Salesforce認定CRM Analytics and Einstein Discoveryコンサルタント100題 問題集全問解答＋全問解説付き
Salesforce認定CRM Analytics and Einstein Discoveryコンサルタントの過去問100題を全問解答＋全問解説付き【2023年最新】
全問2023年時点の最新の問題になります。
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ここから問題と解答/解説になります。
100題、全問解答＋全問解説付きになります。
1.
Sales Analytics アプリケーションを使用するには、どの権限セット ライセンスが必要ですか?
A. セールス ウェーブ
B. 販売分析アプリ
C. Analytics テンプレート アプリ
D. セキュリティ ユーザー
正解：B
解説：
A. 「セールス ウェーブ」この選択肢は、以前のSalesforce Analytics Cloudの一部としてのSales Waveアプリケーションに言及している可能性がありますが、現在の正式な権限セット ライセンス名ではありません。Salesforceの命名規則が変更されることがありますが、この選択肢は直接的な正答ではありません。
B. 「販売分析アプリ」（正解）Sales Analytics アプリケーションを使用するためには、「販売分析アプリ」の権限セット ライセンスが必要です。このライセンスは、ユーザーにSales Analytics アプリケーションへのアクセス権を提供し、販売データの分析やインサイトの取得を可能にします。
C. 「Analytics テンプレート アプリ」この選択肢は、Salesforce CRM Analytics内で使用可能なテンプレートベースのアプリケーションに言及していますが、Sales Analytics アプリケーションを使用するために必要な権限セット ライセンスを直接指すものではありません。テンプレート アプリは一般的に、さまざまな用途のためのプレビルトの分析ソリューションを提供します。
D. 「セキュリティ ユーザー」この選択肢は、Salesforce内での一般的なセキュリティやユーザー権限に関連する用語ですが、Sales Analytics アプリケーションを使用するために特定された権限セット ライセンスを指すものではありません。
したがって、Sales Analytics アプリケーションを使用するためには、「販売分析アプリ」の権限セット ライセンスが必要です。このライセンスは、ユーザーがSales Analytics アプリケーションにアクセスし、販売データを分析するために必要な権限を提供します。
2
Universal Containers (UC) は、Salesforce を活用し、さまざまな社内システムを持つ多国籍企業です。UC はデータ分析プラットフォームに Einstein Analytics を使用しており、オンプレミスのデータ ウェアハウスからデータセットを作成するための毎週の手動プロセスを自動化したいと考えています。この要件を満たすために、コンサルタントはどのソリューションを推奨する必要がありますか?
A. データフローを利用する
B. Analytics Connector を利用します。
C. Salesforce のウィークリー エクスポート機能を利用する
D. Analytics External Data API でミドルウェアを利用する
正解：D
解説：
A. 「データフローを利用する」データフローはEinstein Analytics内でデータセットを作成、変換、および拡張するために使用されますが、外部システムからのデータの取り込み自体を自動化する機能は提供しません。データフローは、データが既にEinstein Analytics内にある場合に最適なオプションです。
B. 「Analytics Connector を利用します。」Analytics Connectorは、Salesforce内の他のアプリケーションとEinstein Analytics間のデータの移動を容易にするためのツールですが、オンプレミスのデータ ウェアハウスからのデータ取り込みを直接的に自動化するためのものではありません。
C. 「Salesforce のウィークリー エクスポート機能を利用する」ウィークリー エクスポート機能はSalesforceからデータをエクスポートするためのものであり、外部データソースからSalesforceまたはEinstein Analyticsへのデータの自動取り込みには使用されません。
D. 「Analytics External Data API でミドルウェアを利用する」（正解）Analytics External Data APIは、外部データソース（例えば、オンプレミスのデータ ウェアハウス）からEinstein Analyticsにデータを自動的に取り込むために設計されています。ミドルウェアを使用してこのAPIと連携することで、UCが望む自動化プロセスを実現できます。これにより、毎週の手動プロセスを自動化し、効率的にデータセットを作成することが可能になります。
したがって、オンプレミスのデータ ウェアハウスからEinstein Analyticsにデータセットを作成するプロセスを自動化するためにコンサルタントが推奨する必要があるのは、「Analytics External Data API でミドルウェアを利用する」です。このアプローチにより、Universal Containersは効率的にデータ分析プラットフォームを最大限に活用できるようになります。
3.
