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CRM Analytics and Einstein Discovery Consultant Exam問題と回答PDF |SPOTO

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質問 #1
Einstein Discovery は次の機能を備えたツールです。
A. タッフに個人的なデータサイエンティストがいるようなものです
B. イの専門家とデータアナリストのチームを交換します
C. なたのビジネスに最適なデータサイエンティストを雇うのに役立ちます
D. なたよりもあなたのビジネスをよく理解しています
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正解: A
質問 #2
ある大企業では、全営業担当者の達成度とコミッションのフィールドを含む単一のデータセットを保有しています。各営業担当者は、担当部門内の各担当者の達成度データを閲覧できる必要があります。一方、コミッションデータは各担当者が自分のデータのみ閲覧できるようにする必要があります。この要件を適用するには、どのオプションを使用すべきでしょうか？
A. 成と手数料のために個別のデータセットを作成し、セキュリティの述語や継承を共有する。
B. 売組織をAtainment Dataset Accessリストに追加します。
C. 有継承を使用します。
D. 存の単一データセットにセキュリティ述語を適用します。
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正解: A
質問 #3
ある企業は、データフローの上限に達することなく、CRM Analyticsと毎日データを同期させる必要があります。データ同期の頻度を管理するには、主にどのツールを使用すべきでしょうか？
A. ータマネージャー
B. ータ統合ルール
C. スタムAPI統合
D. 部データ同期
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正解: A
質問 #4
ユーザーがデータセットに対してクエリを送信すると、Einstein Analytics は何をチェックしますか?
A. ーザーがアプリにアクセスできるかどうか
B. ーザーがアクセスできるフィールド
C. ーザーがデータセットにアクセスできる場合
D. ーザーがアクセスできる行
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正解: D
質問 #5
上記の「なぜそれが起こったのか」の図に基づいて判断できる 2 つの記述のうち、どれが正しいですか。2 つの回答を選択してください。
A. イツは、製品がコールセンターである場合、平均より低いがより良いパフォーマンスを発揮します。
B. -2
C. ールセンターは一般的にパフォーマンスが悪い製品であり、ドイツにはマイナスの効果があるため、より多くのパフォーマンスがあります。
D. イツはより多くのコールセンター製品を販売しているため、勝利率を上げるのに役立ちます。
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正解: BD
質問 #6
ユーザーあたり 1 時間あたりの最大 Analytics API 呼び出し回数
A. 50,000
B. 10,000
C. 5,000
D. 100,000
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正解: B
質問 #7
CRM Analyticsコンサルタントは、外部データベースと5つの外部Salesforce環境からCRM Analyticsにデータを取り込むことを依頼されました。ローカルSalesforceコネクタから25個のオブジェクトが有効になっています。要件は以下のとおりです。* 外部データベースから10個のオブジェクトが有効であること* 外部Salesforce環境3つからそれぞれ12個のオブジェクト* 残りの2つの外部Salesforce環境からそれぞれ15個のオブジェクトコンサルタントは、各コネクタがオブジェクトごとに以下の数を取り込むと見積もっています。
A. 効なオブジェクトの総数
B. ールスフォース外部コネクタ同期行の数
C. ータの保存行
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正解: A
質問 #8
どのステートメント セットが年間累積ベースで毎月の金額を生成しますか?
A. 果=ロード「機会1」; result =グループresult（「clodadate_year」、「closedate_month」）; result = foreach resultは、「cloptary_year」、 'cloldate_month'、sum（sum（lument））over（[
B. 果=ロード「機会1」; result =グループresult（「clodadate_year」、「closedate_month」）; result = foreach resultは、「cloptary_year」、 'cloldate_month'、sum（sum（lument））over（[
C. result = load“ Opportunity1 "; result =グループresult（「clodadate_year」、「closedate_month」）; result = foreach resultは、「cloptary_year」、 'cloldate_month'、sum（sum（rumant））over（[
D. 果=ロード「機会1」; result =グループresult by（ 'closedate_year〜〜〜closetate_month’）; result = foreach resultは、「cloptary_year」、 'cloldate_month'、sum（sum（lument））over（[
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正解: D
質問 #9
バインディングを使用する前に、ファセットを使用してウィジェット間の相互作用を指定してみることができます。
A.
B.
回答を見る
正解: B
質問 #10
マージンを調査するストーリーにおいて、製品グループ間の大きなばらつきがストーリーの焦点となっています。アインシュタインのコンサルタントは、この問題を解決するためにどのような行動を取るべきでしょうか？
A. ータセットにさらにデータを追加します。
B. 品グループごとにマージンを正規化します。
C. ータセットの極値を排除します。
D. 地域の個別のストーリーを実行します。
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正解: C

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