Einstein Discovery のストーリー設計について
学習の目的
この単元を完了すると、次のことができるようになります。
- データセットに基づき、Einstein Discovery を使用して、データにアクセスし出力を調整してストーリー出力のデータを準備する。
- 顧客の最初の期待事項に基づき、ストーリーの結果を分析し、顧客に提示可能な推奨改善事項を判断する。
- 得られた結果とインサイトに基づき、必要に応じてデータパラメーターの調整、データの追加/削除、ストーリーの再実行を行う。
- Salesforce オブジェクトへの書き戻しを実行するためのプロセスを説明する。
主なトピック
この単元では、Salesforce CRM Analytics and Einstein Discovery コンサルタント試験で全体の 19% を占める「Einstein Discovery のストーリー設計」セクションの準備をすることができます。試験のこのセクションでは、次のトピックに関する知識が評価されます。
- データセットのカスタマイズおよび出力
- データのストーリーの改善
- データ分析およびディスカバリー
- Salesforce オブジェクトへのデータの書き戻し
この単元には、Salesforce 認定 CRM Analytics and Einstein Discovery コンサルタントとして経験するのと同じような実務上のシナリオに基づく対話型の問題が用意されています。これらのシナリオを確認することは、Salesforce CRM Analytics and Einstein Discovery コンサルタント試験の「Einstein Discovery のストーリー設計」セクションを受験する準備に役立ちます。練習問題に解答すると、解答へのフィードバックとその解答がなぜ正解 (または不正解) なのかについての詳しい理由が直ちに表示されます。
この単元には、試験の「Einstein Discovery のストーリー設計」セクションの準備に役立つトピックを学習するための対話型フラッシュカードも用意されています。
試験の練習問題
準備はいいですか? このサンプルツールは簡単な自己診断テストで、採点の対象ではありません。使用するには、シナリオを読んでから、正しいと思う解答をクリックします。問題によっては、正解が複数ある場合もあります。[送信] をクリックすると、選択した解答が正解か不正解かと、その理由が示されます。説明が長い場合は 
をクリックし、読み終えたらウィンドウ内の任意の場所をクリックして閉じます。全問に解答したら、解答を確認するか、問題に再解答できます。
シナリオの解答が不正解だった場合は、次の表にある関連参考資料を参照してください。
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シナリオ 1 |
「[Predictions and Improvements (予測と改善点)] の探索」を参照して、予測結果の対話型 what if 分析を実行する方法を学習してください。 |
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シナリオ 2 |
「データの収集、整理、最適化」を参照して、データ品質を向上させる方法を学習してください。 |
試験トピックのフラッシュカード
次の対話型フラッシュカードで、試験のこのセクションで出題される主なトピックの一部を復習できます。各カードの問題や用語を読んだ後、カードをクリックすると、正解が表示されます。右向き矢印をクリックすると次のカードに進み、左向き矢印をクリックすると前のカードに戻ります。
フラッシュカードの解答が不正解だった場合は、次の表にある関連参考資料を参照してください。
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フラッシュカード 1 |
「Einstein Discovery の容量と制限」を参照し、組織の制限を確認してください。 |
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フラッシュカード 2 |
「データプレップの使用開始」を参照し、データを準備するときの一般的な問題を回避してください。 |
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フラッシュカード 3 |
「Einstein Discovery の権限と権限セットについて」を参照し、ユーザーの権限セットを設定する方法を学習してください。 |
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フラッシュカード 4 |
「値が平均よりも高い/低い理由の探索」を参照し、結果を引き起こしたさまざまな要因を詳しく調べる方法を学習してください。 |
関連バッジおよびリソース
さらに詳細な情報を知るには、次の関連バッジおよびリソースを参照してください。
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バッジ |
コンテンツタイプ |
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モジュール |
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Superbadge |
リソース
- Salesforce ヘルプ: ストーリーインサイトの探索
- Salesforce ヘルプ: モデル品質の評価
- Salesforce ヘルプ: Einstein Discovery の容量と制限
- Salesforce ヘルプ: 分析用のデータの準備