最新Tableau Certified Consultant TCC-C01試験質問と解答を共有します
TCC-C01 Tableau 認定コンサルタント試験の最適な準備方法を知りたいですか? ktestは、Tableau TCC-C01 試験に合格するために最も重要なトピックに従って特別に調整された高品質の Tableau Certified Consultant資格勉強 TCC-C01試験問題集を設計しました。 Tableau Certified Consultant TCC-C01 試験問題集を学習すると、試験の概念の理解が大幅に向上することを実感できます。 これらは、弱い概念を強化するのに特に有益であり、それによって、試験の最終試験に臨む前に徹底的に準備を整えることができます。 これにより、自信が高まるだけでなく、Tableau 認定コンサルタント試験に合格する可能性も大幅に高まります。
Tableau 認定コンサルタント試験について
Tableau 認定コンサルタント認定資格は、顧客と関わり、Tableau プラットフォーム内で分析ソリューションの設計を主導する個人を対象としています。 プロジェクトの範囲は、事業部門レベルだけではなく、経営幹部レベルにまで及ぶ場合があります。 これらは、分析のための長期的で戦略的な推奨事項を提供し、複雑なパフォーマンスの問題を独立して処理します。 これらは非常に複雑なデータの問題を解決します。
この資格証明は、Tableau Prep、Desktop、Cloud、Server、Bridge などのさまざまな Tableau 製品を使用する必要がある従業員、パートナー、顧客、フリーランサーの核となる Tableau 知識と実践的な開発スキルの両方を検証します。 試験の前提条件はありません。 この試験に合格すると、受験者には Tableau 認定コンサルタントの称号が与えられます。 このタイトルの有効期限は 2 年間です。
対象読者の説明: Tableau 認定コンサルタント
この試験の受験者は、顧客と協力して、Tableau プラットフォーム内の分析ソリューションの設計を主導します。 彼らは非常に複雑なデータ問題に対処できます。 プロジェクトの範囲は、事業部門レベルだけではなく、経営幹部レベルにまで及ぶ場合があります。 これらは、分析のための長期的で戦略的な推奨事項を提供し、複雑なパフォーマンスの問題を独立して処理します。
コンサルタントは通常、Tableau および Tableau Prep、Desktop、Cloud、Server、Bridge を含む Tableau 製品に関して最低 1 年の経験があり、少なくとも 2 つの実装に携わっています。 コンサルタントは、Tableau デスクトップ スペシャリスト (TDS) および Tableau 認定データ アナリスト (TCDA) 認定試験に合格するスキルを持っています。 この試験はそのスキルセットを向上させるためのものです。 受験者は、TDS および TCDA 試験でカバーされる能力を保有しているとみなされるため、TDS および TCDA 試験のレベルでのテストは行われません。
試験の概要
知識ベース: 40 ～ 45 個の多肢選択項目および複数選択項目
パフォーマンスベース: 6 ～ 8 個の実践的なラボ タスク
制限時間: 120 分 (NDA の確認に 3 分、チュートリアルに 5 分を含む)。
提供言語: 英語
合格点: 750
前提条件: 必要ありません
登録料: 250 米ドル + 現地法で要求される適用税金
試験概要
ドメイン 1: 現状の評価 28%
1.1 分析の現在の状態を将来の状態にマッピングする
1.1.1 量、ギャップ分析、パフォーマンス、データの正確性など、既存のレポートを評価する
1.1.2 既存のレポート、データ製品、ビジネス ニーズを Tableau の機能にマッピングする
1.1.3 ベスト プラクティスを使用して分析要件を Tableau コンテキストに変換する
1.1.4 Tableau Server と Tableau Cloud のどちらを使用するかを推奨する (移行を含む)
1.2 現在のデータ構造を評価する
1.2.1 既存のデータがビジネス ニーズをサポートしているかどうかを評価する
1.2.2 既存のデータ構造の系統を評価する
1.2.3 パフォーマンス リスクについて既存のデータ構造を評価する
1.2.4 パフォーマンス向上の機会について既存のデータ構造を評価する
ドメイン 2: データ接続の計画と準備 19%
2.1 データ変換の計画
2.1.1 適切なデータ保存方法、データ構造、および戦略を推奨する
2.1.2 データを変換するための適切なツール (Tableau Desktop、Tableau Prep、ETL 製品など) を推奨する
2.1.3 Tableau Prep および Tableau ワークブックにおける静的計算と応答性計算の影響を特定する
2.1.4 最小レベルの粒度の要件を指定する
2.2 行レベルのセキュリティ (RLS) データ構造の設計
2.2.1 RLS と資格テーブルの実装
2.2.2 グループ機能とユーザー機能を識別する
2.2.3 RLS をサポートするための階層の実装
