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試験コード:Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant-JPN

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

認証ベンダー:Salesforce

最近更新時間:2026-08-12

問題と解答:全244問

購買オプション:"オンライン版"
価格:¥8500 
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Salesforce Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant日本語 試験シラバストピック:

セクション比重目標
トピック 1: 分析ダッシュボードの設計13%- ダッシュボード設計要件の範囲設定、検証、および優先順位付け
- 標準 CRM Analytics テンプレートアプリの適切な使用と設定の特定
- CRM Analytics のベストプラクティスと UX 設計原則に従ったダッシュボードの作成
トピック 2: セキュリティ16%- 共有の継承とセキュリティ述語を使用したデータセットのセキュリティ設定
- ユーザーおよびグループの要件に基づくアプリの共有
- ユーザー、グループ、プロファイルに対するセキュリティ設定の実装
トピック 3: 管理16%- dashboard JSON と lens クエリのための SAQL クエリ言語
- CRM Analytics 環境と設定の管理
- Salesforce に分析機能を埋め込む
- 視覚的な ETL インターフェースのための recipes (Data Prep) の理解
トピック 4: Einstein Discovery12%- データパラメータの調整、およびモデル改善のためのデータや列の追加/削除
- Salesforce および CRM Analytics 全体の Lightning レコードページで予測機能を有効化する
- データを評価し、予測タイプ(数値、二値、多クラス分類)を選択してモデルを構築する
- モデル結果の分析とデータ改善の提案
- Model Cards を監視して解釈し、モデルのパフォーマンスを改善または維持する
トピック 5: データレイヤー24%- 失敗した Dataflow ジョブのトラブルシューティング
- Einstein データセットへのデータ変換と読み込み
- 複数オブジェクト シナリオ向けの Dataflow 設定
- 増分同期の設定
- ソースからのデータ抽出
- 非正規化されたシーケンシャルデータセットの理解
トピック 6: 分析ダッシュボードの実装19%- バージョン管理や Dashboard Publisher を使用した配信管理戦略の実装
- Dashboard Inspector を使用したクエリパフォーマンスの監視と最適化
- 比較テーブルでの windowing や時系列分析などの高度な機能の使用
- Lightning ページでダッシュボードをアクション可能かつアクセス可能にする
- 異なるクエリタイプを使用した選択/結果の相互作用の開発
- 正確なクエリタイプとウィジェットレベルのパラメータを使用したダッシュボードの設定

Salesforce Tableau CRM Einstein Discovery Consultant (Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant日本語版) 認定 Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant日本語 試験問題:

1. 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。
B) 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。
C) 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。
D) 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。


2. インサイトのリストで最初に表示されるインサイトは、結果変数の最も大きな変動を統計的に説明するものです。ストーリーをスクロールするときに後で表示される洞察は、統計的に、結果変数の変動をあまり考慮しない変数を説明します。
1つの変数を選択するとき、何を比較していますか?

A) すべてのストーリーデータを含む選択された変数
B) 別の変数で選択された変数
C) 選択された変数の平均と平均
D) CLVで選択された変数
E) フィルター処理された平均を使用した選択された変数平均


3. 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) ピボットテーブル
B) 円グラフ
C) フラットゲージ
D) 棒グラフ


4. モデルを既存の予測にデプロイする場合、w 数を考慮する必要があります"1

A) 20: 予測定義のモデル数の制限。
B) 10: 予測定義のモデル数の制限。
C) 5: 予測定義の総数の制限。
D) 3: モデルの総数の制限。


5. 展示を参照してください。

Universal Containers は、リスト ウィジェットでの選択は、Tableau CRM ダッシュボードの 1 つの円グラフに影響を与えないと報告しています。リスト ウィジェットと円グラフに関連付けられたクエリ オプションを図に示します。クエリが同じデータセットを使用している場合、Tableau CRM コンサルタントはこの問題を解決するためにどの変更を実装できますか?

A) クエリ「Step_pie_1」でファセットを None ではなく All に設定します。
B) クエリ「Region_1」のフィルター セクションで選択バインディング/インタラクションを使用します。
C) クエリ「Step_pie_1」のフィルター セクションで結果バインディング/インタラクションを使用します。
D) クエリ「Region_1」でファセットを None ではなく all に設定します。


質問と回答:

質問 # 1
正解: D
質問 # 2
正解: A
質問 # 3
正解: C
質問 # 4
正解: B
質問 # 5
正解: A

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长谷**

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