Free Salesforce Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant日本語 Practice Test & Real Exam Questions, Page 1

Question #1

クライアントには、7つの異なるダッシュボードで使用される2つのデータセットがあります。これらのダッシュボードのうち3つはマーケティングで使用され、4つは販売で使用されます。クライアントは、マーケティングのみがマーケティングダッシュボードにアクセスでき、セールスのみがセールスダッシュボードにアクセスできることを要求します。
どのような解決策をお勧めしますか？

A. データセットを複製し、2つのカスタムアプリを作成します。1つはマーケティングダッシュボードとマーケティングを「編集者」とするデータセット用、もう1つは販売ダッシュボードと販売を「編集者」とするデータセット用です。

B. 3つのカスタムアプリを作成します。1つは「ビューア」としてマーケティングを使用するマーケティングダッシュボード用、もう1つは販売を使用する販売ダッシュボード用です。
「ビューア」、およびマーケティングと販売が「ビューア」であるデータセット用の1つ。

C. 2つのカスタムアプリを作成します。1つは「ビューア」としてマーケティングを使用するマーケティングダッシュボード用で、もう1つは販売を使用する販売ダッシュボード用です。
「視聴者」両方のカスタムアプリへの参照としてデータセットを追加します。

D. データセット用に1つのカスタムアプリを作成し、それを「ビューア」としてマーケティングやセールスと共有します。

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Question #2

Einsteinコンサルタントは、顧客に暗号化を実装しています。
EinsteinAnalyticsEncryptionに関する2つの説明のうち正しいものはどれですか。2つの答えを選択してください

A. 自分の鍵を持参することはサポートされていません。

B. デフォルトでは、Salesforceオブジェクトのデータの暗号化に使用されるのと同じキーがEinsteinAnalyticsのデータの暗号化に使用されます。

C. Einstein Analytics Encryptionを有効にすると、新しく登録されたすべてのデータセットが保存時に暗号化されます。

D. 顧客の組織には、ShieldPlatformEncryptionテナントシークレットが必要です。

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Question #3

コンサルタントは、運送会社向けに Tableau CRM ダッシュボードを構築しました。コンサルタントはデータ同期 (レプリケーション) を有効にして、データセットの更新速度を向上させました。
ダッシュボード上のデータはどのくらいの頻度で更新されますか?

A. ユーザーがダッシュボードを開くたび

B. データ同期が完了まで実行され、次にレシピが完了まで実行された場合。

C. レシピが完了まで実行され、その後データ同期が完了まで実行される場合。

D. ダッシュボードビューアが [更新] ボタンをクリックしたとき。

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Question #4

Einstein Analyticsダッシュボードで情報を整理する場合、「段階的開示」の設計原則とはどういう意味ですか？

A. 最新のテンプレートを利用して最新のルックアンドフィールを実現します。

B. ユーザーに表示する必要のある詳細レベルのみを提供し、さらに詳細にドリルダウンするオプションを提供します。

C. ユーザーに表示される情報の量を最小限に抑えるために、厳密なセキュリティ述語を実装します。

D. 根本原因分析が必要な場合にユーザーがアドホックな調査を行えるように、特定の詳細を意図的に省略します。

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Question #5

アインシュタインディスカバリーストーリーとは何ですか？

A. 複数の結果変数とそれらの変数に影響を与える要因との関係を理解するのに役立つグラフ、統計分析、およびテキストのコレクション

B. 娯楽のために語られた架空または実在の人々とイベントの説明

C. 単一の結果変数とその変数に影響を与える要因との関係を理解するのに役立つグラフ、統計分析、およびテキストのコレクション

D. 結果の原因を正確に証明するグラフ、統計分析、およびテキストのコレクション

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Question #6

Einstein Discoveryは、次のようなツールです。

A. ビジネスに最適なデータサイエンティストを採用するのに役立ちます

B. スタッフに個人データサイエンティストがいるようなものです

C. BIエキスパートとデータアナリストのチームを置き換えます

D. あなたよりもあなたのビジネスをよく理解している

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Question #7

シニアセールスビジネスアナリストは、会計年度の製品機会を含むダッシュボードを求めています。情報は包括的なスプレッドシートで管理されていますが、その内容を説明する必要がある場合がよくあります。ダッシュボードをスケッチした後、コンサルタントは構築を開始する準備ができています。
このダッシュボードに適用する必要がある概念はどれですか？

