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Salesforce Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Analytics Dashboard Design | 13% | - Creating dashboards following CRM Analytics best practices and UX design principles - Scoping, validating, and prioritizing dashboard design requirements - Identifying appropriate use and configuration of standard CRM Analytics templated apps |
| Topic 2: Analytics Dashboard Implementation | 19% | - Monitoring and optimizing query performance using Dashboard Inspector - Implementing delivery management strategies using versioning and/or Dashboard Publisher - Making dashboards actionable and accessible in Lightning pages - Using advanced functionality such as windowing and time series analysis in compare tables - Configuring dashboards using accurate query types and widget-level parameters - Developing selection/result interactions with different query types |
| Topic 3: Security | 16% | - Implementing security settings for users, groups, and profiles - App sharing based on user and group requirements - Dataset security settings using sharing inheritance and security predicates |
| Topic 4: 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 |
| Topic 5: Data Layer | 24% | - Data extraction from sources - Dataflow configuration for multi-object scenarios - Troubleshooting failed dataflow jobs - Incremental sync configuration - Understanding denormalized sequential datasets - Data transformation and loading into Einstein datasets |
| Topic 6: Einstein Discovery | 12% | - Analyzing model results and proposing data improvements - Adjusting data parameters and adding/removing data or columns to improve models - Enabling prediction features on Lightning record pages across Salesforce and CRM Analytics - Building models by assessing data and selecting prediction types (numeric, binary, multi-classification) - Monitoring and interpreting Model Cards to improve or maintain model performance |
Salesforce Tableau CRM Einstein Discovery Consultant (Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant日本語版) Sample Questions:
1. データセットには、複数のブールフィールドがあります。ダッシュボードに表示する場合、ブールフィールドはすべて同じ方法で表示する必要があります。trueの値を指定すると、「はい」という単語が緑色で表示されます。falseの値を指定すると、「いいえ」という単語が赤で表示されます。
これを達成できる2つの方法はどれですか？2つの答えを選択してください
A) データセットのXMDをダウンロードし、フィールドの値と色を変更してから、データセットにアップロードします。
B) エクスプローラーでブールフィールドを選択し、フィールドの[値の編集]オプションを使用して値と色を変更します。
C) エクスプローラーで、ブールフィールドを選択し、ブールフィールドを参照する派生ディメンションを作成してから、派生ディメンションの値と色を変更します。
D) データフローにXMDノードを作成して、フィールドの値のラベルと色を変更します。
2. Einstein Discovery ストーリーの作成には次のことが含まれます。
A) 企業レポートからテキストをコピーして Einstein Discovery に貼り付ける
B) Microsoft PowerPoint プレゼンテーションのアップロード
C) Einstein Analytics でデータセットを選択し、[ストーリーの作成] をクリックします。
D) データに関するメモの入力
3. Einstein Analyticsでは、登録されたデータセットからデータを抽出するためにデータフローで使用されるノードはどれですか？
A) エッジマート
B) ダイジェスト
C) エクスポート
D) sfdcDigest
4. Universal Containers社は、Microsoft Azure SQL Data Warehouseを使用して、営業担当者の目的に関する情報を収集しています。彼らは、Einstein Analyticsを使用して、このデータから洞察を得たいと考えています。したがって、ウェアハウスのデータをEinsteinAnalyticsデータセットに毎日自動的にロードする必要があります。また、データを変換して、会社の組織のデータとマージする必要があります。
これらの要件を満たすために使用できる3つのEinsteinAnalyticsユーザーインターフェイス機能はどれですか？3つの答えを選択してください
A) Analytics REST API
B) レシピ
C) データフロー
D) Excel用Einstein Analytics Connector
E) MicrosoftAzureSQLデータウェアハウスコネクタ
5. 作成されたストーリーの AUC は 0.62 です。
この AUC スコアを改善するためにできることを 2 つ挙げてください。
2 つの答えを選択してください
A) ストーリー インサイトの順序を降順に変更します。
B) トレーニング セットをセグメント化します。
C) 関連するデータの行をさらに追加します。
D) ストーリーを作成する前に、データフローで感情の検出を実行します。
Solutions:
| Question # 1 Answer: A,B | Question # 2 Answer: C | Question # 3 Answer: A | Question # 4 Answer: B,C,E | Question # 5 Answer: A,D |
