Salesforce Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant日本語

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

1. YasmineはDanielleに、Einstein Discoveryが提供する人工知能を使用して分析を強化することに関心があると語り、Mosaicはおそらく独自の手段では考慮しなかったでしょう。DanielleはEinsteinAnalyticsを使用してデータをEinsteinDiscoveryにロードするにはどうすればよいですか？

A) データセットとしてEinstein Analyticsにロードされたデータは、個別のロードプロセスなしでEinsteinDiscoveryで使用できます。
B) それは不可能です。DanielleはEinsteinDiscoveryにログインし、そこからデータをインポートする必要があります。
C) Danielleには、外部データをAnalyticsにアップロードする権限を含む権限セットが必要です。その後、Danielleは、Einstein Discoveryにログインして、そこからデータをインポートできます。
D) Danielleには、アナリティクスデータのダウンロード権限を含む権限セットが必要です。その後、Danielleは、エクスポートノードを使用してデータをEinsteinDiscoveryに読み込むことができます。

2. ウィザードの質問に対する回答を変更するとどうなりますか？

A) ServiceCloudの実装を変更する
B) ウィザードから与えられた3つの願いのうちの1つを使い切る
C) 新しいKPIを使用してダッシュボードの新しいセットを作成します
D) ダッシュボードを微調整して、会社が主要な指標を測定する方法を反映します

3. Universal Containers社は、Einstein Analyticsを使用して、販売、サービス、マーケティングなどのさまざまな部門のダッシュボードを構築しています。同じ部門のユーザーは同じ役割を持ち、同じダッシュボードにアクセスできる必要があります。異なる部門のダッシュボードは、同じ行レベルのセキュリティを持ついくつかの一般的なデータセットを使用します。
アインシュタインのコンサルタントはこのニーズにどのように対処できますか？

A) 部門ごとに1つのアプリケーションを作成し、共通のデータセットを共有アプリに配置し、プロファイルを使用してアプリケーションを共有します。
B) 部門ごとに1つのアプリケーションを作成し、役割を使用してアプリケーションを共有します。
C) 部門ごとに1つのアプリケーションを作成し、共通のデータセットを共有アプリに配置し、役割を使用してアプリケーションを共有します。
D) 部門ごとに1つのアプリケーションを作成し、共通のデータセットを共有アプリに配置し、権限セットを使用してアプリケーションを共有します。

4. ある会社は、EinsteinAnalyticsを使用して販売パイプラインの傾向を分析したいと考えています。同社は販売プロセスを加速したいと考えています。そのためには、機会が各段階で費やす平均時間を知る必要があります。この値はSalesforceで事前に計算されていないため、コンサルタントはデータフローを使用して計算することをお勧めします。
データフローを使用して、商談が各ステージで費やす平均時間をどのように計算できますか？

A) 期間を計算するためのSAQL式を使用したcomputeRelative変換
B) 期間を計算するためのSAQL式を使用したcomputeExpression変換
C) 期間を計算するためのオフセットパラメーターを使用したcomputeRelative変換
D) オフセット式を使用して変換をフラット化し、期間を計算します

5. クライアントは、各販売地域の売上を予測するSAQLステップを作成しようとしています。クエリを取得して結果を返すことはできませんが、エラーが時系列ステートメントにあることを識別しました。彼らは、Einsteinコンサルタントに、次のクエリを確認してエラーを修正するように依頼しました。

どの時系列ステートメントがクエリを修正しますか？

A) q = timeseries q generate 'sum_Sales' as Forecasted_Sales' with (Iength = 12, dateCols=('Date_Year', 'Date_Month". "Y-M"), partition='Region');
B) q = timeseries q generate 'sum_Sales' as Torecasted_Sales' with (dateCols=('Date_Year', Date_Quarter', "Y-Q"), partition='Region');
C) q = timeseries q generate 'sum_Sales' as Torecasted_Sales' with (dateCols=('Date_Year', Date_Quarter', "Y-Q"), partition='Region', seasonality=4);
D) q = timeseries q generate 'sum_Sales' as Forecasted_Sales' with (dateCols=('Date_Year, Date_Quarter', "Y-Q"), partition=Region', ignoreLast=true);

Solutions: