Salesforce Marketing Cloud Intelligenceでは、データレコードをリンクする共通キーを通じて、ソースファイルと分類ファイル間の接続が確立されます。このシナリオでは、次のようになります。
「ファーストパーティクリエイティブ分類」ファイルには、「Twitter広告」データの「クリエイティブキー」に対応する「クリエイティブID」フィールドがあります。このリンクにより、Twitter広告データにクリエイティブ分類の詳細情報を付加できます。
「1st Party Placement Classification」ファイルには、「Twitter Ads」データ内の対応するフィールドに接続する「Placement ID」が含まれており、これにより、配置分類の詳細を拡充できます。
オプションAは、「クリエイティブ分類」と「プレースメント分類」のデータストリームがそれぞれ「クリエイティブID」と「プレースメントID」を使用して「Twitter広告」データストリームに接続されているという設定を正確に表しているように見えます。この構造により、Twitter広告のメインデータに追加の分類情報を追加して拡張することができます。

オプション2：「SUM」関数を使用して、各「サイトキー」の「サイト収益」を集計することを提案しています。これは、日付別に集計した際に、「サイト収益」が全サイトの最高収益の合計を返すようにするために必要です。
オプション #4: データ ストリーム C 内で収益の集計関数を「MAX」に変更することを示します。
これにより、特定の「サイト キー」に対して最高の収益値が選択されるようになり、個々のサイトの収益の決定に適切になります。
オプション 2 とオプション 4 を組み合わせると、目的の結果が得られます。
個々の「サイト キー」の場合、最も高い収益が得られます (オプション #4 の MAX 集計を使用)。
すべての「サイト キー」を日付別に集計すると、最も高い収益が合計されます (オプション #2 の SUM 関数を使用)。

商談ファイルに基づき、1月7日から10日までのフィルター日付を考慮すると、表示されるステージは「関心あり」、「関心確認済み」、「登録済み」となります。これにより、ピボットテーブルに表示されるステージは合計3つになります。Salesforce Marketing Cloud Intelligence では、異なるディメンション（この場合は商談ステージ）にわたるエンティティの数を表示できるピボットテーブルを作成できます。データマッピングとピボットテーブルの作成に関する Salesforce Marketing Cloud Intelligence ドキュメントを参照することで、この結論を裏付けることができます。

Marketing Cloud Intelligence におけるデータストリームタイプは、システム内でのデータの構造を定義するテンプレートです。各データストリームタイプは以下の特徴を持ちます。
B . データ ストリームの基本コンポーネントであり、関連するデータ ポイントのコレクションを表すエンティティが少なくとも 1 つ含まれます。
D . 独自のメインエンティティを持ちます。これは、特定のデータ ストリーム タイプの主な焦点であり、関連データの中心的な参照ポイントとして機能します。
E . ストリーム内でキャプチャされるデータの種類に固有の、独自の測定値セットが含まれます。これらの測定値は、データストリーム内に存在するメインエンティティおよびその他のディメンションのコンテキスト内で分析可能な定量データを表します。
A は不正解です。すべてのデータストリームタイプに Media Buy エンティティが含まれているわけではありません。これは特定の種類の広告データストリームに特有のものです。C は不正解です。すべてのデータストリームタイプが少なくとも 1 つの共通の測定基準を共有しているわけではないためです。測定基準は通常、データストリームの焦点と目的によって異なります。