최신 Salesforce Tableau CRM 무료 시험 질문 | SPOTO

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질문 #1

한 회사가 Einstein Analytics에 저장된 데이터세트의 값에서 도출할 수 있는 KPI를 표시하는 웹페이지를 구축하려고 합니다. Einstein Analytics 컨설턴트는 해당 데이터세트에서 어떻게 KPI를 도출할 수 있을까요?

A. 분석 외부 데이터 API Andleverage "쿼리"리소스를 사용하십시오

B. 데이터 세트를 XLS 파일로 내보내고 excel에 아인슈타인 분석 커넥터를 사용하십시오

C. Analytics Rest API를 사용하고 -Query "리소스를 활용하십시오

D. 데이터 세트를 CSV 파일로 내보내고 externaldatabase에로드하십시오

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정답: A

질문 #2

Einstein Analytics 대시보드에서 정보를 구성할 때 '진행적 공개' 디자인 원칙은 무엇을 의미합니까?

A. 더 자세한 내용을 더 깊이 드릴 수있는 옵션과 함께 사용자에게 그들이 볼 수있는 세부 수준 만 제공합니다

B. 최신 템플릿을 사용하여 가장 현대적인 모양과 느낌을 사용하십시오

C. 의도적으로 특정 세부 정보를 생략하여 사용자가 루트 원인 분석에 필요한 경우 임시 탐색을 수행 할 수 있습니다

D. 엄격한 보안을 구현하면 사용자에게 표시되는 정보의 양을 최소화하기 위해 예정됩니다

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정답: A

질문 #3

바인딩에는 어떤 두 가지 유형이 있나요? 두 가지를 선택하세요.

A. 결과 바인딩

B. 데이터 바인딩

C. 설명 결합

D. 선택 바인딩

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정답: AD

질문 #4

사용자가 데이터 세트에 대한 쿼리를 제출할 때 Einstein Analytics는 무엇을 확인합니까?

A. 사용자가 앱에 액세스 할 수 있는지 여부

B. 사용자가 액세스 할 수있는 필드

C. 사용자가 데이터 세트에 액세스 할 수있는 경우

D. 사용자가 액세스 할 수있는 행

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정답: D

질문 #5

데스크톱과 모바일 기기 모두에서 Einstein Analytics 대시보드를 쉽게 사용할 수 있도록 하는 방법을 가장 잘 설명하는 것은 무엇입니까?

A. 여러 레이아웃을 생성하고 모든 위젯을 새 기본 너비 내에 잘 맞도록 모든 위젯을 재정렬하십시오

B. 단일 레이아웃을 생성하고 아인슈타인 분석이 장치 유형에 최적으로 대시 보드 내용을 자동으로 구성하도록 허용합니다

C. 단일 레이아웃을 생성하고 모든 위젯을 재주문하여 어느 장치에서도 볼 때 잘 맞도록합니다

D. 여러 레이아웃을 만들고, 레이아웃 선택기가 장치와 일치하는지 확인하고 컨텐츠가 장치 화면 크기에 적합한 지 확인하기 위해 필요에 따라 위젯을 크기를 조정/숨기십시오

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정답: D

질문 #6

SAQL에서 필터, 제한, 순서 및 오프셋 함수의 순서는 무엇입니까?

A. 필터 및 순서가 상호 교환 될 수 있습니다

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정답: A

질문 #7

분석 앱이나 대시보드를 구축할 때 고려해야 할 핵심 설계 원칙 두 가지는 무엇인가요? 두 가지 답변을 선택하세요.

A. 강조 : 헤드 라인 및 키 차트와 같은 중요한 정보를위한 공간이 있는지 확인하십시오

B. 명확성 : 그들이 깔끔하고 해석하기 쉬운 지 확인하십시오

C. 일관성 : 사용자의 사용 편의성을 강화할 수있는 친숙 함이 있는지 확인하십시오

D. 균형 : 더 흥미로운 디자인을 얻기 위해 다른 차트의 균형을 유지하십시오

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정답: BC

질문 #8

XMD를 편집하려면 어떤 권한이 필요합니까?