Analytics アプリケーションまたはダッシュボードを構築する際に考慮すべき 2 つの主要な設計原則は何ですか? 2つ答えを選択してください
A. 強調: 見出しや重要なチャートなど、重要な情報のためのスペースがあることを確認してください。
B. 明瞭さ: 整理されていて、解釈しやすいものであることを確認してください。
C. 一貫性: ユーザーの使いやすさを強化するために、親しみやすさを持たせます。
D. バランス: より興味深いデザインを得るために、さまざまなチャートのバランスが取れていることを確認してください。
正解：B,C
解説：
A. 「強調: 見出しや重要なチャートなど、重要な情報のためのスペースがあることを確認してください。」強調は重要な情報を際立たせるために重要ですが、この選択肢が直接言及されていないため、正解としては選ばれていません。強調は、視覚的な階層を作り出し、ユーザーが重要な情報にすぐに注意を向けるのを助けるために有用です。
B. 「明瞭さ: 整理されていて、解釈しやすいものであることを確認してください。」（正解）明瞭さは、ユーザーがデータを簡単に理解し、迅速に洞察を得ることができるようにするために必要です。複雑さを最小限に抑え、情報を明確かつ簡潔に提示することが求められます。
C. 「一貫性: ユーザーの使いやすさを強化するために、親しみやすさを持たせます。」（正解）一貫性は、ユーザーが異なる画面やセクション間で混乱せずに済むようにするために不可欠です。色使い、フォント、レイアウトの一貫性を保つことで、ユーザー体験を向上させ、ナビゲーションを容易にします。
D. 「バランス: より興味深いデザインを得るために、さまざまなチャートのバランスが取れていることを確認してください。」バランスはデザインの観点から重要ですが、直接的にユーザーの解釈や理解に影響を与える設計原則としては、明瞭さや一貫性の方が優先されるため、正解には選ばれていません。
したがって、Analytics アプリケーションまたはダッシュボードを構築する際に最も重要とされる2つの設計原則は、「明瞭さ」と「一貫性」です。これらの原則を適用することで、エンドユーザーがデータを容易に理解し、有効な洞察を得ることができるようになります。
4.
Yasmine は Danielle に、Einstein Discovery が提供する人工知能を使用して分析を強化することに興味があると語りました。Danielle は Einstein Analytics を使用して Einstein Discovery にデータを読み込むにはどうすればよいですか?
A. Danielle は、Einstein Discovery にログインしてそこからデータをインポートできるように、[Analytics への外部データのアップロード] 権限を含む権限セットが必要です。
B. データセットとして Einstein Analytics に読み込まれたデータは、個別の読み込みプロセスなしで Einstein Discovery で使用できます。
C. Danielle には、[分析データのダウンロード] 権限を含む権限セットが必要です。その後、[エクスポート] ノードを使用してデータを Einstein Discovery にロードできます。
D. できません。Danielle は Einstein Discovery にログインし、そこからデータをインポートする必要があります。
正解：B
解説：
A. 「Einstein Discovery にログインしてそこからデータをインポートできるように、[Analytics への外部データのアップロード] 権限を含む権限セットが必要です。」この選択肢は、Einstein Discoveryに直接外部データをアップロードするプロセスを説明していますが、Einstein Analytics とEinstein Discovery の間でデータを共有する際の標準的なプロセスを正確には反映していません。
B. 「データセットとして Einstein Analytics に読み込まれたデータは、個別の読み込みプロセスなしで Einstein Discovery で使用できます。」（正解）これは、Einstein AnalyticsとEinstein Discoveryの統合された機能を示しています。Einstein Analyticsに読み込まれたデータセットは、Einstein Discoveryで直接アクセス可能であり、追加のデータ読み込みプロセスを必要としません。これにより、データ分析と予測モデリングのプロセスが効率化されます。
C. 「[分析データのダウンロード] 権限を含む権限セットが必要です。その後、[エクスポート] ノードを使用してデータを Einstein Discovery にロードできます。」この選択肢は、データを手動でエクスポートしてからEinstein Discoveryにインポートするプロセスを説明していますが、これはEinstein AnalyticsとEinstein Discovery間でのデータ共有には必要ありません。
D. 「できません。Danielle は Einstein Discovery にログインし、そこからデータをインポートする必要があります。」この選択肢は、Einstein AnalyticsとEinstein Discoveryの統合機能を正しく反映していません。実際には、Einstein Analytics内で作成されたデータセットはEinstein Discoveryで直接使用可能です。
したがって、Einstein Analytics を使用して Einstein Discovery にデータを読み込む場合、Danielleは特別な読み込みプロセスを行う必要はなく、Einstein Analyticsに読み込まれたデータセットはEinstein Discoveryで直接使用できます。これにより、分析と予測モデリングのプロセスがスムーズに行われます。
5.
Einstein Analytics チームは、データフローを開始すると、エラーや警告なしで正常に実行されますが、項目の 1 つがクエリされたときに値を返さないと報告しています。
この問題の原因は何ですか?
