Salesforce Certified CRM Analytics and Einstein Discovery Consultant : Analytics-Con-201

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Salesforce Analytics-Con-201 Prüfungsthemen:

Salesforce Certified CRM Analytics and Einstein Discovery Consultant Analytics-Con-201 Prüfungsfragen mit Lösungen

1. What is the purpose of the CRM Analytics Dashboard Inspector?

A) To see the final query for each widget along with the results.
B) To automatically remove bottlenecks to make queries run faster.
C) To view the total time required to run all queries.

2. After the initial creation of a model, the first model insight explains
93% of the variation of the outcome variable. This is unusually high.
What is the most likely reason for this?

A) The model contains too many outlier values.
B) The dataset contains multiple dominant values.
C) The outcome variable may be causing data leakage.

3. A consultant runs the sharing inheritance coverage assessment for the Opportunity object and finds that some records exceed 400 sharing descriptors.
What should the consultant do?

A) Increase the sharing descriptor limit in the analytics settings.
B) Use security predicates in CRM Analytics.
C) Contact Salesforce Support to increase the sharing descriptor limit.

4. An CRM Analytics consultant creates a model to maximize the satisfaction of cases. They want to deploy the mode! and further use the model and predictions in an existing automated business process powered by Salesforce Flow.
What is the most efficient way to accomplish this?

A) Create a trigger on Case objectand use REST APIs to append the predictions intothe business process.
B) Write an Apex class with Einstein Discovery Predictions and append them to process.
C) Use the Einstein Discovery flow action to make a prediction with the flow.

5. A team of CRM Analytics developers has been working on an existing recipe to add new derived fields. The edited version has been failing ever since, and management is requesting that the dashboard show refreshed data while they work on the edits.
How can the developers add new fields while keeping the dataset refreshed?

A) A recipe for the new fields and when that is successful, add it to the existing recipe as a join node.
B) Refresh the dataset after working hours to avoid the edited version from failing.
C) Clone the existing recipe to add fields and roll back the original recipe to the last working version.

Fragen und Antworten: