A. '무슨 일이 일어났는가' 통찰력은 스토리의 주요 통찰력입니다. 이는 데이터 세트의 통계 분석을 기반으로 Y/Q 개요 수준에서 어떤 요인이 결과에 기여했는지 탐색하는 데 도움이 되는 설명적 통찰력입니다. .Einstein Discovery는 막대 차트를 사용하여 무슨 일이 일어났는지 통찰력을 시각화하는 데 도움을 줍니다.

B. '차이점은 무엇입니까' 인사이트는 스토리의 설명 변수와 목표(목표 결과 변수) 간의 관계를 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 비교 인사이트입니다. 데이터 세트의 통계 분석을 기반으로 한 이러한 통찰력은 결과 변수의 가장 큰 변화에 기여하는 요인을 파악하는 데 도움이 됩니다. Einstein Discovery는 폭포형 차트를 사용하여 What Is The Difference 통찰력의 비교를 시각화하는 데 도움을 줍니다.

C. '예측 및 개선' 통찰력은 미래에 일어날 수 있는 일을 탐색하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 스토리에서 "what if" 분석을 대화형으로 수행할 수 있습니다. Einstein Discovery는 데이터 세트 및 예측 분석의 통계 분석을 기반으로 예측 및 제안된 개선 사항을 제공합니다. 이러한 통찰력을 시각화하는 데 도움을 주기 위해 Einstein Discovery는 다음을 사용합니다.
- 예측을 위한 폭포형 차트
- 제안된 개선 사항에 대한 막대 차트

D. '왜 그런 일이 일어났는가' 통찰은 결과를 가져온 정확한 요인을 더 깊이 조사하는 데 도움이 됩니다.
발생한 이유 S/Q 인사이트는 스토리의 목표에 기여한 다양한 요소를 더욱 심층적으로 분석합니다.
이러한 통찰력은 데이터 세트의 통계 분석을 기반으로 합니다. Einstein Discovery는 폭포형 차트를 사용하여 발생 원인 통찰력을 시각화하는 데 도움을 줍니다.

A. 측정항목의 변동이 정상 범위 내에 있으므로 스토리를 배포합니다.

B. 스토리 상단에 표시되는 대상 필드 및 주요 예측 변수의 이상값에 대한 데이터 세트를 조사하고 확인합니다.

C. 스토리를 즉시 배포하지 말고 한 접기가 다른 접기보다 성능이 떨어지는 이유를 조사하십시오.

D. 스토리를 배포하기 전에 전체 GINI 계수가 좋은지 확인합니다.

A. 기회 목록을 Excel 파일로 다운로드할 수 있는 링크를 생성합니다.

B. 두 번째 대시보드를 만들고 테이블을 이 새 대시보드로 이동합니다.

C. Visualforce 페이지를 만들고 이 새 페이지에 기회의 목록 보기를 표시합니다.

D. 대시보드에 두 번째 페이지를 생성하고 테이블을 이 새 페이지로 이동합니다.

A. Oracle 데이터베이스 커넥터를 사용합니다.

B. Analytics 외부 데이터 API를 사용합니다.

C. 데이터를 CSV 파일로 로드합니다.

D. Salesforce SOAP 인터페이스를 사용합니다.

A. 레이아웃 템플릿은 고정되어 있고 읽기 전용이므로 생성이 빠릅니다.

B. 레이아웃 템플릿에는 최적의 위치에 있는 KPI 및 필터와 같은 디자인 모범 사례가 포함되어 있습니다.

C. 레이아웃 템플릿은 범용 레이아웃을 제공하여 디자인에 소요되는 시간을 줄여줍니다.

D. 레이아웃 템플릿은 일관된 최종 사용자 경험을 제공합니다.