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Salesforce Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Einstein Discovery | 12% | - Adjusting data parameters and adding/removing data or columns to improve models - Monitoring and interpreting Model Cards to improve or maintain model performance - Building models by assessing data and selecting prediction types (numeric, binary, multi-classification) - Enabling prediction features on Lightning record pages across Salesforce and CRM Analytics - Analyzing model results and proposing data improvements |
| Topic 2: Analytics Dashboard Design | 13% | - Identifying appropriate use and configuration of standard CRM Analytics templated apps - Creating dashboards following CRM Analytics best practices and UX design principles - Scoping, validating, and prioritizing dashboard design requirements |
| Topic 3: Analytics Dashboard Implementation | 19% | - Implementing delivery management strategies using versioning and/or Dashboard Publisher - Configuring dashboards using accurate query types and widget-level parameters - Making dashboards actionable and accessible in Lightning pages - Using advanced functionality such as windowing and time series analysis in compare tables - Developing selection/result interactions with different query types - Monitoring and optimizing query performance using Dashboard Inspector |
| Topic 4: Security | 16% | - App sharing based on user and group requirements - Dataset security settings using sharing inheritance and security predicates - Implementing security settings for users, groups, and profiles |
| Topic 5: Data Layer | 24% | - Incremental sync configuration - Data transformation and loading into Einstein datasets - Troubleshooting failed dataflow jobs - Understanding denormalized sequential datasets - Data extraction from sources - Dataflow configuration for multi-object scenarios |
| Topic 6: Administration | 16% | - Managing CRM Analytics environment and configurations - Embedding analytics in Salesforce - SAQL query language for dashboard JSON and lens queries - Understanding recipes (Data Prep) for visual ETL interface |
Salesforce Tableau CRM Einstein Discovery Consultant (Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant日本語版) Sample Questions:
1. ある会社がEinsteinAnalyticsを使用して、次の2つのデータセットを作成しました。
1.「OpportunityWithAccount-データセット。アカウントデータによって拡張されたOpportunity標準オブジェクトからのデータが含まれています。
2.「CasewithAccount」データセット。これには、アカウントデータによって拡張されたCase標準オブジェクトからのデータが含まれています。
同社は、アカウントごとのオポチュニティとケースの総数を示すレンズを作成したいと考えています。コンサルタントはどのように彼らがこのレンズを作るのを手伝うことができますか？
A) アカウントごとに集計された「OpportunityWithAccount」と「CaseWithAccount」のデータセットから新しいデータセットを生成するレシピを作成し、生成されたデータセットをレンズで使用します。
B) SAQLクエリを使用して、「OpportunityWithAccount」および「CaseWithAccount」データセットをグループ化して結合し、結果を生成します。
C) 「テーブルの比較」を使用して「OpportunityWithAccount」データセットと「CaseWithAccount」データセットを「Accountld」を使用して結合し、アカウントごとに集計します。
D) UIの「OpportunityWithAccount」データセットと「CaseWithAccount」データセットの間にConnectDataSourcesを設定します。
2. 大企業は、EinsteinAnalyticsをフィールドセールスに展開しています。それらには明確に定義された役割階層があり、全員が階層上の適切なノードに割り当てられます。
個々の営業担当者は、自分が所有するすべての商談を表示できるか、アカウントチームまたは商談チームの一部として表示できる必要があります。セールスマネージャーは、セールスチーム全体のすべての機会を表示できる必要があります。同様に、セールスバイスプレジデントは、その階層にロールアップするすべての人の機会を表示できる必要があります。
オポチュニティデータセットには、オポチュニティの所有者を表す「Ownerld」というフィールドがあります。
この情報を前提として、Einsteinコンサルタントは上記の要件をどのように実装できますか？
A) データフローの一部として、役割階層でフラット化操作を使用し、商談データセットに'ParentRolelDs'という複数値属性を作成し、次のセキュリティ述語を適用します：'ParentRolelDs' == "$ User.UserRoleId" && ' Ownerld'=="SUser.Id"。
B) データフローの一部として、RolleldフィールドでcomputeRelativeを使用して、商談データセットに「ParentRolelDs」という属性を作成し、次のセキュリティ述語を適用します。「ParentRolelDs」== "$ User.UserRoleId" || 'Ownerld' =="$User.Id"。
C) データフローの一部として、役割階層でフラット化操作を使用し、商談データセットに「ParentRolelDs」という複数値属性を作成し、次のセキュリティ述語を適用します。「ParentRolelDs」== "$ User.UserRoleId" || TeamMember.Id'=="$User。Id"|| 'Ownerld'=="SUser.Id"。
D) データフローの一部として、RolleldフィールドでcomputeExpressionを使用して、商談データセットに「ParentRolelDs」という属性を作成し、次のセキュリティ述語を適用します。「ParentRolelDs」== "$ User.UserRoleId" || 'Ownerld' =="$User.Id"。
3. EinsteinDiscoveryにデータを取得できます。
A) データベース管理者があなたに代わってそれを行う場合のみ
B) Einstein分析データセットを使用する
C) USBドライブをラップトップに接続する
D) Salesforceがあなたに代わってそれを行う場合のみ
4. Einsteinコンサルタントは、既存のデータフローにいくつかのデータ値を追加する必要があります。テキストフィールド、数値（caseステートメントを介して）、および日付（SAQLを介して）です。
これを実現するには、どの計算オプションを使用する必要がありますか？
A) computeExpression
B) computeValue
C) computeData
D) computeField
5. Einstein Discoveryを使用してCSVファイルのデータをどのように分析しますか？
A) CSVファイルからデータをインポートすることはできません
B) CSVファイルをEinstein Analyticsデータセットにインポートしてから、ストーリーを作成します。
C) CSVファイルを最も類似したSalesforceオブジェクトにインポートしてから、そのオブジェクトでレポートを実行します。
D) CSVファイルをEinsteinDiscoveryにインポートします。
Solutions:
| Question # 1 Answer: B | Question # 2 Answer: C | Question # 3 Answer: B | Question # 4 Answer: A | Question # 5 Answer: B |