A. 「統合ユーザー プロファイル」には、項目へのアクセス権がありません。
B. 「セキュリティ ユーザー プロファイル」には、項目へのアクセス権がありません。
C. データフローを実行するユーザーには、項目へのアクセス権がありません。
D. 項目には Salesforce のデータが含まれていません。
正解：D
解説：
A. 「統合ユーザー プロファイル」には、項目へのアクセス権がありません。Einstein Analyticsでのデータフロー実行に関連して「統合ユーザー」の概念が登場することがありますが、データフローが正常に実行されている場合、このユーザープロファイルのアクセス権限の不足が直接的な原因であることは稀です。このシナリオでは、項目自体が問題を引き起こしていると考えるべきです。
B. 「セキュリティ ユーザー プロファイル」には、項目へのアクセス権がありません。この選択肢もAと同様に、データフローが正常に実行されている場合は、通常、問題の原因ではありません。
C. データフローを実行するユーザーには、項目へのアクセス権がありません。データフローが正常に実行されるという事実は、実行ユーザーが必要なアクセス権を持っていることを示しています。データフロー自体が問題なく完了している場合、この選択肢は原因とは考えにくいです。
D. 項目には Salesforce のデータが含まれていません。（正解）このシナリオは、データフローが正常に実行されるものの、特定の項目が空である（つまり、データを返さない）という状況を最もよく説明しています。項目がクエリされた際に値を返さない場合、その項目に対応するSalesforceのデータソースにデータが存在しない、または期待されるデータが入力されていないことが考えられます。これは、データソースの確認やデータフローのマッピングを見直すことで解決できる可能性があります。
この問題の解決には、問題のある項目が意図したデータを含んでいるかどうかをSalesforce内で確認し、必要に応じてデータソースやデータフローの定義を調整することが求められます。
6.
組織ごとにいくつの同時ストーリーが許可されますか?
A. 2
B. 5
C. 1
D. 4
正解：A
解説：
A. 2
Salesforce Einstein Discoveryにおいて、組織ごとに許可される同時ストーリーの数は2つです。これは、複数のユーザーが同時にEinstein Discoveryストーリーを作成または編集できることを意味しますが、同時に動作できるストーリーの数には上限があり、その上限は2つです。
7.
リスト ウィジェットは、既存のチャートとテーブルを含むダッシュボードに追加されます。リスト ウィジェットがウィジェットのプロパティを使用してダッシュボードのグラフとテーブルをファセット化するためには、何が当てはまりますか?
A. チャートとテーブルのステップには、独自のリスト ウィジェットが必要です。
B. リスト、チャート、およびテーブルのステップは、異なるデータセットからの共通のディメンションを共有する必要があります。
C. リスト、チャート、およびテーブルのステップは、共通の名前を共有する必要があります。
D. リスト、チャート、およびテーブルのステップは、同じデータセットを共有する必要があります。
正解：D
解説：
A. 「チャートとテーブルのステップには、独自のリスト ウィジェットが必要です。」これは誤りです。リストウィジェットは、複数のチャートやテーブルと相互作用することができ、それぞれに独自のリストウィジェットが必要というわけではありません。リストウィジェットは、選択したアイテムに基づいてダッシュボード内の他のウィジェットを動的に更新するために使用されます。
B. 「リスト、チャート、およびテーブルのステップは、異なるデータセットからの共通のディメンションを共有する必要があります。」共通のディメンションを共有することはファセット化に有用ですが、この選択肢はリストウィジェットがファセット化を行うための直接的な要件を正確には述べていません。異なるデータセットからでも共通のディメンションがあれば相互作用は可能ですが、最も効果的なファセット化は同じデータセットを使用する場合に達成されます。
C. 「リスト、チャート、およびテーブルのステップは、共通の名前を共有する必要があります。」共通の名前が関係するウィジェット間の連携を容易にすることはありません。この選択肢は、ファセット化の機能的要件に関連していないため、誤りです。
D. 「リスト、チャート、およびテーブルのステップは、同じデータセットを共有する必要があります。」（正解）この選択肢が最も正確です。ダッシュボード内のリストウィジェットを使用してチャートやテーブルをファセット化するためには、これらのウィジェットが同じデータセットに基づいている必要があります。これにより、リストウィジェットで選択されたアイテムが、他のウィジェットにフィルタとして適用され、ダッシュボード全体で一貫した相互作用が保証されます。
リストウィジェットをダッシュボードに追加する際には、それがファセット化を行うチャートやテーブルが同じデータセットに基づいていることを確認することが重要です。これにより、ダッシュボードの各ウィジェット間での有意義な相互作用が可能となります。
8.
