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CRM-Analytics-and-Einstein-Discovery-Consultant 試験問題 71

顧客は、店舗での消費者向け製品の 1 日の販売数量を最大化するように設定されたストーリーを確認し、このグラフを見ます。視覚化されたツールヒントは、サンフランシスコの青いバーに属しており、具体的にはその都市の 11 月の 1 日の販売数量を反映しています。
この洞察からどのような 2 つの結論を導き出せるでしょうか?

A.  11 月の売上は他の月よりも高くなっています。この 11 月効果はサンフランシスコで最も顕著です。

B.  11 月のサンフランシスコ店舗の 1 日あたりの平均販売数は、世界平均の 335 個より 1,601 個多くなりました。

C.  11 月のサンフランシスコ店舗の 1 日あたりの平均数量は、サンフランシスコの他のすべての月の平均よりも 1,239 個多くなりました。

D.  11月のサンフランシスコの店舗の1日あたりの平均販売数量は、国内の11月の販売数量の平均より1239個多かった。

正解: B,C

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CRM-Analytics-and-Einstein-Discovery-Consultant 試験問題 72

Einstein Analytics チームは、外部のオンプレミス Oracle データベースからの値を表示するダッシュボードを作成したいと考えています。
Oracle データベースから Einstein Analytics にデータをロードする 2 つのオプションは何ですか? 2 つの回答を選択してください

A.  データを CSV ファイルとして読み込みます。

B.  Oracle データベース コネクタを使用します。

C.  Salesforce SOAP インターフェースを使用します。

D.  Analytics 外部データ API を使用します。

正解: B,D

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CRM-Analytics-and-Einstein-Discovery-Consultant 試験問題 73

組織内の他のユーザーとダッシュボードを共有できますか?

A.  いいえ、ダッシュボードを共有することはできません。

B.  レンズの「共有」アイコンをクリックします。そこから共有オプションを設定したり、ダッシュボードのスクリーンショットを Chatter に投稿したり、共有用の URL を取得したり、スクリーンショットをダウンロードしたりできます。

C.  ダッシュボードの「共有」アイコンをクリックします。そこから、共有オプションを設定したり、ダッシュボードのスクリーンショットを Chatter に投稿したり、共有用の URL を取得したり、スクリーンショットをダウンロードしたりできます。

D.  データセットの「共有」アイコンをクリックします。

正解: C

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CRM-Analytics-and-Einstein-Discovery-Consultant 試験問題 74

コンサルタントは、顧客生涯価値を予測するためのデータセットを準備しており、人口統計情報を尋ねるアンケートからデータを収集しています。収入ボックスに記入する回答者はごく少数ですが、コンサルタントは、回答者の 1% しか代表していないにもかかわらず、その列は有益な情報であると考えています。
コンサルタントは何をすべきでしょうか?

A.  欠落しているデータをすべての収入の平均で埋めます。

B.  レシピノードに欠損値の予測変換を適用します。

C.  今後の回答者を獲得するのが困難になるため、このフィールドを削除します。

正解: B

CRM Analytics では、不完全なデータ、特に特定の回答者が収入などのフィールドに入力していないデータを処理する場合、レシピの「欠損値の予測」変換が非常に効果的です。この変換により、既存のデータのパターンに基づいて欠損フィールドの値を予測できます。コンサルタントは、回答者の 1% のデータしかないにもかかわらず、このフィールドが有益であると判断したため、この変換を適用することで、これらの欠損値を推定できます。これにより、重要な変数を破棄することなく、データセットを予測目的に役立てることができます。
参考: CRM 分析レシピと欠損値の予測

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CRM-Analytics-and-Einstein-Discovery-Consultant 試験問題 75

どの timeseries ステートメントがクエリを修正しますか?

A.  q = timeseries q は、(dateCols= ('Date_Quarter', 'Date_Month', "QM"), partition='Region', ignoreLast=true) を使用して、'sum_Sales' を 'Forecasted_Sales' として生成します。

B.  q= timeseries q は、(dateCols= ('Date_Year', 'Date Quarter', "YQ"), partition='Region', seasonality=4) を使用して、'sum_Sales' を 'Forecasted_Sales' として生成します。

C.  q = timeserles q は、(length=12、dateCols=("Date_Year'、'Date_Month'、"YM")、partition='Region') を使用して、'sum_Sales' を 'Forecasted_Sales' として生成します。

正解: C

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