデータを含むCSVファイルQを作成してから、CSVをデータセットとしてEinsteinAnalyticsにアップロードします。そのデータセットを使用してダッシュボードを構築する
B) ETLツールを使用してケースオブジェクトとアカウントオブジェクトからデータを抽出し、ETLツールを使用してアカウントとケースのデータをy / Q結合してから、データをEinsteinAnalyticsにアップロードします。ETLで生成されたデータセットを使用してダッシュボードを構築する
C) 「sfdcDigest」変換を使用してケースおよびアカウントオブジェクトからデータを抽出します。y/ Qは「augment」変換を使用してアカウントデータを含むケースデータを追加し、データセットとして保存し、生成されたデータセットを使用してダッシュボードを構築します
D) 「sfdcDigest」変換を使用してケースおよびアカウントオブジェクトからデータを抽出し、Q「append」変換を使用してアカウントデータを含むケースデータを追加し、データセットとして保存し、生成されたデータセットを使用してダッシュボードを構築します

2. Tableau CRM コンサルタントは、Product Sales データセットに新しい SalesTax フィールドを追加するように求められます。SalesTax を計算する式は (SubTotal'CountyTax) です。
SalesTax を計算してデータセットに挿入するには、コンサルタントはレシピでどのノードを使用する必要がありますか?

A) アップデート
B) トランスフォーム
C) 追加
D) 結合

3. 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) 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。
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) 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。

4. 会社のSalesforce組織で複数通貨が有効になっています。この会社のビジネスインテリジェンスチームは、Einstein Analyticsを使用して、データセット「OpportunityDataSet」を作成するデータフローを構築しました。このデータセットには、標準オブジェクトであるOpportunityから抽出されたデータが入力されます。抽出されたフィールドの1つは、標準フィールドの金額です。
ユーザーがEinsteinAnalyticsで「OpportunityDataSet」を調べた場合、金額の値はどの通貨で表示されますか？

A) データフローの「currency」属性に設定されている通貨
B) 接続されたユーザーの通貨で
C) データセットの「currency」属性に設定されている通貨
D) 統合ユーザーの通貨で

5. コンサルタントは、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のストーリーを作成しました。ストーリーを作成した後、コンサルティングには Einstein Discovery によってこのデータアラートが表示されます (図を参照)。
取るべき適切な行動を 2 つ挙げてください。
2 つの答えを選択してください

A) 0 未満の売上を手動で削除します (マイナスの売上はデータの問題である必要があります)。ただし、大きな値は維持します (データが多ければ多いほど、モデルはより良くなります)。
B) 0 未満および 2,489 を超える値が非常に珍しいため、ストーリーから除外する必要があるかどうか、クライアントと話し合ってください。
C) Einstein によって提案された外れ値を削除し、モデル メトリクスとストーリー インサイトを使用して品質が向上したかどうかを検証します。
D) Einstein の提案に従って外れ値を削除し、モデルをデプロイします。

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