Salesforce CRM Analyticsのデータフローを使用してデータを変換する際、次のうちデータフローでサポートされていない機能はどれですか？
A. 列の絞り込み
B. 行の絞り込み
C. 列の名前変更
D. データ型の自動検出
解答: D
解説:
A. 列の絞り込み: CRM Analyticsのデータフローでは、必要な列のみを選択して絞り込むことができます。これにより、データセットのサイズを減らし、クエリのパフォーマンスを向上させることができます。
B. 行の絞り込み: データフローでは、条件に基づいて行を絞り込むことができます。これにより、不要なレコードを除外し、分析に関連するデータのみを含むデータセットを作成できます。
C. 列の名前変更: データフローでは、列の名前を変更することができます。これにより、分かりやすい名前を付けたり、命名規則を統一したりすることができます。
D. データ型の自動検出: CRM Analyticsのデータフローでは、データ型の自動検出はサポートされていません。データフローを作成する際に、各列のデータ型を明示的に指定する必要があります。データ型の自動検出は、データのロード時に実行されます。
9.
Analytics が Salesforce オブジェクトにアクセスするデータフローを実行する場合、どのユーザーを使用しますか?
A. 統合ユーザー
B. 現在のユーザー
C. システム管理者
D. レコード所有者
正解：A
解説：
A. 「統合ユーザー」（正解）Salesforce CRM Analyticsでデータフローを実行する際、統合ユーザーは特にこの目的のために設定されるユーザーアカウントです。このユーザーは、データフローがSalesforceのデータにアクセスし、それをCRM Analyticsに読み込む際に使用されます。統合ユーザーは、適切な権限セットを持ち、必要なオブジェクトや項目にアクセスできるように設定されている必要があります。
B. 「現在のユーザー」データフローの実行に現在ログインしているユーザーの資格情報を使用することは一般的ではありません。データフローはバックグラウンドで自動的に実行されるため、特定のユーザーのセッションに依存しないように設計されています。
C. 「システム管理者」システム管理者ユーザーがデータフロー実行に使用されることはありません。システム管理者は通常、最も高い権限レベルを持つユーザーですが、データフローの実行には専用の統合ユーザーが使用されます。
D. 「レコード所有者」データフローがSalesforceオブジェクトにアクセスする際に、特定のレコードの所有者を使用することはありません。データフローは組織内のデータに広くアクセスする必要があるため、個々のレコード所有者の権限に依存することは適切ではありません。
したがって、Salesforce CRM AnalyticsがSalesforceオブジェクトにアクセスするためにデータフローを実行する場合、使用されるユーザーは「統合ユーザー」です。このユーザーは、データフローが正確に実行され、必要なデータにアクセスできるようにするための適切な権限を持っている必要があります。
10.
Analytics のクエリ内の 3 つの基本的なアクションは何ですか? 3つ選んでください:
A. 視覚化するメジャーで行をカウントします。
B. 結果をグラフで表示
C. ディメンションによるグループ化
D. メジャーで集計
E. フィルタリングして結果を絞り込みます。
正解：C,D,E
解説：
A. 「視覚化するメジャーで行をカウントします。」この選択肢は、クエリの基本的なアクションとしては直接的ではありません。クエリ内で特定の操作として行をカウントすることはありますが、これはメジャーの集計やディメンションによるグループ化の一環として行われることが多く、独立した基本アクションとは異なります。
B. 「結果をグラフで表示」クエリの結果をグラフで表示することは、クエリ実行後の視覚化ステップに該当しますが、クエリ自体の基本的なアクションではありません。視覚化は分析プロセスの一部であり、クエリによって得られたデータをユーザーが理解しやすい形で提示する手段です。
C. 「ディメンションによるグループ化」（正解）ディメンションによるグループ化は、データを特定のカテゴリや属性に基づいて分類する基本的なクエリアクションです。これにより、同じディメンション値を持つデータポイントを集めて分析することができます。
D. 「メジャーで集計」（正解）メジャーで集計することは、数値データを合計、平均、最大値、最小値などで計算する基本的なクエリアクションです。これにより、データセット内の数値データの要約統計を生成し、分析に有用な洞察を提供します。
E. 「フィルタリングして結果を絞り込みます。」（正解）フィルタリングは、特定の条件や基準に基づいてデータセットからデータポイントを選択する基本的なクエリアクションです。これにより、関心のあるデータのサブセットに焦点を当て、分析をより具体的なコンテキストに適用することができます。
したがって、Analytics のクエリ内で基本的なアクションは、「ディメンションによるグループ化」、「メジャーで集計」、「フィルタリングして結果を絞り込む」ことです。これらのアクションは、データを分析し、洞察を得るための基礎を形成します。
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