CRM-Analytics-and-Einstein-Discovery-Consultant Lerntipps & CRM-Analytics-and-Einstein-Discovery-Consultant Fragenkatalog

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CRM-Analytics-and-Einstein-Discovery-Consultant Fragenkatalog & CRM-Analytics-and-Einstein-Discovery-Consultant Quizfragen Und Antworten

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Salesforce Certified CRM Analytics and Einstein Discovery Consultant CRM-Analytics-and-Einstein-Discovery-Consultant Prüfungsfragen mit Lösungen (Q76-Q81):

76. Frage
A consultant is asked to create a dashboard for sales to see the forecasted sales per product family. After gathering the requirements, the consultant decides to leverage the timeseries SAQL statement to predict sales.
Which two actions must be performed when writing the SAQL query?
Choose 2 answers

A. Determine if the timeseries required parameter, prediction interval, should be 80 or 95.
B. Validate that there is enough data in the dataset to make a good prediction.
C. Include the fill SAQL statement to fill any missing dates.
D. Investigate which prediction model is best for the data available.

Antwort: B,C

77. Frage
A consultant is asked to configure a user to view a dashboard, within a designated app, without the ability to create and save lenses. After adding the user to the app, which action should the consultant take to implement this requirement?

A. Assign the Editor role to the user.
B. Ensure the user has the Use Analytics permission.
C. Assign the Manager role to the user.
D. Assign the Viewer role to the user.

Antwort: B

78. Frage
The client is trying to create a SAQL step to predict sales in each sales region. They cannot get the query to return any results, but have identified that the error is in the time series statement. They have asked an Einstein Consultant to review the following query and fix any errors.

Which timeseries statement will fix the query'

A. q = timeseries q generate 'sum_Sales' as Forecasted_Sales' with (dateCols=('Date_Year, Date_Quarter', "Y-Q"), partition=Region', ignoreLast=true);
B. q = timeseries q generate 'sum_Sales' as Forecasted_Sales' with (Iength = 12, dateCols=('Date_Year', 'Date_Month". "Y-M"), partition='Region');
C. q = timeseries q generate 'sum_Sales' as Torecasted_Sales' with (dateCols=('Date_Year', Date_Quarter', "Y-Q"), partition='Region', seasonality=4);
D. q = timeseries q generate 'sum_Sales' as Torecasted_Sales' with (dateCols=('Date_Year', Date_Quarter', "Y-Q"), partition='Region');

Antwort: B

79. Frage
A training dataset Is being prepared for a Einstein Discovery story. One skewed with outliers. at action should the Einstein consultant take?

A. Remove the outlier rows.
B. Remove the field because it has bad data
C. Change the method of binning to fixed width.
D. Nothing, because the field is not the outcome variable.

Antwort: C

80. Frage
Cloud Kicks (CK) has a dashboard in CRM Analytics with forecasting dat
a. One widget is a compare table using the timeseries function showing the quarterly forecast. However, CK is interested in enhancing the dashboard with a weekly forecast per customer.
How should CK achieve this?

A. An SAQL query with a timeseries statement specifying Opportunity Name as the partition and Y-M-W as the Date Cols
B. An SAQL query with a timeseries statement specifying Account Name as the partition and Y-M-W as the Date Cols
C. An SAQL query with @ timeseries statement specifying Account Name as the partition and Y-M-D as the Date Cols

Antwort: B

Begründung:
To create a weekly forecast per customer, an SAQL (Salesforce Analytics Query Language) query can be used. The timeseries function generates forecast data based on a specified date range. In this case, the forecast is customer-specific, meaning the partition should be based on Account Name to ensure that the forecast is generated for each customer. The date column (Date Cols) should be set to Y-M-W to aggregate the forecast data on a weekly basis.

81. Frage
......

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