問題一覧
1
Einstein の提案に従って異常値を削除し、モデルをデプロイします。 , 0 未満および 2,489 を超える値が非常に珍しいため、モデルから除外する必要があるかどうかをクライアントと話し合います。
2
cogroup または Union
3
統合ユーザーの通貨で
4
華氏または摂氏を示すテキスト ウィジェットをダッシュボードに追加します。
5
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。
6
ダッシュボードのパフォーマンスを向上させる方法に関する推奨事項のリストを取得します。 , すべてのクエリと各クエリの実行にかかった時間を表示します。 , 各クエリの最終クエリとクエリ結果を確認します。
7
Analytics 外部データ API を使用する。 , Microsoft Azure Synapse Analyticsデータベースコネクタを使用します。
8
カスタム ドメインの追加
9
モデル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。 , モデルを展開する前に、全体的なGINI係数が良好であることを確認します。
10
正
11
Lightning out を使用して、リモート サイトにダッシュボード コンポーネントを埋め込みます。 , HTTPS を使用して /wave/query API を呼び出し、エンコードされた SAQL クエリをパラメータとして指定します。
12
各接続オブジェクトの接続モードを評価する
13
グラフを別々のページに分散します。 , 個別のグラフ フィルターをグローバル フィルターに置き換えます。 , 計算をデータフローに移動します。
14
アプリの作成に役立つように組織にデータを保存する方法について質問します。
15
最小 2 列、最大 50 列
16
SAQL クエリを使用して、「OpportunityWithAccount」データセットと「CaseWithAccount」データセットをグループ化して結合し、結果を生成します。
17
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、共有する 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。
18
アップデート
19
10: 予測定義に基づくモデルの数の制限。
20
共有およびエクスポート機能を使用して、調査結果が論理的に意味があるかどうかを顧客が判断できるようにする
21
編集者
22
共有およびエクスポート機能を使用して、調査結果が論理的に意味があるかどうかをお客様が判断できるようにします。
23
モデルから偏りのない結果が得られ、初期評価が正確であることを会社に説明します。
24
100
25
レシピを実行する
26
各ユーザーには、対応するプロファイルが割り当てられています(Analytics Cloud Integration User プロファイルと Analytics Cloud Security User プロファイル)。 , ユーザー オブジェクトに基づいて行レベルのセキュリティを持つデータセットをクエリすると、Analytics はセキュリティ ユーザーの権限を使用してユーザー オブジェクトとそのフィールドにアクセスします。 , Analytics は、データフロー ジョブの実行時に、統合ユーザーの権限を使用して Salesforce オブジェクトおよびフィールドからデータを抽出します。
27
フィルタリング フィールドの API 名を検索します。 , ソースとターゲットのグラフ名の検索 , ダッシュボード JSON のターゲット グラフに結果バインディングを構成します。
28
Salesforce 外部コネクタの同期行数
29
ユーザーがアクセスできる行
30
Analytics が無効になっている場合、定義された各権限セットからユーザー権限が削除されます。 , Analytics が再度有効になっている場合、権限セットを再度定義する必要があります。
31
セキュリティ述語
32
10,000
33
データセット内の極端な値を排除します。
34
「違いは何ですか」インサイトは、モデル内の説明変数と目標 (ターゲット結果変数) の関係をより深く理解するのに役立つ比較インサイトです。データセットの統計分析に基づくこれらのインサイトは、結果変数の最大の変化に寄与する要因を把握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、「違いは何ですか」インサイトでの比較を視覚化します。 , "「予測と改善」インサイトは、将来何が起こるかを調査するのに役立ちます。たとえば、モデルで「what if 分析」をインタラクティブに実行できます。Einstein Discovery は、データセットと予測分析の統計分析に基づいて予測と改善案を提供します。これらのインサイトを視覚化するために、Einstein Discovery は次のものを使用します。 ・予測用のウォーターフォール チャート ・改善案用の棒グラフ" , 「何が起こったか」インサイトは、モデルの主要なインサイトです。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寄与した要因を調査するのに役立つ説明的なインサイトです。Einstein Discovery は、棒グラフを使用して「何が起こったか」インサイトを視覚化します。
35
CRMAnalytics にデータセットとしてロードされたデータは、別のロード プロセスなしで Einstein Discovery で使用できます。
36
Customer Community Plus または Partner Community ライセンスを持っている。 および コミュニティ メンバーにコミュニティ向けアナリティクス権限セット ライセンスを割り当てる。
37
coalesce()
38
ダッシュボードに 2 番目のページを作成し、テーブルをこの新しいページに移動します。
39
100
40
アプリの設定ウィザードを作成します。
41
フィールド レベルのセキュリティ
42
テクノロジーの良し悪しはデータ次第であることを顧客に思い出させます。
43
予測の背後にある根本的な理由を掘り下げる
44
/services/data/v . /wave/templates
CRM Analytics and Einstein Discovery コンサルタント2
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柴田 · 100問 · 1年前CRM Analytics and Einstein Discovery コンサルタント2
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1
Einstein の提案に従って異常値を削除し、モデルをデプロイします。 , 0 未満および 2,489 を超える値が非常に珍しいため、モデルから除外する必要があるかどうかをクライアントと話し合います。
