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Salesforce Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| Tableau CRMダッシュボードの設計 | 19% | - 効果的な可視化の手法 - インタラクティブな機能の設計と設定 - モバイル端末向けの最適化 |
| 管理運用 | 9% | - 環境への展開と変更管理 - プラットフォームの設定と環境構築 - パフォーマンスの最適化 |
| セキュリティ | 11% | - ユーザー権限とアクセス制御 - 行レベルのセキュリティと共有設定 - データの暗号化と管理体制 |
| Tableau CRMダッシュボードの実装 | 18% | - SAQLによるクエリの作成と論理設計 - 分析レンズおよびダッシュボードの構築 - 分析機能の埋め込み実装 |
| データレイヤー | 24% | - スキーマの設計と最適化 - データの取り込みと同期処理 - データセットの管理と加工 - データフローとレシピの作成・運用 |
| Einstein Discoveryによる分析モデルの設計 | 19% | - モデルの作成と精度評価 - 分析結果と予測値の解釈方法 - 分析結果のSalesforce環境への展開 - モデル作成のためのデータ準備 |
Salesforce Tableau CRM Einstein Discovery Consultant 認定 Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant 試験問題：
問題 #1
What do you have to assign to users before they can access Analytics?
A. B and C
B. Permission set with at least one Analytics user permission
C. Username and password
D. A and B
E. Analytics permission set license (PSL)
問題 #2
An Einstein Analytics team wants to create a dashboard using two standard Salesforce objects. The dashboard should display data from the Case object, along with related data from the Account object. Which two processes can achieve this?
A. Extract data from the case and account objects using "sfdcDigest" transformation, y/ Q use "augment" transformation to add case data with account data, store as a dataset, and then build a dashboard using the generated dataset
B. Extract data from the case and account objects using "sfdcDigest" transformation, Q use "append" transformation to add case data with account data, store as a dataset, and then build a dashboard using the generated dataset
C. Extract data from the case and account objects using "dataloader", create a CSV file Q with account and case data, and then upload the CSV as a dataset to Einstein Analytics. Build a dashboard using that dataset
D. Extract data from the case and account objects using an ETL tool, use the ETL tool to y/ Q join account and case data, and then upload the data to Einstein Analytics. Build a dashboard using the ETL generated dataset
問題 #3
A story has been deployed to the Opportunity object with a prediction field, Predicted Amount.
How can all the Opportunity records be predictions written back to the Predicted Amount field?
A. Open all Opportunity records.
B. Mass edit all the records by populating the Predicted Amount field.
C. Enable a Bulk Scoring Job under the Prediction Definition.
D. Use the Prediction Service API to get the prediction and populate the Predicted Amount field.
問題 #4
Which chart type is suitable for rendering five measures in a lens visualization?
A. Metric Radar chart
B. Scatter chart
C. Stacked Bar chart
D. Treemap chart
問題 #5
Using the Setup menu, the Universal Containers company activated data sync (replication) in the Einstein Analytics settings. After running the sync, they notice that the aggregate sum of a field within their dataset is different than what they manually calculated by summing the same data in the Salesforce object from which the dataset was populated.
Which two differences in the newly synced data can explain this? Choose 2 answers
A. Differences involving workflow-updated fields
B. Differences involving formula fields
C. Differences involving permanently deleted records
D. Differences involving trigger-updated fields
解説：
| 問題 #1 正解： D | 問題 #2 正解： A、D | 問題 #3 正解： D | 問題 #4 正解： C | 問題 #5 正解： B、C |
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