A. 외부 데이터를 분석에 업로드하십시오

B. AnalyticStempleated 앱을 관리합니다

C. 분석 데이터 플로우 편집

D. 데이터 세트 레시피 편집

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정답: AC

질문 #9

고객은 각 판매 지역의 매출을 예측하는 SAQL 단계를 생성하려고 합니다. 쿼리에서 결과를 반환할 수 없지만, 시계열 구문에 오류가 있음을 확인했습니다. 고객은 Einstein 컨설턴트에게 다음 쿼리를 검토하고 오류를 수정해 달라고 요청했습니다. 어떤 시계열 구문이 이 쿼리를 수정할까요?

A. q = timeseries qgenerate 'sum_sales'는 'sum_sales'를 예측 _sales '로 사용합니다

B. q = timeseries q는 'sum_sales'를 예측 _sales로 생성합니다 (iength = 12, datecols = ( 'date_year', 'date_month "

C. q = timeseries q 'sum_sales'를 torecasted_sales '로 생성합니다 (datecols = ('date_year ', date_quarter', "y-q"), 파티션 = '영역', 계절성 = 4);

D. q = timeseries q (datecols = ( 'date_year', date_quarter ', "y-q"), partition ='region ')와 함께'sum_sales '를 torecasted_sales'로 생성합니다

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정답: B

질문 #10

표: Universal Containers에는 영업 관리자 대시보드가 있습니다. 그림과 같이 표를 작성하고 비교표의 첫 번째 줄에 요약을 계산해야 합니다. 요약은 어떻게 계산할 수 있습니까?

A. 비교 테이블에서 showummary 옵션을 사용하십시오

B. 요약을 계산하려면 공식 필드를 추가하십시오

C. SAQL 쿼리 사용 요약은 표준 인터페이스에서 사용할 수 없으므로 사용할 수 없습니다

D. DataFlow에서 computeexpression 필드를 작성하여 요약을 계산합니다

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정답: A

질문 #11

Salesforce 관리자가 사용자 지정 geoJSON을 사용하여 데이터를 표시하는 새 대시보드를 만들고 싶어합니다. 하지만 관리자가 UI를 통해 파일을 업로드할 수 없습니다. 어떻게 해야 할까요?

A. 시스템 권한을 사용한 권한 세트에 "분석 관리 사용자 정의 맵"을 추가하십시오

B. 분석 설정에서 "Geojson을 사용하여 사용자 정의 맵"을 활성화합니다

C. API를 통해 Geojson을 UI의 함수가 아니기 때문에 업로드하십시오

D. Salesforce 지원에 연락하고 ORG에 대한 사용자 정의지도 및 Geojson을 활성화하도록 요청하십시오

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정답: A

질문 #12

Einstein Analytics 팀은 외부 온프레미스 Oracle 데이터베이스의 값을 표시하는 대시보드를 만들고자 합니다. Oracle 데이터베이스의 데이터를 Einstein Analytics에 로드하는 두 가지 옵션은 무엇입니까? 2개 선택

A. thesalesforce soap 인터페이스를 사용하십시오

B. 분석 외부 데이터 API를 사용하십시오

C. Oracle 데이터베이스 커넥터를 사용하십시오

D. 데이터를 CSV 파일로로드하십시오

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정답: BC

질문 #13

컨설턴트가 매장 내 소비재 일일 판매량을 극대화하기 위한 스토리를 만들었습니다. 스토리를 만든 후, 컨설팅 담당자에게 Einstein Discovery에서 제공하는 데이터 알림(그래픽 참조)이 제공됩니다. 취해야 할 적절한 두 가지 조치는 무엇입니까? 두 가지 답을 선택하세요.