2
cogroup または Union
3
統合ユーザーの通貨で
4
華氏または摂氏を示すテキスト ウィジェットをダッシュボードに追加します。
5
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。
6
ダッシュボードのパフォーマンスを向上させる方法に関する推奨事項のリストを取得します。 , すべてのクエリと各クエリの実行にかかった時間を表示します。 , 各クエリの最終クエリとクエリ結果を確認します。
7
Analytics 外部データ API を使用する。 , Microsoft Azure Synapse Analyticsデータベースコネクタを使用します。
8
カスタム ドメインの追加
9
モデル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。 , モデルを展開する前に、全体的なGINI係数が良好であることを確認します。
10
正
11
Lightning out を使用して、リモート サイトにダッシュボード コンポーネントを埋め込みます。 , HTTPS を使用して /wave/query API を呼び出し、エンコードされた SAQL クエリをパラメータとして指定します。
12
各接続オブジェクトの接続モードを評価する
13
グラフを別々のページに分散します。 , 個別のグラフ フィルターをグローバル フィルターに置き換えます。 , 計算をデータフローに移動します。
14
アプリの作成に役立つように組織にデータを保存する方法について質問します。
15
最小 2 列、最大 50 列
16
SAQL クエリを使用して、「OpportunityWithAccount」データセットと「CaseWithAccount」データセットをグループ化して結合し、結果を生成します。
17
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、共有する 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。
18
アップデート
19
10: 予測定義に基づくモデルの数の制限。
20
共有およびエクスポート機能を使用して、調査結果が論理的に意味があるかどうかを顧客が判断できるようにする
21
編集者
22
共有およびエクスポート機能を使用して、調査結果が論理的に意味があるかどうかをお客様が判断できるようにします。
23
モデルから偏りのない結果が得られ、初期評価が正確であることを会社に説明します。
24
100
25
レシピを実行する
26
各ユーザーには、対応するプロファイルが割り当てられています(Analytics Cloud Integration User プロファイルと Analytics Cloud Security User プロファイル)。 , ユーザー オブジェクトに基づいて行レベルのセキュリティを持つデータセットをクエリすると、Analytics はセキュリティ ユーザーの権限を使用してユーザー オブジェクトとそのフィールドにアクセスします。 , Analytics は、データフロー ジョブの実行時に、統合ユーザーの権限を使用して Salesforce オブジェクトおよびフィールドからデータを抽出します。
27
フィルタリング フィールドの API 名を検索します。 , ソースとターゲットのグラフ名の検索 , ダッシュボード JSON のターゲット グラフに結果バインディングを構成します。
28
Salesforce 外部コネクタの同期行数
29
ユーザーがアクセスできる行
30
Analytics が無効になっている場合、定義された各権限セットからユーザー権限が削除されます。 , Analytics が再度有効になっている場合、権限セットを再度定義する必要があります。
31
セキュリティ述語
32
10,000
33
データセット内の極端な値を排除します。
34
「違いは何ですか」インサイトは、モデル内の説明変数と目標 (ターゲット結果変数) の関係をより深く理解するのに役立つ比較インサイトです。データセットの統計分析に基づくこれらのインサイトは、結果変数の最大の変化に寄与する要因を把握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、「違いは何ですか」インサイトでの比較を視覚化します。 , "「予測と改善」インサイトは、将来何が起こるかを調査するのに役立ちます。たとえば、モデルで「what if 分析」をインタラクティブに実行できます。Einstein Discovery は、データセットと予測分析の統計分析に基づいて予測と改善案を提供します。これらのインサイトを視覚化するために、Einstein Discovery は次のものを使用します。 ・予測用のウォーターフォール チャート ・改善案用の棒グラフ" , 「何が起こったか」インサイトは、モデルの主要なインサイトです。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寄与した要因を調査するのに役立つ説明的なインサイトです。Einstein Discovery は、棒グラフを使用して「何が起こったか」インサイトを視覚化します。
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CRMAnalytics にデータセットとしてロードされたデータは、別のロード プロセスなしで Einstein Discovery で使用できます。
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Customer Community Plus または Partner Community ライセンスを持っている。 および コミュニティ メンバーにコミュニティ向けアナリティクス権限セット ライセンスを割り当てる。
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coalesce()
38
ダッシュボードに 2 番目のページを作成し、テーブルをこの新しいページに移動します。
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100
40
アプリの設定ウィザードを作成します。
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フィールド レベルのセキュリティ
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テクノロジーの良し悪しはデータ次第であることを顧客に思い出させます。
43
予測の背後にある根本的な理由を掘り下げる
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/services/data/v . /wave/templates