問題一覧
1
強い消去プロセスの実装
2
複数のデータソースからの顧客情報を一意に識別する際
3
データソースのセキュリティ検証
4
データアクション
5
データセキュリティのポリシーの不適合
6
データソースの可視化とクエリ実行
7
データソースごとの接続プロトコルを確立する
8
取引先、取引先責任者および商談間の関連を示すERD(エンティティ・リレーションシップ・ダイアグラム)を作成する。
9
同期データのセキュリティとプライバシーを確保する
10
データセット間の関連を視覚的に探索する
11
データ間の関連性を明確にする
12
外部データソースとの接続にVPNを使用する
13
異なるデータソースからの顧客情報を統合する
14
データエクスプローラー
15
顧客の行動パターンを解析するため
16
顧客の行動パターンを分析し、条件に基づく共有ルールを用いて顧客セグメントを作成する。
17
複数ソースからのデータを統合して、顧客行動の洞察を得る
18
インサイトによるデータの拡張と有効化を行うセグメンテーション
19
他のプラットフォームとのデータ共有を容易にする
20
マーケティングキャンペーンデータとCRMデータをシームレスに統合する
21
データの可視性とアクセス性を向上させる
22
主従関係を用いて顧客データと購入データを連結し、顧客ごとの購入傾向を明確にする。
23
積み上げ集計項目を設定して、取引先レコードに関連する商談の成約数を集計する。
24
競合分析ダッシュボードを設計し、業界内の他の企業との比較を通じて市場の洞察を得る。
25
大量の取引記録から月次報告を生成する
26
ユーザーがその地域の時間に基づいてデータを表示できるようにする
27
データの統合と分析のための基盤を整える
28
キャンペーンのパフォーマンスを分析するためにカスタムレポートとダッシュボードを作成する。
29
ユーザーが自分のデータに対する処理を一時的に制限することを許可するため
30
複数のデータソースから複合データモデルを作成する際
31
オンライン販売データと顧客データを統合するため
32
異なるデータソースからの洞察を統合して理解を深める
33
既存のCRMデータとSalesforceデータの間でデータマッピングを行う。
34
組織がデータ主体のデータアクセス要求に応じるためのプロセスを自動化する
35
複数のデータストリームからリアルタイムでデータを集約して分析する
36
取引先の活動データをリアルタイムで分析するためにカスタムリアルタイムレポートを作成する。
37
各部門の入力形式を標準化し、入力規則を使用してデータの検証を行う
38
既存のデータセットに外部データを組み合わせて、顧客の行動を予測します。
39
異なる取引先からの販売データを統合して全体的な売上レポートを作成する
40
自動化ルールを設定してケースが作成された時点で即時アラートを送出し、顧客サービスチームが即座に対応できるようにする。
41
Salesforceレポートとダッシュボードの使用
42
異なるデータソース間で顧客データを連携し、一意の顧客ビューを生成する
43
顧客セグメントを定義し、ターゲットマーケティングを最適化する
44
主従関係
45
条件に基づく共有ルールを設定して販売チームに特定の顧客データへのアクセスを提供する
46
マトリックスレポート
47
選択リストの設定、ナレッジ記事のデザイン、入力規則の定義、一括移行
48
積み上げ集計項目
49
参照関係を設定する
50
データ統合ルール
51
取引先責任者の商談に対して参照関係を使用する
52
取引先と取引先責任者間に主従関係を確立し、積み上げ集計項目を利用してデータ統合を行う
53
取引先責任者に対して主従関係を使って商談を紐付け、各取引先責任者に関連する商談の積み上げ集計項目を設定する。
54
入力規則によるデータ検証
55
Email Studioを使用して、セグメント化された取引先責任者リストに特定の行動履歴に基づいたコンテンツを送信する。
56
入力規則によるデータのバリデーション
57
オムニチャンネル顧客行動追跡を可能にする統合プラットフォームの設定
58
Salesforce MuleSoftを使用して、異なるデータソースからのデータを統合し、中央のデータモデルに自動的にマッピングする。
59
データ品質を保証するための入力規則を設定
60
条件に基づく共有ルールを設定して、特定のユーザーにのみ取引先情報のアクセスを許可する。
61
人口統計ごとの医薬品の使用傾向を分析
62
積み上げ集計項目を使用して、取引先ごとの販売データを集計し、ダッシュボードで表示する。
63
既存顧客のサービス利用データを分析する
64
ターゲット市場における消費者の購買行動のトレンドデータを分析する
65
セグメンテーション
66
顧客データを一元化し、様々な触点から得た情報を統合する
67
顧客の過去の購買データとフィードバックを統合する
68
条件に基づく共有ルールを設定して、地域に応じたデータアクセスを制限する。
69
顧客フィードバックを収集してリアルタイムに分析するためのシステムを構築する
70
顧客行動データを収集し、セグメントに基づいたパーソナライズされたキャンペーンを立ち上げる
71
MuleSoftを使用して、異なるデータソースからのデータを統合し、リアルタイムでのデータアクセスと分析を可能にする。
72
現在の市場の動向データと自社製品の販売データを統合分析する。
73
顧客インタラクションの全点を追跡するための統合分析ダッシュボードを設置する
