TDA-C01日本語 無料問題集「Tableau Certified Data Analyst (TDA-C01日本語版)」
貴社には米国とドイツに2つの事業部があり、それぞれの事業部には別のデータベースがあります。以下は、米国事業部の売上データの例です。
以下は、ドイツの私部門の販売データの例です。
Populatio.csv というファイルに人口データがあります。以下はデータのサンプルです。
各営業担当者の一人当たりの売上高を示す視覚化を作成する予定です。各営業担当者は、フルネームで識別される必要があります。
計画している視覚化をサポートするデータを準備する必要があります。データソースは公開をサポートしている必要があります。
どの 4 つのアクションを順番に実行する必要がありますか?
(4 つの正しいオプションを順番に配置します。矢印を使用してオプションを回答エリアに移動し、矢印を使用してオプションの順序を変更します。
回答エリアの矢印を使用してオプションを並べ替えます。
以下は、ドイツの私部門の販売データの例です。
Populatio.csv というファイルに人口データがあります。以下はデータのサンプルです。
各営業担当者の一人当たりの売上高を示す視覚化を作成する予定です。各営業担当者は、フルネームで識別される必要があります。
計画している視覚化をサポートするデータを準備する必要があります。データソースは公開をサポートしている必要があります。
どの 4 つのアクションを順番に実行する必要がありますか?
(4 つの正しいオプションを順番に配置します。矢印を使用してオプションを回答エリアに移動し、矢印を使用してオプションの順序を変更します。
回答エリアの矢印を使用してオプションを並べ替えます。
正解：
Explanation:
1) Open Tableau prep
2) Create a new column ...
3) Union the sales ...
4) Join the sales ...
References: https://help.tableau.com/current/prep/en-us/prep_get_started.htm https://help.tableau.com/current
/prep/en-us/prep_union.htm https://help.tableau.com/current/prep/en-us/prep_clean.htm https://help.tableau.
com/current/prep/en-us/prep_join.htm
次のデータセットがあります。
次のワークシートを作成する必要があります。
テーブルには、パラメータ 1 メニューからの選択に基づいて、利益または売上のいずれかが表示される必要があります。
注文時に実行すべき3つのアクションはどれですか
(3 つの正しいオプションを順番に配置します。矢印を使用してオプションを回答エリアに移動します。回答エリアの矢印を使用してオプションを並べ替えます)
次のワークシートを作成する必要があります。
テーブルには、パラメータ 1 メニューからの選択に基づいて、利益または売上のいずれかが表示される必要があります。
注文時に実行すべき3つのアクションはどれですか
(3 つの正しいオプションを順番に配置します。矢印を使用してオプションを回答エリアに移動します。回答エリアの矢印を使用してオプションを並べ替えます)
正解：
A screenshot of a computer Description automatically generated
2017 年から現在までのビジネス セグメントごとの毎日の売上を含むデータセットがあります 月次の履歴トレンドを使用して、将来のセグメントごとの売上を予測したい 注文時に実行する必要がある 3 つのアクションはどれですか?
(3 つの正しい選択肢を順番に配置するには、矢印を使用して選択肢を回答エリア I 回答エリア内に移動し、選択肢を並べ替えます。)
(3 つの正しい選択肢を順番に配置するには、矢印を使用して選択肢を回答エリア I 回答エリア内に移動し、選択肢を並べ替えます。)
正解：
Explanation:
The correct order of the three actions is:
* Add the date to the Columns shelf. Add the segment and the sales to the Rows shelf.
* Aggregate the date to month and year.
* From the Analytics pane, drag Forecast to the worksheet.
The first action is to add the date to the Columns shelf and the segment and the sales to the Rows shelf. This will create a line chart that shows the daily sales by segment over time. You can use the Show Me menu to choose a line chart if it is not selected by default.
The second action is to aggregate the date to month and year. This will group the daily sales into monthly sales and show the yearly trend. You can right-click on the date field on the Columns shelf and select Month (January 2017) from the menu. You can also drag Year from the Dimensions pane to the Columns shelf before or after Month.
The third action is to drag Forecast from the Analytics pane to the worksheet. This will add a forecast that predicts future sales by segment based on historical trends. You can customize the forecast by clicking on it and using the options on the Marks card.