2.2.4 RLS アプローチの比較
2.3 データへの高度な接続を計画および実装する
2.3.1 Web データ コネクタ、Web 抽出 API、カスタム SQL、ODBC など、データに接続するための適切な方法を推奨する
2.3.2 Tableau Bridge を使用した接続の作成
2.3.3 整形や結合など、特定の要件を満たすデータの準備方法を推奨する
2.3.4 Tableau 製品 (Tableau Desktop、Tableau Prep、Tableau Cloud、Tableau Server) のデータ ソースの集計レベルと戦略を指定する
2.3.5 分析に必要な最小限のフィールドを特定する
2.3.6 複雑なデータの問題と接続のトラブルシューティング
ドメイン 3: 計算とワークブックの設計とトラブルシューティング 39%
3.1 高度なユースケース向けの設計分析
3.1.1 サンキー、コード、レーダー、タイル マップ、小さい倍数、データ密度などの高度なチャート タイプを使用する場合の推奨事項
3.1.2 カスタマイズされたチャートに必要な計算を計画および実装する
3.1.3 Tableau の演算順序が計算に及ぼす影響を特定する
3.1.4 Tableau の操作順序によって引き起こされる問題のトラブルシューティング
3.1.5 動的 URL アクション、パラメーター アクション、フィルター アクション、シートの交換などの対話機能をダッシュボードに組み込むための高度なテクニックを計画および実装する
3.1.6 「データに聞く」、「データの説明を見る」、「データ ストーリー」などの拡張分析のユースケースを特定する
3.2 パフォーマンスを最適化するためのワークブックの設計
3.2.1 リソースを大量に消費するクエリを特定して解決する
3.2.2 Tableau Server のキャッシュを最大化する
3.2.3 文字列比較、IF THEN ステートメント、詳細レベル (LOD) 式などの計算によって引き起こされるパフォーマンスの問題を特定して解決する
3.2.4 Tableau の上流に移動する必要がある計算を推奨する
3.2.5 パフォーマンス記録を使用した問題の解釈と解決
3.2.6 シート数、フィルター数、画像サイズなどの設計要素によって引き起こされるパフォーマンスの問題を特定して解決する
3.3 複数のステップを含む高度な計算を実装する
3.3.1 ディメンションを含む集計の実装
3.3.2 ウィンドウ、ネストされたテーブル、または多方向などの高度な表計算の実装
3.3.3 会計カレンダーなどの高度な日付機能の実装
3.3.4 ネストされた LOD などの高度な LOD の実装
3.3.5 高度な計算の組み合わせを実装する
3.3.6 高度な計算のトラブルシューティング
ドメイン 4: ガバナンスを確立し、公開コンテンツをサポートする 14%
4.1 Tableau ガバナンス戦略の推奨と適用
4.1.1 組織のガバナンス要件を Tableau の機能にマッピングする
4.1.2 コンテンツへのアクセスを保護するための戦略を推奨する
4.1.3 機能別、組織別、役割別など、コンテンツを整理するための戦略を推奨する
4.1.4 データソースの認証、データ拡散の最小化、データ品質警告の構成など、データ品質を確保するための戦略を推奨する
4.1.5 データ リネージュを含むデータ カタログを使用してガバナンス戦略への準拠性を評価する
4.2 カスタム管理ビューの設計
4.2.1 リポジトリのスキーマとイベント タイプの解釈
4.2.2 カスタム管理ビューを必要とする分析情報の指定
4.2.3 管理ビューを作成するための適切な権限の指定
4.3 コンテンツ配信戦略の推奨
4.3.1 パブリッシュ要件を Tableau の機能と機能にマッピングする
4.3.2 構築、テスト、展開、配布、メンテナンスを含むワークブックのライフサイクルに対するアプローチを推奨する
4.3.3 Tableau 内でのバージョン管理戦略の推奨
4.4 Tableau 外部のエラーを特定して解決する
4.4.1 接続認証とネットワーク アクセスの特定と解決
4.4.2 ソース システムに起因する更新エラーを特定して解決する
4.4.3 プラットフォームやネットワークの停止など、Tableau の外部に起因するその他の問題を特定する
Tableau Certified Consultant TCC-C01 無料問題集を共有します
1. A client has many published data sources in Tableau Server. The data sources use the same databases and tables. The client notices different departments give different answers to the same business questions, and the departments cannot trust the data. The client wants to know what causes data sources to return different data.