A. ウィジェットのアクションと探索を制限して、ユーザーが高レベルの情報のみに集中できるようにします。

B. デスクトップを念頭に置いてダッシュボードを設計し、一貫性を保つためにモバイルデバイスにも同じレイアウトを使用します。

C. さまざまなグラフタイプを使用して、ダッシュボードを面白く魅力的なものにします。

D. 結論を説明するのではなく、チャートを使用してユーザーが質問するのを助けます。

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Question #8

コンサルタントがビューを入力された値で囲まれたドメインに制限できるウィジェットプロパティはどれですか？

A. カスタム範囲を追加

B. フィルターを追加

C. カスタムドメインを追加

D. 範囲でフィルタリング

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Question #9

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. MicrosoftAzureSQLデータウェアハウスコネクタ

B. レシピ

C. データフロー

D. Analytics REST API

E. Excel用Einstein Analytics Connector

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Question #10

目標に対して実現された売上高の進捗状況を追跡するのに最適なチャートタイプはどれですか？

A. フラットゲージ

B. ピボットテーブル

C. 棒グラフ

D. 円グラフ

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Question #11

顧客は、300 を超える一意の製品名で構成されるデータセットを持っています。製品名を含む予測モデルを要求します。
アインシュタインコンサルタントはどのような行動をとるべきでしょうか?

A. 明確にするために、製品名ではなく SKU 番号を使用します。

B. モデルを調整して、結果変数の極値を排除します。

C. 分析を複数のモデルに分割すると、それぞれのモデルの製品数が少なくなります。

D. Product オブジェクトのデフォルト変数を使用してモデルを実行します。

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Question #12

Analyticsアプリ用に個別の権限セットライセンスが必要ですか？

A. はい

B. いいえ

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Question #13

Universal Containers 社は、顧客あたりの収益を予測して最大化するために Salesforce で使用したい 3 つの Einstein Discovery ストーリーを構築しました。これらのストーリーは、EMEA、AMER、APAC など、ビジネスを展開しているすべての地域を対象としています。
コンサルタントは、3 つの Einstein モデルを Salesforce に導入するのをどのように支援できるでしょうか?

A. 同じモデルをすべてのアカウントにリリースし、Apex トリガを使用して適切な予測を呼び出します。

B. リージョンごとにアカウントデータをセグメント化し、各セグメントに適切なモデルをデプロイします。

C. アカウントデータをリージョンごとにセグメント化し、同じモデルをすべてのセグメントにデプロイします。

D. 同じモデルをすべてのアカウントにデプロイし、地域フィールドをアクション可能な変数として設定します。

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Question #14

Universal Containers社は、自社のビジネスについてすべてを知っていると考えています。ただし、Einstein Discoveryは、懸念される予期しないパターンを表面化します。彼らは部門の専門家を呼び、アインシュタインのコンサルタントと次のステップについて話し合うための会議を開きます。
コンサルタントは次の行動として何をアドバイスすべきか」

A. 予期しないパターンの原因となるデータを除外し、新しい結果を分析します。

B. 新しいパターンを受け入れ、アインシュタインが顧客と同じくらい正確にビジネスを知っていることを確信します。

C. パターンがデータの問題なのか新しい洞察なのかを判断します。

D. 詳細な分析については、データサイエンティストに相談してください。

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Question #15

データセットを作成するための2つの主な手順は何ですか？

A. 計画と地図

B. 実行および監視

C. 抽出して準備する

D. 構築して探索する

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