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Salesforce Einstein-Analytics-and-Discovery-Consultant日本語 問題集

Einstein-Analytics-and-Discovery-Consultant日本語
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試験コード:Einstein-Analytics-and-Discovery-Consultant-JPN

試験名称:Salesforce Einstein Analytics and Discovery Consultant (Einstein-Analytics-and-Discovery-Consultant日本語版)

最近更新時間:2025-02-14

問題と解答:全210問

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質問 1:
Einstein Discoveryストーリーを構築するためのデータセットには、潜在的に関連する予測変数である72のフィールドが含まれています。
有意義で堅牢なモデルを実現するために、上位予測子を評価するためのベストプラクティスと考えられるアプローチはどれですか?
A. すべての予測子を使用してストーリーを構築し、Einstein Discoveryが上位の予測子を表示することを示します。
B. 予測子の最初のセットでストーリーを構築し、どの予測子がストーリーにとって重要かを評価します。次に、重要度の低いものを削除し、最初の実行で省略された予測子を追加して、その影響を評価します。
C. データの準備に戻り、ストーリーを作成するためにフィールドの数を30未満に減らします。
D. このデータセットは大きすぎるため、Einstein Discoveryで使用できません。少ない予測変数で新しいデータセットを要求します。
正解:B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 2:
Einstein Discoveryでストーリーを作成する場合、ストーリーの構築を実行する前に、潜在的な共線フィールドをすべて削除する必要がありますか '5
A. いいえ。できるだけ早く共線性を除去することが理想的ですが、アインシュタインはビルド後に警告を出し、リッジ回帰により共線性の過剰適合を防ぎます。
B. はい。共線変数が削除されない場合、Einstein Discoveryモデルのビルドは失敗します。
C. いいえ。アインシュタインディスカバリーは共線性の影響を受けないため、ストーリーとその後のモデルは問題ありません。
D. はい。すべての共線変数が除外されない場合、モデルは過剰適合し、意味がありません。
正解:A

質問 3:
Einstein Discoveryが既知のパターンのみを検出したことにクライアントが失望した場合、適切な対応は何ですか?
A. Einstein Analyticsなどの視覚化ツールを使用して詳細を明らかにすることをお勧めします。
B. テクノロジーはデータと同じくらい良いことを思い出させてください。
C. アインシュタインが洞察までの時間を短縮することを強調します。これは経験から学ぶよりもはるかに高速です。
D. ユースケースが正確でない可能性があることを伝えます。
正解:B

質問 4:
Salesforce Analyticsは...
A. インフォグラフィックのオンラインリポジトリ
B. サーフィンのレポートと予測を分析するためのツール
C. Salesforceに代わるCRM
D. Salesforceの上に構築されたアプリケーション
正解:D

質問 5:
Einstein Discoveryは、いくつかの異なる種類の推奨される洞察を提供します。これらの洞察のうち、説明的なものはどれですか?
A. 予測と改善
B. なぜ起こったか
C. 起こったこと
D. 違いは何ですか
正解:C
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 6:
Universal Containers社は、セットアップメニューを使用して、Einstein Analytics設定でデータ同期(レプリケーション)を有効にしました。同期を実行した後、データセット内のフィールドの総計は、データセットが入力されたSalesforceオブジェクトの同じデータを合計して手動で計算したものとは異なることに気付きます。
これを説明できるのは、新しく同期されたデータのどの2つの違いですか? 2つの答えを選んでください
A. 数式フィールドに関連する違い
B. 完全に削除されたレコードに関連する違い
C. ワークフロー更新フィールドに関連する違い
D. トリガー更新フィールドに関連する違い
正解:A,B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 7:
会社は、Einstein Analyticsに保存されたデータセットの値から派生できるKPIを表示するWebページを構築したいと考えています。 Einstein Analyticsコンサルタントは、これらのデータセットからこれらのKPIをどのように導出できますか?
A. Analytics REST APIを使用し、-query "リソースを活用します。
B. データセットをXLSファイルとしてエクスポートし、Einstein Analytics Connector for Excelを使用します。
C. Analytics外部データAPIを使用して、「クエリ」リソースを活用します。
D. データセットをCSVファイルとしてエクスポートし、外部データベースにロードします。
正解:C

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Salesforce Einstein-Analytics-and-Discovery-Consultant日本語 認定試験の出題範囲:

トピック出題範囲
トピック 1
  • Given A Scenario, Use Einstein Analytics To Design A Solution That Accommodates Dataflow Limits
トピック 2
  • Customize Existing Einstein Analytics Template Apps To Meet The Business Needs
  • Determine And Define Their Dashboarding Needs
トピック 3
  • Analyze The Story Results And Determine Suggested Improvements That Can Be Presented To The Customer
トピック 4
  • Improve Dashboard Performance By Restructuring The Dataset And
  • Or Data Using Lenses
トピック 5
  • Given A Dataset, Use Einstein Discovery To Prepare Data For Story Output By Accessing Data And Adjusting Outputs
トピック 6
  • Describe How The Salesforce Platform Features Map To The Model-View-Controller (MVC) Pattern
トピック 7
  • Given Customer Business Requirements, Develop Selection And Results Bindings With Static Steps
  • Develop Dynamic Calculations Using Compare Tables
トピック 8
  • Demonstrate Knowledge Of What Can Be Accomplished With The Einstein Analytics API
トピック 9
  • Create Meaningful And Relevant Dashboards Through The Application Of User Experience (UX) Design Principles And Einstein Analytics Best Practices

参照:https://trailhead.salesforce.com/help?article=Salesforce-Certified-Einstein-Analytics-and-Discovery-Consultant-Exam-Guide

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