Which tool should the client use to identify this issue?
A. Tableau Prep Conductor
B. Ask Data
C. Tableau Catalog
D. Tableau Resource Monitoring Tool
Answer: C
2. A client has a published data source in Tableau Server and they want to revert to the previous version of the data source. The solution must minimize the impact on users.
What should the consultant do to accomplish this task?
A. Request that a server administrator restore a Tableau Server backup.
B. Delete and recreate the data source manually.
C. Select a previous version from Tableau Server, download it, and republish that data source.
D. Select a previous version from Tableau Server, and then click Restore.
Answer: D
3. A Tableau Cloud client has requested a custom dashboard to help track which data sources are used most frequently in dashboards across their site.
Which two actions should the client use to access the necessary metadata? (Choose two)
A. Connect directly to the Site Content data source within the Admin Insights project.
B. Query metadata through the GraphiQL engine.
C. Access metadata through the Metadata API.
D. Download metadata through Tableau Catalog.
Answer: B, C
4. A client notices that while creating calculated fields, occasionally the new fields are created as strings, integers, or Booleans. The client asks a consultant if there is a performance difference among these three data types.
What should the consultant tell the customer?
A. Strings are fastest, followed by integers, and then Booleans.
B. Integers are fastest, followed by Booleans, and then strings.
C. Strings, integers, and Booleans all perform the same.
D. Booleans are fastest, followed by integers, and then strings.
Answer: B
5. A new Tableau user created a simple dashboard on Tableau Server using supply chain data. Now, the user wants to know if they created the dashboard in accordance with specific performance best practices.
Which approach should the consultant recommend for the client to make this determination?
A.Use inbuilt dashboards in Tableau Server to troubleshoot the performance.
B.Use Performance Recording on Tableau Server.
C.Use Performance Recording in Tableau Desktop.
D.Run Workbook Optimizer.
Answer: D
6. A client requests a published Tableau data source that is connected to SQL Server. The client needs to leverage the multiple tables option to create an
extract. The extract will include partial data from the SQL Server data source.
Which action will reduce the amount of data in the extract?
A.Use an extract filter.
B.Aggregate the extract to the visible dimensions.
C.Define the filters by using custom SQL.
D.Set up the extract as an incremental refresh.
Answer: A
7. A consultant is designing a dashboard that will be consumed on desktops, tablets, and phones. The consultant needs to implement a dashboard design that provides the best user experience across all the platforms.
Which approach should the consultant take to achieve these results?
A.Build one dashboard that has desktop, tablet, and phone layouts, and fix the size of the layouts.
B.Build one dashboard and fix the size of the dashboard.
C.Build one dashboard and set the size to Automatic.
D.Build one dashboard for each type of device and fix the size of the layouts.
Answer: A
8. A client has a published dashboard. They change the dashboard and then republish it. Now, usersreport that their web browser bookmarks to the dashboard are broken.
What are two possible causes for this issue? (Choose two)
A.New credentials were embedded into the data source.
B.The dashboard was published to a different project.
C.Tableau Server was upgraded.
D.The dashboard was published with a new name.
Answer: B, D
9. A client builds a dashboard that presents current and long-term stock measures. Currently, the data is at a daily level. The data presents as a bar chart that presents monthly results over current and previous years. Some measures must present as monthly averages.
What should the consultant recommend to limit the data source for optimal performance?
A. Move calculating averages to data layer and aggregate dates to monthly level.
B. Limit data to current and previous years and leave data at daily level to calculate the averages in the report.
C. Limit data to current and previous years, move calculating averages to data layer, and aggregate dates to monthly level.
D. Limit data to current and previous years as well as to the last day of each month to eliminate the need to use the averages.
Answer: C
10. A consultant creates a histogram that presents the distribution of profits across a client's customers. The labels on the bars show percent shares. The consultant used a quick table calculation to create the labels.
Now, the client wants to limit the view to the bins that have at least a 15% share. The consultant creates a profit filter but it changes the percent labels.
Which approach should the consultant use to produce the desired result?
A.Use a calculation with TOTAL() function instead of a quick table calculation.
B.Add the [Profit] filter to the context.
C.Filter with a table calculation WINDOW_AVG(MIN([Profit]), first(), last())
D.Filter with the table calculation used to create labels.
Answer: B
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