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最新的 Salesforce Consultant Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant 免費考試真題:

1. Which of these standard deviations is for a curve that has values that are the most spread out away from the average?

A) 8
B) 4
C) 1
D) 16

2. A consultant built an Einstein Analytics app for the Sales Operations team. The Sales Operations team wants to share their app with other people at the company. The consultant recommends distributing the app as an Einstein Analytics template app.
A set of JSON files will be generated after a template is created from the Sales Operations app. What is the name of the JSON file that manages template metadata and all other template elements'

A) template-to-app-rules.json
B) template-info.json
C) ui.json
D) aster- info.j son

3. Universal Containers is evaluating the connection mode for the objects in their local Salesforce connector. They want to only sync updated and new records from the Order object, but they have some formula fields on the object and want to ensure those are updated weekly.
which
Which connection mode is best suited for this purpose?

A) Full Sync
B) Incremental Sync
C) Periodic Full Sync
D) periodic Incremental Sync

4. Universal Containers has a Sales Manager dashboard- They have a compare table that displays the count of Customers and the Sum of Annual Revenue per year and per Account type. A consultant is asked to add more groupings to enhance details about their customers.
What is the maximum number of grouping columns that the consultant must be aware of in order to continue using a compare table versus creating the query using SAQL?

A) 8
B) unlimited
C) 10
D) 4

5. A consultant has created a story to maximize the daily sales quantity of consumer products in stores. After creating a story, the consulting is presented with this data alert by Einstein Discovery (see graphic).
What are two appropriate actions to take?
Choose 2 answers

A) Discuss with the client if values below 0 and above 2,489 are so uncommon that they should perhaps be left out of the story.
B) Manually remove the sales bellow 0 (negative sales must be a data issue), but keep the large value (the more data, the better the model will be).
C) Remove the outliers as suggested by Einstein and deploy the model.
D) Remove the outliers as suggested by Einstein, and verify using model metrics and story insights if the quality improved.

問題與答案：

問題 #1 答案： D

問題 #2 答案： B

問題 #3 答案： D

問題 #4 答案： D

問題 #5 答案： A,C