74
インサイトに基づくセグメンテーションとデータ拡張
75
顧客のフィードバックと購買履歴を分析するためのデータ収集ツールを導入する
76
オンラインとオフラインの販売データを統合する
77
フィードバックをリアルタイムで追跡・分析するシステムを開発する
78
すべての店舗とオンラインでの顧客インタラクションデータを統合する
79
顧客の反応データを収集し、セグメントごとの嗜好と行動を詳細に分析する
80
オンラインと実店舗の顧客行動データを統合する
81
データエクスプローラーを活用して顧客データの傾向とパターンを分析する
82
オンライン消費者行動データの集約と分析プラットフォームを開発する
83
すべての顧客データをリアルタイムで分析し、行動パターンを特定するためのシステムを構築する
84
データのタイムゾーン設定を使用して、全ての臨床試験データを一元管理する
85
セグメンテーションツールを利用して顧客群を細分化し、地域別のニーズに対応する
86
多次元レポートを使用して、業界セグメントごとにケースとフィードバックを比較分析する。
87
Data Cloud のタイムゾーン機能を活用して、全地域のデータを統一された基準で管理する
88
顧客の購買履歴
89
主従関係を使って商談から取引先に積み上げ集計項目を作成する
90
すべての顧客インタラクションデータをリアルタイムで分析するための統合ダッシュボードを構築する
91
カスタマーデータの双方向同期
92
データエクスプローラーを使用したインサイト分析
93
各取引先のフィードバック収集方法と統合ポイントを識別し、整合性を確保するためのデータガバナンスポリシーを確立する。
94
すべてのユーザーのタイムゾーン設定を確認し、正しく設定されているか監査する。
95
Salesforce CRM コネクタ
96
統合されるすべてのデータに対する綿密なデータマッピングを実施する。
97
顧客データプラットフォーム(CDP)を導入して、顧客の行動と嗜好のデータを集積する
98
カスタムダッシュボードを用いて、長期顧客と新規顧客のエンゲージメントレベルを比較分析する。
99
両会社の取引先データの構造を比較し、一致しない項目を特定する。
100
各取引先のデータモデルを評価し、一致して統合すべき項目を特定する。
nace 1
nace 1
Caio · 100問 · 59分前nace 1
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100問 • 59分前ブラックエプロン②(LNB~BNA)
ブラックエプロン②(LNB~BNA)
ゆんころ · 98問 · 10時間前ブラックエプロン②(LNB~BNA)
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98問 • 10時間前財務諸表論 理論
財務諸表論 理論
ユーザ名非公開 · 397問 · 1日前財務諸表論 理論
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397問 • 1日前ブラックエプロン (ランダム問題)
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me* · 65問 · 2日前ブラックエプロン (ランダム問題)
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65問 • 2日前ブラックエプロン抽出器具編①
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me* · 100問 · 2日前ブラックエプロン抽出器具編①
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100問 • 2日前aml/cftスタンダード
aml/cftスタンダード
ukir · 100問 · 2日前aml/cftスタンダード
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100問 • 2日前QC検定3級
QC検定3級
ユーザ名非公開 · 95問 · 4日前QC検定3級
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95問 • 4日前画像工学(国試56〜76回)解説あり
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ユーザ名非公開 · 105問 · 5日前画像工学(国試56〜76回)解説あり
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105問 • 5日前半導体製造/集積回路組立2級筆記(A郡真偽法)
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ユーザ名非公開 · 37問 · 5日前半導体製造/集積回路組立2級筆記(A郡真偽法)
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37問 • 5日前半導体
半導体
ユーザ名非公開 · 100問 · 5日前半導体
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100問 • 5日前半導体
