A. 예측 필드의 강도가 계산되고 시각화되는 스토리 설정에서. 컨설턴트는 이에 따라 예측자 필드 목록을 정렬할 수 있습니다.

B. 모델 배포 마법사에서 실행 가능한 필드를 선택하는 동안

C. 스토리 개선을 위한 Einstein 권장 사항에서. 가장 강력한 예측 변수를 제거하라는 권장 사항이 없으면 스토리에는 중요한 예측 변수가 포함되지 않고 약한(아마도 관련이 없는) 항만 포함됩니다.

D. 상위 예측변수가 나열되는 모델 측정항목 섹션

A. 데이터 칠리 만들기

B. Analytics로 외부 데이터 추출

C. 대시보드 구축

D. 서로 다른 데이터 세트의 데이터 결합

A. 기회에 대한 트리거를 만들고 Salesforce 외부 커넥터를 사용하여 Einstein Discovery에서 예측을 가져옵니다.

B. Opportunity에서 Apex 배치를 생성하고 REST API를 사용하여 Einstein Discovery에서 예측을 가져옵니다.

C. 기회에 대한 트리거를 생성하고 AppExchange에서 Einstein Discovery 쓰기 저장 관리 패키지를 설치합니다.

D. 기회에 대한 트리거를 생성하고 REST API를 사용하여 Einstein Discovery에서 예측을 가져옵니다.

A. 고객 지역

B. 사례 기간

C. 케이스 해결

D. 고객 만족도

E. 위의 모든 것

A. Salesforce를 기반으로 구축된 애플리케이션

B. 서핑 보고서 및 예측을 분석하기 위한 도구

C. 인포그래픽의 온라인 저장소

D. Salesforce의 CRM 대안