A. 아인슈타인에서 제안한대로 특이 치를 제거하고 모델을 배치하십시오

B. 0 이하의 값과 2,489 이상의 값이 너무 드물어 이야기에서 제외되어야하는 경우 클라이언트와 논의하십시오

C. 아인슈타인이 제안한 특이 치를 제거하고 품질이 향상되는 경우 모델 메트릭 및 스토리 통찰력을 사용하여 확인하십시오

D. 판매 벨로우 0 (음의 판매는 데이터 문제 여야 함)을 수동으로 제거하지만 큰 값을 유지하십시오 (데이터가 많을수록 모델이 더 좋을 것입니다)

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정답: AB

질문 #14

Universal Containers(UC)는 Salesforce를 활용하고 다양한 내부 시스템을 보유한 다국적 기업입니다. UC는 데이터 분석 플랫폼으로 Einstein Analytics를 사용하고 있으며, 온프레미스 데이터웨어하우스에서 데이터 세트를 생성하는 주간 수동 프로세스를 자동화하고자 합니다. 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 컨설턴트는 어떤 솔루션을 추천해야 할까요?

A. Salesforce 주간 수출 기능을 활용하십시오

B. 분석 커넥터를 활용합니다

C. 분석 외부 데이터 API와 함께 미들웨어 사용

D. 데이터 흐름을 사용합니다

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정답: C

질문 #15

차트에서 작업 메뉴를 사용하는 이유는 무엇입니까?

A. 대시 보드에 표시된 기간을 확장하려면

B. 대시 보드에서 위젯을 재 배열합니다

C. 채터에 게시합니다

D. 당신과 당신의 팀을 위해 운동 계획을 만들기 위해

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정답: C

질문 #16

Einstein Analytics에서 등록된 데이터 세트에서 데이터를 추출하기 위해 데이터 흐름에서 어떤 노드가 사용됩니까?

A. SFDCDIGEST

B. 소화

C. 수출

D. Edgemart

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정답: D

질문 #17

Universal Containers는 목록 위젯에서 어떤 항목을 선택해도 Einstein Analytics 대시보드 중 하나의 원형 차트에 영향을 미치지 않는다고 보고합니다. 목록 위젯과 원형 차트에 관련된 단계 옵션은 그래픽에 표시되어 있습니다. 각 단계가 동일한 데이터 세트를 사용한다는 점을 고려할 때, Einstein 컨설턴트가 이 문제를 해결하기 위해 구현할 수 있는 두 가지 변경 사항은 무엇입니까? 2개 선택

A. "step_pie_1"단계의 필터 섹션에서 선택 바인딩을 사용하십시오

B. 옵션을 활성화하십시오

C. "step_pie_1"단계에서 "Faceting에서 ApplyFilters"옵션을 활성화합니다

D. 단계 "region_1"의 필터 섹션에서 선택 바인딩을 사용하십시오

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정답: AC

질문 #18

조직에서 일부 활동 레코드에 관련 기회 레코드가 없습니다. 또한, 관련 활동 레코드가 없는 기회 레코드도 있습니다. 연관된 활동이 없더라도 모든 기회를 가져오고, 관련 활동 데이터가 있는 경우 해당 데이터를 가져오는 SAQL 문은 무엇입니까?

A. Q = 'ID'에 의한 COGROUP 기회, 'OpportunitiEld'에 의한 활동;

B. Q = 'ID'에 의한 Cogroup 기회, 'OpportunityLd'에 의한 활동;

C. Q = 'ID'에 의한 코그 그룹 기회, '기회 ld'에 의한 활동;

D. Q = 'ID'에 의한 Cogroup Opportunity, 'OpportunitionLd'에 의한 활동;

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정답: D

질문 #19

데이터 세트 빌더를 사용할 때 올바른 루트 객체를 선택하는 것이 중요한 이유는 무엇입니까?

