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Salesforce Certified AI Associate Exam 認定 Salesforce-AI-Associate 試験問題 (Q98-Q103):

質問 # 98
Cloud Kicks wants to evaluate the quality of its sales data.
Which first step should they take for the data quality assessment?

• A. Plan and align territories,
• B. Run a new report or dashboard.
• C. Identify business objectives.

正解：C

解説：
The first step Cloud Kicks should take for data quality assessment is to identify business objectives. This is crucial because understanding how the company uses customer data to support its business objectives will guide the assessment process1. By identifying the business objectives, Cloud Kicks can determine what customer data is required to support those objectives and how that data is being used. This foundational step is essential before moving on to other aspects of data quality assessment, such as running reports or planning territories. It aligns the data quality initiatives with the company's goals and ensures that the assessment is focused on areas that will drive business value

 

質問 # 99
Cloud Kicks wants to optimize its business operations by incorporating AI into its CRM.
What should the company do first to prepare its data for use with AI?

• A. Remove biased data.
• B. Determine data outcomes.
• C. Determine data availability.

正解：C

解説：
Explanation
Before using AI to optimize business operations, the company should first assess the availability and quality of its data. Data is the fuel for AI, and without sufficient and relevant data, AI cannot produce accurate and reliable results. Therefore, the company should identify what data it has, where it is stored, how it is accessed, and how it is maintained. This will help the company understand the feasibility and scope of its AI projects.

 

質問 # 100
What does the term "data completeness" refer to in the context of data quality?

• A. The degree to which all required data points are present in the dataset
• B. The process of aggregating multiple datasets from various databases
• C. The ability to access data from multiple sources in real time

正解：A

解説：
Data completeness is a measure of data quality that assesses whether all required data points are present in a dataset. It checks for missing values or gaps in data necessary for accurate analysis and decision-making. In the context of Salesforce, ensuring data completeness is crucial for the effectiveness of CRM operations, reporting, and AI-driven applications like Salesforce Einstein, which rely on complete data to function optimally. Salesforce provides various tools and features, such as data validation rules and batch data import processes, that help maintain data completeness across its platform. Detailed guidance on managing data quality in Salesforce can be found in the Salesforce Help documentation on data management at Salesforce Help Data Management.

 

質問 # 101
Cloud Kicks relies on data analysis to optimize its product recommendation; however, CK encounters a recurring Issue of Incomplete customer records, with missing contact Information and incomplete purchase histories.
How will this incomplete data quality impact the company's operations?

• A. The diversity of product recommendations Is Improved.
• B. The accuracy of product recommendations is hindered.
• C. The response time for product recommendations is stalled.

正解：B

解説：
Explanation
"The incomplete data quality will impact the company's operations by hindering the accuracy of product recommendations. Incomplete data means that the data is missing some values or attributes that are relevant for the AI task. Incomplete data can affect the performance and reliability of AI models, as they may not have enough information to learn from or make accurate predictions. For example, incomplete customer records can affect the quality of product recommendations, as the AI model may not be able to capture the customers' preferences, behavior, or needs."

 

質問 # 102
How does data quality impact the trustworthiness of Al-driven decisions?

• A. The use of both low-quality and high-quality data can improve the accuracy and reliability of AI-driven decisions.
• B. Low-quality data reduces the risk of overfitting the model, improving the trustworthiness of the predictions.
• C. High-quality data improves the reliability and credibility of Al-driven decisions, fostering trust among users.

正解：C

 

質問 # 103
......

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