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ユーザ名非公開 · 100問 · 5日前半導体
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100問 • 5日前半導体
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ユーザ名非公開 · 100問 · 5日前半導体
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100問 • 5日前財務諸表論【専52】9負債(正誤)
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ユーザ名非公開 · 10問 · 5日前財務諸表論【専52】9負債(正誤)
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10問 • 5日前財務諸表論【専52】4資産総論(正誤)
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ユーザ名非公開 · 10問 · 5日前財務諸表論【専52】4資産総論(正誤)
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10問 • 5日前バイオメカニクス
バイオメカニクス
ユーザ名非公開 · 101問 · 6日前バイオメカニクス
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101問 • 6日前情報
情報
ユーザ名非公開 · 82問 · 6日前情報
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82問 • 6日前coffee academy300 ticket6
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ユーザ名非公開 · 33問 · 7日前coffee academy300 ticket6
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33問 • 7日前計測学
計測学
ユーザ名非公開 · 50問 · 7日前計測学
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50問 • 7日前単位、物理量
単位、物理量
ユーザ名非公開 · 22問 · 7日前単位、物理量
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22問 • 7日前財務諸表論【専52】11損益計算(正誤)
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ユーザ名非公開 · 11問 · 7日前財務諸表論【専52】11損益計算(正誤)
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11問 • 7日前問題一覧
1
強い消去プロセスの実装
2
複数のデータソースからの顧客情報を一意に識別する際
3
データソースのセキュリティ検証
4
データアクション
5
データセキュリティのポリシーの不適合
6
データソースの可視化とクエリ実行
7
データソースごとの接続プロトコルを確立する
8
取引先、取引先責任者および商談間の関連を示すERD(エンティティ・リレーションシップ・ダイアグラム)を作成する。
9
同期データのセキュリティとプライバシーを確保する
10
データセット間の関連を視覚的に探索する
11
データ間の関連性を明確にする
12
外部データソースとの接続にVPNを使用する
13
異なるデータソースからの顧客情報を統合する
14
データエクスプローラー
15
顧客の行動パターンを解析するため
16
顧客の行動パターンを分析し、条件に基づく共有ルールを用いて顧客セグメントを作成する。
17
複数ソースからのデータを統合して、顧客行動の洞察を得る
18
インサイトによるデータの拡張と有効化を行うセグメンテーション
19
他のプラットフォームとのデータ共有を容易にする
20
マーケティングキャンペーンデータとCRMデータをシームレスに統合する
21
データの可視性とアクセス性を向上させる
22
主従関係を用いて顧客データと購入データを連結し、顧客ごとの購入傾向を明確にする。
23
積み上げ集計項目を設定して、取引先レコードに関連する商談の成約数を集計する。
24
競合分析ダッシュボードを設計し、業界内の他の企業との比較を通じて市場の洞察を得る。
25
大量の取引記録から月次報告を生成する
26
ユーザーがその地域の時間に基づいてデータを表示できるようにする
27
データの統合と分析のための基盤を整える
28
キャンペーンのパフォーマンスを分析するためにカスタムレポートとダッシュボードを作成する。
29
ユーザーが自分のデータに対する処理を一時的に制限することを許可するため
30
複数のデータソースから複合データモデルを作成する際
31
オンライン販売データと顧客データを統合するため
32
異なるデータソースからの洞察を統合して理解を深める
33
既存のCRMデータとSalesforceデータの間でデータマッピングを行う。
34
組織がデータ主体のデータアクセス要求に応じるためのプロセスを自動化する
