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

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Three efficient versions

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

1. 示す：

運送会社がデータセットを作成しました。「Bookll」には、2018年の最初の6か月間の地域ごとの1か月あたりの予算が含まれています。データセットは図に示されています。今、彼らは毎月の各地域の総予算を示すレンズを作成したいと考えています。データがない場合でも、地域と月のすべての組み合わせをレンズに表示する必要があります。
アインシュタインのコンサルタントは、この会社がこのレンズを製造するのをどのように支援できますか？

A) 「テ​​ーブルの比較」を使用し、「要約の表示」オプションを使用します。
B) 「partition」パラメータで「fill」ステートメントを利用するSAQLクエリを使用します。
C) SAQLクエリを使用して、データセットからデータが欠落しているデータの偽の行を作成します。
D) 「テーブルの比較」を使用し、「現在の合計」機能を利用して列を追加します。

2. Einstein Discovery ストーリー用にトレーニング データセットが準備されています。1 つは外れ値で偏っています。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とるべきでしょうか?

A) 不正なデータがあるため、フィールドを削除します。
B) ビニング方法を固定幅に変更します。
C) 外れ値の行を削除します。
D) フィールドは結果変数ではないため、何もありません。

3. コンサルタントは、ストーリーの中で重要な予測因子が何であるかを理解したいと考えています。
この情報が見つかる 2 つの場所はどこですか?
2 つの答えを選択してください

A) ストーリー設定で、予測フィールドの強度が計算され、視覚化されます。コンサルタントは、それに応じて予測フィールドのリストを並べ替えることができます。
B) [モデル メトリック] セクション。上位の予測子がリストされます。
C) モデル展開ウィザードで実行可能なフィールドを選択するとき
D) ストーリー改善のためのアインシュタインの推奨事項。最も強力な予測変数を削除するための推奨がない場合、ストーリーには重要な予測変数は含まれず、弱い (おそらく無関係な) 用語のみが含まれます。

4. 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) Analytics REST API
B) レシピ
C) Excel用Einstein Analytics Connector
D) データフロー
E) MicrosoftAzureSQLデータウェアハウスコネクタ

5. 比較テーブルのデフォルトの＃行。

A) 3000
B) 2000
C) 1000
D) 1500

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