진정한 시뮬레이션 환경

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커리큘럼 소개

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간결한 내용

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최신 Salesforce Consultant Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant 무료샘플문제:

1. A consultant built a Tableau CRM dashboard for a shipping company. The consultant enabled data sync (replication) to increase the speed to datasets refreshing.
How often will the data on the dashboard be refreshed?

A) Each time a user opens the dashboard
B) When the Data Sync runs to completion, and then recipe runs to completion.
C) When the dashboard viewer clicks the Refresh button.
D) When recipe runs to completion, and then Data Sync runs to completion.

2. A Tableau CRM consultant decides to use a recipe to create a new dataset.
Which two source types can be used for the recipe?
Choose 2 answers

A) Dataset lens
B) Existing datasets
C) Connected data(Synced)
D) Records from a Salesforce object

3. After the initial creation of a story, the first story insight explains 93% of the variation of the outcome variable. This is unusual high?
What is the most likely multiple for this?

A) The outcome variable is causing data leakage.
B) The dataset contains too many rows.
C) The dataset used in the story suffers from too many outlier values.
D) The dataset contains multiple dominant values.

4. A list widget is added to a dashboard with existing charts and tables. What must be true for the list widget to facet the dashboard charts and tables using widget properties?

A) Chart and table steps must have their own list widgets.
B) The list, chart, and table steps must share common dimensions from different datasets.
C) The list, chart, and table steps must share a common name.
D) The list, chart, and table steps must share the same dataset.

5. A consultant has created a story to maximize the daily sales quantity of consumer products in stores. After creating a story, the consulting is presented with this data alert by Einstein Discovery (see graphic).
What are two appropriate actions to take?
Choose 2 answers

A) Remove the outliers as suggested by Einstein, and verify using model metrics and story insights if the quality improved.
B) Remove the outliers as suggested by Einstein and deploy the model.
C) Manually remove the sales bellow 0 (negative sales must be a data issue), but keep the large value (the more data, the better the model will be).
D) Discuss with the client if values below 0 and above 2,489 are so uncommon that they should perhaps be left out of the story.

질문과 대답: