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Salesforce Tableau CRM Einstein Discovery Consultant (Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant日本語版) Sample Questions:

1. レンズの視覚化で5つのメジャーをレンダリングするのに適したチャートタイプはどれですか？

A) 積み上げ棒グラフ
B) 散布図
C) メトリックレーダーチャート
D) ツリーマップチャート

2. データセットレシピで何ができますか？

A) 異なるデータセットのデータを組み合わせる
B) ダッシュボードを作成する
C) データチリを作る
D) 外部データをアナリティクスに抽出します

3. ストーリーの洞察は、さまざまな変数と変数の組み合わせがどのような種類の変数の変化を説明するかを示していますか？

A) ローカル変数
B) 結果変数
C) 説明変数
D) グローバル変数
E) 三次変数

4. 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) 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。
B) 「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。
C) 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。
D) 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。

5. コンサルタントは、進行中の不正取引の支援を必要とするクレジットカード会社と協力しています。同社は、コンサルタントがEinsteinDiscoveryで分析するための代表的なサンプルデータセットを提供しています。ストーリーの最初の評価は、サードパーティの支払いアプリがこれらの不正な取引の原因であることを示しています。ただし、同社はこの評価結果を拒否し、懸念されるほど長い間、この支払いアプリとのパートナーシップを結んでいないと述べています。
ストーリーの結果を改善するために推奨される次のステップは何ですか？

A) クレジットカード会社のドメイン知識を使用し、サードパーティの支払いアプリをストーリーから除外します。
B) サードパーティの支払いアプリが原因であることをより明確に示すために、ストーリーを調整します。
C) ストーリーが偏りのない結果を返し、最初の評価が正確であることを会社に説明します。
D) 分析するより包括的なデータセットをクレジットカード会社に依頼します。

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