A. 독일에서는 콜센터 제품이 더 많이 판매되고, 그로 인해 승률이 높아집니다.

B. 독일은 제품이 콜센터인 경우 평균보다 성과가 낮지만 더 좋습니다.

C. -2.2 설명 불가능은 데이터 세트에 관계없이 아인슈타인이 결코 설명할 수 없는 효과가 있다는 것을 의미합니다.

D. 콜센터는 일반적으로 성과가 좋지 않은 제품이며, 독일에는 부정적인 영향을 미치는 제품이 더 많습니다.

A. 데이터 세트에 더 많은 데이터를 추가합니다.

B. 제품군별 마진을 정규화합니다.

C. 각 지역별로 별도의 스토리를 실행합니다.

D. 데이터 세트에서 극단값을 제거합니다.

A. 사용자 개체의 지역 필드를 기반으로 Salesforce에서 공유 규칙을 만들고 데이터 세트가 Salesforce에서 공유를 상속받도록 설정합니다.

B. 데이터 세트에서 보안 조건을 사용하여 사용자가 각 지역에 속하는 행만 볼 수 있도록 합니다.

C. "내 비공개 앱"에 데이터 세트를 저장하여 선택된 사용자 중 일부만 데이터 세트에 액세스할 수 있도록 합니다.

D. 새 애플리케이션에서 데이터 세트를 저장하고 데이터 세트를 볼 수 있는 사용자 목록이 있는 공개 그룹에 "뷰어" 액세스 권한을 부여합니다.

A. 분석 사용

B. 위의 어느 것도 아님

C. 분석 관리

D. 분석 대시보드 만들기 및 편집

A. 이 데이터 세트는 너무 커서 Einstein Discovery에서 사용할 수 없습니다. 예측 변수가 적은 새 데이터 세트를 요청하세요.

B. 모든 예측 변수를 사용하여 스토리를 구성하고 Einstein Discovery가 최상위 예측 변수를 표시해야 함을 나타냅니다.

C. 데이터 준비로 돌아가서 필드 수를 30개 미만으로 줄여서 스토리를 만들어 보세요.

D. 첫 번째 예측 변수 집합으로 스토리를 만들고 스토리에 중요한 예측 변수가 무엇인지 평가합니다. 그런 다음 덜 중요한 예측 변수는 삭제하고 첫 번째 실행에서 생략된 예측 변수를 추가하고 그 영향을 평가합니다.