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試験コード:Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant
試験名称:Salesforce Tableau CRM Einstein Discovery Consultant
認証ベンダー:Salesforce
最近更新時間:2026-08-30
問題と解答:全244問
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| 認定ベンダー: | Salesforce |
|---|---|
| 試験名: | Salesforce 認定 Tableau CRM and Einstein Discovery コンサルタント |
| 試験番号: | Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant |
| 出題数: | 60 |
| 関連資格: | Salesforce 認定 Tableau CRM and Einstein Discovery コンサルタント |
| 認定の有効期間: | 3 years |
| 対応言語: | English |
| 試験時間: | 105 分 |
| 試験形式: | 択一式, 複数選択式 |
| 合格点: | 65% |
| 受験料: | USD 200 |
| サンプル問題: | Salesforce Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant サンプル問題 |
| 受験方法: | オンライン監督試験または試験会場 |
| 前提条件: | 正式な受験要件はありませんが、CRM Analytics の導入経験があることが推奨されます |
| 公式シラバスのURL: | https://trailhead.salesforce.com/help?article=Salesforce-Certified-Tableau-CRM-and-Einstein-Discovery-Consultant-Exam-Guide |
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| 分析ダッシュボードの設計 | 13% | - CRM Analytics のベストプラクティスと UX 設計原則に従ったダッシュボードの作成 - 標準 CRM Analytics テンプレートアプリの適切な使用と設定の特定 - ダッシュボード設計要件の範囲設定、検証、および優先順位付け |
| Einstein Discovery | 12% | - Salesforce および CRM Analytics 全体の Lightning レコードページで予測機能を有効化する - データパラメータの調整、およびモデル改善のためのデータや列の追加/削除 - モデル結果の分析とデータ改善の提案 - データを評価し、予測タイプ(数値、二値、多クラス分類)を選択してモデルを構築する - Model Cards を監視して解釈し、モデルのパフォーマンスを改善または維持する |
| 分析ダッシュボードの実装 | 19% | - 比較テーブルでの windowing や時系列分析などの高度な機能の使用 - 正確なクエリタイプとウィジェットレベルのパラメータを使用したダッシュボードの設定 - 異なるクエリタイプを使用した選択/結果の相互作用の開発 - Lightning ページでダッシュボードをアクション可能かつアクセス可能にする - Dashboard Inspector を使用したクエリパフォーマンスの監視と最適化 - バージョン管理や Dashboard Publisher を使用した配信管理戦略の実装 |
| セキュリティ | 16% | - 共有の継承とセキュリティ述語を使用したデータセットのセキュリティ設定 - ユーザーおよびグループの要件に基づくアプリの共有 - ユーザー、グループ、プロファイルに対するセキュリティ設定の実装 |
| データレイヤー | 24% | - 増分同期の設定 - 非正規化されたシーケンシャルデータセットの理解 - ソースからのデータ抽出 - Einstein データセットへのデータ変換と読み込み - 失敗した Dataflow ジョブのトラブルシューティング - 複数オブジェクト シナリオ向けの Dataflow 設定 |
| 管理 | 16% | - CRM Analytics 環境と設定の管理 - dashboard JSON と lens クエリのための SAQL クエリ言語 - 視覚的な ETL インターフェースのための recipes (Data Prep) の理解 - Salesforce に分析機能を埋め込む |
問題 #1
A consultant is working with the client to define goals and metrics for an app that will be built. The consultant decides to base the dashboards on personas and is in the design phase prior to starting the actual build.
Which two design considerations should be determined at this time? Choose 2 answers
A. Which charts to use to best support the defined goal
B. Which colors to use and how to use them
C. How many charts should be allowed on a single dashboard
D. Which fonts to use for headers and body text
問題 #2
A story has been deployed to the Opportunity object with a prediction field, Predicted Amount.
How can all the Opportunity records be predictions written back to the Predicted Amount field?
A. Open all Opportunity records.
B. Use the Prediction Service API to get the prediction and populate the Predicted Amount field.
C. Mass edit all the records by populating the Predicted Amount field.
D. Enable a Bulk Scoring Job under the Prediction Definition.
問題 #3
Number of queries per user per day
A. 10,000
B. 20,000
C. 1,000
D. 50,000
問題 #4
What are the two types of bindings? Choose 2:
A. Selections bindings
B. Data bindings
C. Description bindings
D. Results binding
問題 #5
Which three statements are true regarding sharing inheritance? Choose 3 answers
A. A dataset using sharing must also have a security predicate defined.
B. Sharing inheritance supports a foreign key for enforcing security.
C. When sharing inheritance is enabled, security predicates are ignored.
D. If a user can see more than 3,000 records on the object in Salesforce, but the user does not have the "View All Data" permission, sharing inheritance is not used. The backup security predicate takes effect. This limitation does not apply to the Opportunity object.
E. Sharing inheritance supports Account, Campaign, Case, Contact, Opportunity, Lead, Order, User, and custom objects. If you use other objects, such as Idea or Site, you must use security predicates for those objects.
解説:
| 問題 #1 正解: A、B | 問題 #2 正解: B | 問題 #3 正解: A | 問題 #4 正解: A、D | 問題 #5 正解: A、D、E |
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