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Salesforce Analytics-Con-201 Exam Syllabus Topics:

SectionObjectives
Topic 1: Einstein Discovery- Insights interpretation and recommendations
- Model building and predictions
Topic 2: Dashboard and App Development- Lens creation and dashboard design
- Interactive filters and user experience optimization
Topic 3: Security and Access- Row-level security and sharing rules
- App and dataset permissions
Topic 4: Data Management and Preparation- Data transformation and dataflows
- Dataset creation and configuration in CRM Analytics
Topic 5: Data Integration and Connectivity- Connecting external data sources
- Data synchronization and refresh strategies

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Salesforce Certified CRM Analytics and Einstein Discovery Consultant Analytics-Con-201 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q75-Q80):

75. Frage
Cloud Kicks (CK) wants to use CRM Analytics to analyze trends of its sales pipeline in order to accelerate the company's sales process. To do so, CK needs to know the average time an opportunity spends in each stage. The data can be found in the Opportunity History object, but the value is not pre- calculated in Salesforce, so a consultant recommends using a recipe to calculate it.
How should the consultant use a recipe to calculate the average time an opportunity spends in each stage?

Antwort: B


76. Frage
A versioning feature allows CRM Analytics users to be added as Publishers and make changes separately while a 'Live' version is still being usedby other users. Once the changes are complete, the user can then set their updated version as the Live version.
Which CRM Analytics item is this leveraged for?

Antwort: A

Begründung:
In CRM Analytics, the versioning feature described is typically leveraged for Apps. This feature allows:
* Parallel Development: Users can work on changes in a separate version without affecting the live version being accessed by others.
* Controlled Publishing: Once changes are finalized, the user can then promote their version to be the new live version, ensuring seamless updates without disrupting ongoing usage.
* Collaborative Workflows: Facilitates teamwork by allowing multiple users to propose and test changes in a controlled environment before making those changes live.
This approach ensures that CRM Analytics apps remain dynamic and can evolve over time while maintaining stability and continuity for end-users.


77. Frage
Universal Containers (UC) is using CRM Analytics to create two datasets.
* Dataset A: Contains a list of activities with an "activityID" dimension and a "userID" dimension
* Dataset B: Contains a list of users with a "userID" dimension
UC wants to delete all activities from Dataset A related to users in Dataset B.
How should the CRM Analytics consultant help UC achieve this?

Antwort: B


78. Frage
What is the purpose of the CRM Analytics Dashboard Inspector?

Antwort: A

Begründung:
The CRM Analytics Dashboard Inspector is a powerful tool used to troubleshoot and optimize dashboards. Its primary function is to display the underlying SAQL (Salesforce Analytics Query Language) query executed for each widget. It helps users see the final query that is run and the corresponding results. This feature allows CRM Analytics consultants and developers to diagnose issues, optimize performance, and understand how data is being processed in the dashboard.
While the Inspector helps view execution times and identify bottlenecks, it does not automatically resolve performance issues (which is why option B is incorrect). It simply provides visibility into query performance and execution details, allowing the user to make manual optimizations.
Reference: Detailed information on theDashboard Inspectortool can be found under the "Building Lenses, Dashboards, and Apps in CRM Analytics" module and theEinstein Discoverytraining content within Salesforce documentation.


79. Frage
Cloud Kicks (CK) has a dashboard in CRM Analytics with forecasting data. One widget is a compare table using the timeseries function showing the quarterly forecast. However, CK is interested in enhancing the dashboard with a weekly forecast per customer.
How should CK achieve this?

Antwort: B

Begründung:
To create a weekly forecast per customer, anSAQL (Salesforce Analytics Query Language)query can be used.
The timeseries function generates forecast data based on a specified date range. In this case, the forecast is customer-specific, meaning the partition should be based onAccount Nameto ensure that the forecast is generated for each customer. The date column (Date Cols) should be set to Y-M-W to aggregate the forecast data on a weekly basis.
Reference: The use ofSAQL and timeseries functionsis covered in theWave Analytics ExplorerandAdvanced SAQLmodules, where partitioning and date-based aggregations are explained in detail.


80. Frage
......

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