35
複数のデータストリームからリアルタイムでデータを集約して分析する
36
取引先の活動データをリアルタイムで分析するためにカスタムリアルタイムレポートを作成する。
37
各部門の入力形式を標準化し、入力規則を使用してデータの検証を行う
38
既存のデータセットに外部データを組み合わせて、顧客の行動を予測します。
39
異なる取引先からの販売データを統合して全体的な売上レポートを作成する
40
自動化ルールを設定してケースが作成された時点で即時アラートを送出し、顧客サービスチームが即座に対応できるようにする。
41
Salesforceレポートとダッシュボードの使用
42
異なるデータソース間で顧客データを連携し、一意の顧客ビューを生成する
43
顧客セグメントを定義し、ターゲットマーケティングを最適化する
44
主従関係
45
条件に基づく共有ルールを設定して販売チームに特定の顧客データへのアクセスを提供する
46
マトリックスレポート
47
選択リストの設定、ナレッジ記事のデザイン、入力規則の定義、一括移行
48
積み上げ集計項目
49
参照関係を設定する
50
データ統合ルール
51
取引先責任者の商談に対して参照関係を使用する
52
取引先と取引先責任者間に主従関係を確立し、積み上げ集計項目を利用してデータ統合を行う
53
取引先責任者に対して主従関係を使って商談を紐付け、各取引先責任者に関連する商談の積み上げ集計項目を設定する。
54
入力規則によるデータ検証
55
Email Studioを使用して、セグメント化された取引先責任者リストに特定の行動履歴に基づいたコンテンツを送信する。
56
入力規則によるデータのバリデーション
57
オムニチャンネル顧客行動追跡を可能にする統合プラットフォームの設定
58
Salesforce MuleSoftを使用して、異なるデータソースからのデータを統合し、中央のデータモデルに自動的にマッピングする。
59
データ品質を保証するための入力規則を設定
60
条件に基づく共有ルールを設定して、特定のユーザーにのみ取引先情報のアクセスを許可する。
61
人口統計ごとの医薬品の使用傾向を分析
62
積み上げ集計項目を使用して、取引先ごとの販売データを集計し、ダッシュボードで表示する。
63
既存顧客のサービス利用データを分析する
64
ターゲット市場における消費者の購買行動のトレンドデータを分析する
65
セグメンテーション
66
顧客データを一元化し、様々な触点から得た情報を統合する
67
顧客の過去の購買データとフィードバックを統合する
68
条件に基づく共有ルールを設定して、地域に応じたデータアクセスを制限する。
69
顧客フィードバックを収集してリアルタイムに分析するためのシステムを構築する
70
顧客行動データを収集し、セグメントに基づいたパーソナライズされたキャンペーンを立ち上げる
71
MuleSoftを使用して、異なるデータソースからのデータを統合し、リアルタイムでのデータアクセスと分析を可能にする。
72
現在の市場の動向データと自社製品の販売データを統合分析する。
73
顧客インタラクションの全点を追跡するための統合分析ダッシュボードを設置する
74
インサイトに基づくセグメンテーションとデータ拡張
75
顧客のフィードバックと購買履歴を分析するためのデータ収集ツールを導入する
76
オンラインとオフラインの販売データを統合する
77
フィードバックをリアルタイムで追跡・分析するシステムを開発する
78
すべての店舗とオンラインでの顧客インタラクションデータを統合する
79
顧客の反応データを収集し、セグメントごとの嗜好と行動を詳細に分析する
80
オンラインと実店舗の顧客行動データを統合する
81
データエクスプローラーを活用して顧客データの傾向とパターンを分析する
82
オンライン消費者行動データの集約と分析プラットフォームを開発する
83
すべての顧客データをリアルタイムで分析し、行動パターンを特定するためのシステムを構築する
84
データのタイムゾーン設定を使用して、全ての臨床試験データを一元管理する
85
セグメンテーションツールを利用して顧客群を細分化し、地域別のニーズに対応する
86
多次元レポートを使用して、業界セグメントごとにケースとフィードバックを比較分析する。
87
Data Cloud のタイムゾーン機能を活用して、全地域のデータを統一された基準で管理する
88
顧客の購買履歴
89
主従関係を使って商談から取引先に積み上げ集計項目を作成する
90
すべての顧客インタラクションデータをリアルタイムで分析するための統合ダッシュボードを構築する
91
カスタマーデータの双方向同期
92
データエクスプローラーを使用したインサイト分析
93
各取引先のフィードバック収集方法と統合ポイントを識別し、整合性を確保するためのデータガバナンスポリシーを確立する。
94
すべてのユーザーのタイムゾーン設定を確認し、正しく設定されているか監査する。
95
Salesforce CRM コネクタ
96
統合されるすべてのデータに対する綿密なデータマッピングを実施する。
97
顧客データプラットフォーム(CDP)を導入して、顧客の行動と嗜好のデータを集積する
98
カスタムダッシュボードを用いて、長期顧客と新規顧客のエンゲージメントレベルを比較分析する。
99
両会社の取引先データの構造を比較し、一致しない項目を特定する。
100
各取引先のデータモデルを評価し、一致して統合すべき項目を特定する。