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

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Salesforce Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant日本語 Exam Syllabus Topics:

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

1. Tableau CRMコンサルタントは、レシピを使用して新しいデータセットを作成することにしました。
レシピに使用できる2つのソースタイプはどれですか？
2つの答えを選択してください

A) 接続データ（同期）
B) Salesforceオブジェクトからのレコード
C) データセットレンズ
D) 既存のデータセット

2. マージンを調査するストーリーでは、製品グループ間の大きな違いがストーリーを支配しています。これを解決するために、アインシュタインのコンサルタントはどのような行動を取る可能性がありますか？

A) データセット内の極値を削除します。
B) 地域ごとに別々のストーリーを実行します。
C) 製品グループごとにマージンを正規化します。
D) データセットにデータを追加します。

3. 顧客は、店舗での消費者製品の 1 日の販売数量を最大化するように設定されたストーリーを検討しており、このグラフを参照しています。視覚化されたツールチップはサンフランシスコの青いバーに属しており、特にその都市における 11 月の日次販売数量を反映しています。
この洞察から導き出せる結論を 2 つ挙げてください。

A) 11 月のサンフランシスコ店舗の 1 日あたりの平均数量は、サンフランシスコの他の月の平均よりも 1,239 個多かった。
B) 11 月の売上は他の月よりも高くなります。この 11 月の影響はサンフランシスコで最も強いです。
C) 11 月のサンフランシスコ店舗の 1 日あたりの平均アイテム数は 1601 個で、世界平均の 335 個を上回っています。
D) 11 月のサンフランシスコ店舗の 1 日あたりの平均数量は、国内の 11 月の全売上高の平均を 1,239 個上回りました。

4. Universal Containers Einstein Analytics チームは、次の 2 つのウィジェットを備えたダッシュボードを構築しました。
1. ステップ「Type_2」に関連付けられ、ディメンション「Type」によってグループ化されたリスト ウィジェット (複数選択)
2. ステップ「Step_pie_3」に関連付けられ、ディメンション「Type」によってグループ化された円グラフ ウィジェット チームはバインディングを使用して、リスト ウィジェット内の選択によって円グラフがフィルタリングされるようにしたいと考えています。
その他の注意事項：
* ステップでは異なるデータセットを使用します。
* ユーザーは複数のタイプを選択できる必要があります (複数選択)。
バインディングの正しい構文は何ですか?

A)

B)

C)

D)

5. 顧客価値をモデル化するために、コンサルタントは、2 年間にわたって個々の顧客が費やした金額 ($) を集計することにしました。
結果変数を参照して、コンサルタントはどのようなアクションをとるべきでしょうか?

A) 結果変数を最小化する場合に選択します。
B) データ準備で、非常に高い値、高い値、平均値、低い値、および非常に低い値の範囲の 5 つのビンまたは収益を作成します。
C) データフローで、非常に高い価値、高い価値、平均的な価値、低い価値、非常に低い価値の範囲の 5 つの収益ビンを作成します。
D) オプションを選択します: 0 以上の整数を期待しますか?

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