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

A. 計算をデータフローに移動します。

B. ステップを別々のページに分散します。

C. 個別のステップフィルターをグローバルフィルターに置き換えます。

D. ダッシュボードウィジェットを再編成します。

E. 実行時にSAQLコードを使用してデータセットを結合します。

A. 海軍の顧客のCLVに影響を与える重要な要素と重要でない要素の関係

B. 選択した変数が海軍の顧客のモデルの他のすべての要因とどのように関連しているか

C. 個々の要因が海軍の顧客の結果に個別にどのように影響するか

D. 要因の組み合わせが海軍の顧客のCLVにどのように影響するか

A. さまざまな種類のグラフを使用して、ダッシュボードを興味深く魅力的なものにします。

B. グラフは、結論を説明するものではなく、ユーザーが質問できるようにするために使用します。

C. ウィジェットのアクションと探索を制限して、ユーザーが高レベルの情報のみに集中できるようにします。

D. デスクトップを念頭に置いてダッシュボードを設計し、一貫性を保つためにモバイル デバイスにも同じレイアウトを使用します。

A. プロモーションを保持します。これは実行可能な変数であり、これがないと、規範的なアクションを推奨できません。

B. 保持量; 取引の規模がわからないと、勝つかどうかを予測するのが難しくなります。

C. このストーリーをキャンセルして、データセットを再定義します。

D. 何もしません。それらは類似しているように見えますが、ビジネスの観点からは異なる可能性があります。

A. ストーリーを展開する前に、全体的なGINI係数が良好であることを確認します。

B. ストーリーをすぐに展開しないでください。また、1つのフォールドが他のフォールドよりもパフォーマンスが悪い理由を調べてください。

C. データセットを調査して、ターゲットフィールドの外れ値と、ストーリーの上部に表示される主な予測子を確認します。

D. メトリックの変動は通常の範囲内であるため、ストーリーを展開します。

A. 10: 予測定義のモデル数の制限。

B. 20: 予測定義のモデル数の制限。

C. 3: モデルの総数の制限。

D. 5: 予測定義の総数の制限。

A. データセットには複数の主要な値が含まれています。

B. データセットに含まれる行が多すぎます。

C. ストーリーで使用されているデータセットには、外れ値が多すぎます。

D. 結果変数がデータ漏洩の原因となっています。

A.

B.

C.

D.

A. fill ステートメント

B. コグループステートメント

C. 共用体ステートメント

D. cogroup または Union ステートメント

A. 管理者はデータフローを実行していません。

B. DanielleはEinsteinAnalyticsのZoeとMosaicアプリを共有していませんでした。

C. Danielleは、ManageAnalytics権限を含む権限セットをZoeに付与する必要があります。

D. Danielleは、UseAnalytics権限を含む権限セットをZoeに付与する必要があります。

A. データチリを作る

B. 異なるデータセットのデータを組み合わせる

C. 外部データをアナリティクスに抽出します

D. ダッシュボードを作成する

A. 「違いは何ですか」洞察は、説明変数とストーリーの目標（目標結果変数）との関係をよりよく理解するのに役立つ比較洞察です。これらの洞察は、データセットの統計分析に基づいており、結果変数の最大の変化に寄与する要因を特定するのに役立ちます。Einstein Discoveryは、ウォーターフォールチャートを使用して、What Is TheDifferenceInsightsで比較を視覚化するのに役立ちます。

B. 「予測と改善」の洞察は、将来何が起こるかを探るのに役立ちます。たとえば、「ストーリー内のwhat if分析をインタラクティブに実行できます。EinsteinDiscoveryは、データセットの統計分析と予測分析に基づいて予測と提案された改善を提供します。これらの洞察を視覚化するために、EinsteinDiscoveryは以下を使用します。
-予測のためのウォーターフォールチャート
-提案された改善のための棒グラフ

C. 「何が起こったのか」の洞察はあなたの物語の主要な洞察です。これらは、データセットの統計分析に基づいて、y/Qの概要レベルで結果に貢献した要因を調査するのに役立つ説明的な洞察です。.Einstein Discoveryは棒グラフを使用して、何が起こったのかを視覚化するのに役立ちます。

D. 「なぜそれが起こったのか」という洞察は、結果につながった正確な要因をより深く調べるのに役立ちます。なぜそれが起こったのかs/Qの洞察は、ストーリーの目標に貢献したさまざまな要因をより深く掘り下げます。これらの洞察は、データセットの統計分析に基づいています。Einstein Discoveryは、ウォーターフォールチャートを使用して、なぜそれが起こったのかを視覚化するのに役立ちます。

A. 500

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