A. 루트 객체는 누가 데이터 세트를 볼 수 있는지 결정합니다

B. 루트 객체의 데이터 만 데이터 세트에 포함시킬 수 있습니다

C. 루트 객체는 데이터 세트에 추가 할 수있는 관련 도체를 결정합니다

D. 루트 객체는 데이터 세트가 저장되는 앱을 결정합니다

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정답: C

질문 #20

한 회사가 Einstein Analytics를 사용하여 두 가지 데이터 세트를 생성했습니다. 1. "계정 기회" 데이터 세트는 계정 데이터로 보강된 기회 표준 객체의 데이터를 포함합니다. 2. "계정 사례" 데이터 세트는 계정 데이터로 보강된 사례 표준 객체의 데이터를 포함합니다. 이 회사는 계정당 총 기회 및 사례 수를 보여주는 렌즈를 구축하려고 합니다. 컨설턴트는 이 렌즈 구축을 어떻게 도울 수 있습니까?

A. 계정별로 집계 된 "OpportunityWithAccount"및 "CaseWithAccount"데이터 세트에서 새 데이터 세트를 생성하는 레시피를 작성하고 Alens에서 생성 된 데이터 세트를 사용하십시오

B. "Compare Table"을 사용하여 "Acc

C. UI에서 "OpportunitiveWithAccount"와 "CaseWithAccount"데이터 세트 사이의 연결 데이터 소스를 설정합니다

D. SAQL 쿼리를 사용하여 "OpportunitiveWithAccount"및 "CaseWithAccount"데이터 세트를 그룹화하고 가입 한 다음 결과를 생성하십시오

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정답: D

질문 #21

그래픽을 참조하세요. 아인슈타인은 스토리를 개선하기 위해 다음과 같은 칭찬을 발견했습니다. 두 변수가 동일하게 동작하는 것 같습니다. 추가 정보가 없다면, 올바른 행동은 무엇일까요?

A. 승진을 유지; 그것은 실행 가능한 변수이며 그것 없이는 규범 적 행동을 권장 할 수 없습니다

B. 이야기를 취소하고 데이터 세트를 재정의하십시오

C. 금액을 유지; 거래의 규모를 알지 못하면 이길 것인지 예측하기가 어렵습니다

D. 아무것도하지 않습니다

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정답: D

질문 #22

한 회사가 Salesforce에서 역할 계층 구조를 사용하여 데이터 보안을 구현합니다. Einstein Analytics에도 동일한 역할 계층 구조 기반 보안 모델을 적용하고 싶지만, 특정 역할의 사용자가 동일한 역할의 다른 사용자가 소유한 데이터를 볼 수 있도록 하려고 합니다. "평평화" 변환을 사용할 때 이러한 요구 사항을 충족하는 속성 설정은 무엇입니까?

A. Theattribute "Selfjield"를 True로 설정하십시오

B. 속성 "selfjield"를 False로 설정하십시오

C. 속성 "include_self_id"를 true로 설정하십시오

D. 속성 "Includ_self_id"를 False로 설정하십시오

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정답: C

질문 #23

인사이트 목록에서 가장 먼저 나타나는 인사이트는 통계적으로 결과 변수의 변동을 가장 많이 설명하는 인사이트입니다. 스토리를 스크롤하면서 나중에 나타나는 인사이트는 통계적으로 결과 변수의 변동을 덜 설명하는 변수들을 설명합니다. 하나의 변수를 선택할 때 무엇을 비교하는 것인가요?

A. CLV로 선택된 변수

B. 평균으로 선택한 변수 평균

C. 변수가 다른 선택 변수

D. 필터링 평균을 가진 선택된 변수 평균

E. 모든 스토리 데이터를 사용하여 선택한 변수

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정답: E

질문 #24

렌즈 시각화에서 5가지 측정값을 렌더링하는 데 적합한 차트 유형은 무엇입니까?

A. Treemap 차트

B. 산란 차트

C. 메트릭 레이더 차트

D. 쌓인 막대 차트

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정답: D

질문 #25

전시: 위의 '왜 이런 일이 일어났는가' 그래픽을 바탕으로 어떤 두 가지 진술을 결정할 수 있습니까? 2개의 답변을 선택하세요.

A. 독일은 제품이 콜센터 일 때 평균보다 낮지 만 더 잘 수행합니다

B. -2

C. 콜센터는 일반적으로 성능이 좋지 않은 제품이며, 독일에는 부정적인 영향을 미치는 더 많은 것이 있기 때문입니다

D. 독일은 더 많은 콜센터 제품을 판매하여 승리율을 높이는 데 도움이됩니다

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정답: CD

질문 #26

Universal Containers는 외부 도구에서 Einstein Analytics로 목표 데이터를 업로드하여 영업팀의 목표 달성률을 계산할 계획입니다. 목표 데이터는 매달 변경되므로 데이터 세트는 매달 업데이트되어야 합니다. 목표 데이터는 영업 담당자의 Salesforce ID, 목표 금액, 그리고 목표 달성 월을 포함하는 CSV 파일입니다. 각 영업 담당자의 파일에는 당해 연도의 매월 목표와 전년도의 목표가 모두 포함되어 있습니다.

A. 업데이트

B. 추가

C. 덮어 쓰기

D. 상향

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정답: C

질문 #27

아인슈타인 디스커버리 스토리의 모델 품질 지표는 네 가지 폴드의 지니 계수가 각각 0.82, 0.83, 0.84, 0.75임을 나타냅니다. 컨설턴트는 어떤 두 가지 조치를 취해야 합니까? 두 가지 답을 고르세요.

A. 메트릭의 변화가 정상 범위 내에 있기 때문에 스토리를 배포하십시오

B. 스토리를 배치하기 전에 전반적인 ginicoefficiet가 양호하다는 것을 확인하십시오

C. 대상 필드의 이상치에 대한 데이터 세트와 스토리 위에 표시되는 주요 예측 변수를 조사하고 확인하십시오

D. 스토리를 즉시 배치하지 말고 한 접는 이유를 연구하십시오

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정답: BD

질문 #28

아인슈타인 디스커버리 팀은 판매 기회의 마진을 극대화하는 모델을 개발했습니다. 새로 생성되거나 업데이트된 모든 기회의 결과를 예측하기 위해 이 모델을 기회 객체에 배포하려고 합니다. 이를 달성하기 위한 단계는 무엇일까요?

A. 기회에 대한 방아쇠를 만들고 Salesforce 외부 커넥터를 사용하여 아인슈타인 발견으로부터 예측을 얻습니다

B. 기회에 대한 정점 배치를 만들고 나머지 API를 사용하여 아인슈타인 발견으로부터 예측을 받으십시오

C. 기회에 대한 방아쇠를 만들고 AppExChange에서 Einstein Discovery Writeback Managed Package를 설치하십시오

D. 기회에 대한 방아쇠를 만들고 나머지 API를 사용하여 아인슈타인 발견으로부터 예측을 받으십시오

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정답: C

질문 #29

조직의 다른 사람들과 대시보드를 공유할 수 있나요?

A. 대시 보드에서 "공유"아이콘을 클릭하십시오

B. 렌즈의 "공유"아이콘을 클릭하십시오

C. 아니요, 대시 보드를 공유 할 수 없습니다

D. 데이터 세트에서 "공유"아이콘을 클릭하십시오

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정답: A

질문 #30

회사의 Einstein Analytics 대시보드를 업데이트하고 유지 관리해 달라는 요청을 받았습니다. 여러 데이터세트의 단계가 포함된 대시보드 중 하나에 대한 요청이 들어왔습니다. 이 요청은 한 데이터세트의 테이블을 다른 데이터세트의 차트 결과로 필터링할 수 있도록 하는 것입니다. 해결책은 결과 바인딩을 만드는 것입니다. 바인딩을 만들려면 어떤 세 단계를 구현해야 할까요?

A. 필터링 필드의 API 이름을 찾으십시오

B. 소스 필드의 API 이름을 찾아보세요

C. 소스 및 대상 단계 이름을 찾으십시오

D. 대시 보드 JSON의 대상 단계에서 결과 바인딩을 구성하십시오

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정답: ACD

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