index=games の検索結果に 5 回以上出現する IP アドレスのみを抽出するには、stats コマンドと where コマンドを組み合わせて使用​​できます。stats コマンドは各 IP アドレスの出現回数をカウントし、その数を IP_count に格納します。次に where コマンドで結果をフィルタリングし、出現回数が 5 を超える IP アドレスのみを抽出します。
検索結果全体は以下のようになります。
index=games | stats count as IP_count by IP | where IP_count > 5
参考文献：
* Splunkドキュメント：statsコマンド
* Splunk ドキュメント: where コマンド
* Splunk Answers: statsコマンドとwhereコマンドを使用した結果のフィルタリング

この検索文字列は無効です: index=web status=50* | chart count over host,status2。この検索文字列は
chart コマンドの構文が無効です。chart コマンドでは、over 句の後にフィールドが 1 つ必要です。
オプションとして、by句の後に1つのフィールドがあります。ただし、この検索文字列にはover句の後に2つのフィールドがあります。
カンマで区切られています。これは構文エラーを引き起こし、検索の実行を妨げます。したがって、オプションA
は正しいが、オプション B と C はチャートを使用する有効な検索文字列であるため、誤りである。
コマンドを正しく実行しました。

データ モデルとピボットの関係は、データ モデルがピボット用のデータセットを提供するという点にあります。データ モデルは、データを構造化され階層化された方法で表現するデータセットの集合です。データ モデルは、データがオブジェクトとフィールドにどのように整理されるかを定義します。ピボットは、データ モデルのさまざまな側面を表示するデータ視覚化を作成できるユーザー インターフェイスです。ピボットを使用すると、メニューやフォームからオプションを選択して、SPL コードを記述することなく、チャート、テーブル、マップなどを作成できます。ピボットは、データ モデルのデータセットをデータ ソースとして使用します。ピボットとデータ モデルは同じものではありません。ピボットはデータ モデルを視覚化するためのツールです。ピボットはデータ モデルにデータセットを提供するのではなく、入力として使用します。
したがって、データモデルとピボットの関係については、記述Aのみが正しい。

説明
データ モデルとピボットの関係は、データ モデルがピボット用のデータセットを提供するという点にあります。データ モデルは、データを構造化され階層化された方法で表現するデータセットの集合です。データ モデルは、データがオブジェクトとフィールドにどのように整理されるかを定義します。ピボットは、データ モデルのさまざまな側面を表示するデータ視覚化を作成できるユーザー インターフェイスです。ピボットを使用すると、メニューやフォームからオプションを選択して、SPL コードを記述することなく、チャート、テーブル、マップなどを作成できます。ピボットは、データ モデルのデータセットをデータ ソースとして使用します。ピボットとデータ モデルは同じものではありません。ピボットはデータ モデルを視覚化するためのツールです。ピボットはデータ モデルにデータセットを提供するのではなく、入力として使用します。
したがって、データモデルとピボットの関係については、記述Aのみが正しい。

データ モデル アクセラレーションは、データ モデル データセットの要約を作成して保存することで、データ モデルの検索を高速化する機能です。1 データ モデル アクセラレーションを有効にするには、管理者権限または accelerate_datamodel 機能が必要です。1 したがって、オプション D が正解です。アクセラレーションを無効にしない限り、アクセラレーションされたデータ モデルを編集することはできません。1 したがって、オプション B が正解です。プライベート データ モデルは他のユーザーには表示されないため、アクセラレーションできません。1 したがって、オプション C が正解です。ルート イベントは、検索文字列に基づかない限り、アクセラレーションできます。1 したがって、オプション A は不正解です。