The other options are not relevant for this scenario. Adding a trend line would show a linear or nonlinear relationship between two measures, but not a prediction of future values. Creating a calculated field that uses the model quantile function would return a value from a statistical model based on a given quantile, but not a forecast.
References: https://help.tableau.com/current/pro/desktop/en-us/analytics.htm https://help.tableau.com/current
/pro/desktop/en-us/buildmanual_shelves.htm https://help.tableau.com/current/pro/desktop/en-us/dates.htm
https://help.tableau.com/current/pro/desktop/en-us/analytics_forecast.htm https://help.tableau.com/current/pro
/desktop/en-us/functions_functions_statistical.htm#MODEL_QUANTILE
「売上」、「利益」、「数量」という 3 つの列を含むデータ セットがあります。
次の散布図を作成する必要があります。
次の散布図を作成する必要があります。
正解：
Explanation:
To build the scatter plot shown in the image, you need to place the Profit measure on the Rows shelf and the Sales measure on the Columns shelf. This will create a Cartesian chart with Profit as the y-axis and Sales as the x-axis. Then, you need to change the mark type to Circle on the Marks card. This will display the data points as circles that vary in size according to the Quantity measure. You can also add color or shape encoding to the marks to show additional dimensions or measures in the view. References:
* Build a Scatter Plot
* Understanding and Using Scatter Plots
* Scatter plot in Tableau
次の 2 つのデータセットがあります。
* 従業員名と部門という2つの列を持つMicrosoft Excelワークシート
* 従業員名、給与等級、チーム規模という 3 つの列を持つ Microsoft SQL Server テーブル。
Tableau Prep を使用して 2 つのデータセットを結合します。
どの 3 つのアクションを順番に実行する必要がありますか? (3 つの正しいオプションを順番に並べてください。)
* 従業員名と部門という2つの列を持つMicrosoft Excelワークシート
* 従業員名、給与等級、チーム規模という 3 つの列を持つ Microsoft SQL Server テーブル。
Tableau Prep を使用して 2 つのデータセットを結合します。
どの 3 つのアクションを順番に実行する必要がありますか? (3 つの正しいオプションを順番に並べてください。)
正解：
The correct order of the three actions is:
* From the connections pane, connect to both data sources
* Join both datasets and select the join type
* Specify Employee Name as the join key
The first action is to connect to both data sources from the connections pane in Tableau Prep. The connections pane is where you can access and add data sources to your flow. You can connect to various types of data sources, such as Excel, SQL Server, or Tableau Server. In this case, you want to connect to an Excel worksheet and a SQL Server table.
The second action is to join both datasets and select the join type. A join is a way of combining data from two or more tables based on a common field. You can join datasets by dragging one table to the canvas and dropping it on top of another table. This will create a join step in your flow. You can select the join type from the drop-down list on the join step. The join type determines which rows are returned from the tables.
The third action is to specify Employee Name as the join key. A join key is a field that is used to match rows from different tables. You can specify the join key by clicking on the field name in each table and dragging it to the center of the join step. This will create a join clause that shows the field name and the operator. In this case, you want to use Employee Name as the join key, because it is a common field between the two datasets.
The other options are not relevant for this scenario. Specifying Department and Team Size as a join condition will not work, because they are not common fields between the two datasets. Opening both data sources in Tableau Desktop will not help you join them in Tableau Prep. Adding a step to aggregate the data in the SQL Server table will not affect the join, but it may change the level of detail of your data. References: https://help.
tableau.com/current/prep/en-us/prep_connect.htm https://help.tableau.com/current/prep/en-us/prep_join.htm
https://help.tableau.com/current/prep/en-us/prep_join_types.htm
* From the connections pane, connect to both data sources
* Join both datasets and select the join type
* Specify Employee Name as the join key
The first action is to connect to both data sources from the connections pane in Tableau Prep. The connections pane is where you can access and add data sources to your flow. You can connect to various types of data sources, such as Excel, SQL Server, or Tableau Server. In this case, you want to connect to an Excel worksheet and a SQL Server table.
The second action is to join both datasets and select the join type. A join is a way of combining data from two or more tables based on a common field. You can join datasets by dragging one table to the canvas and dropping it on top of another table. This will create a join step in your flow. You can select the join type from the drop-down list on the join step. The join type determines which rows are returned from the tables.
The third action is to specify Employee Name as the join key. A join key is a field that is used to match rows from different tables. You can specify the join key by clicking on the field name in each table and dragging it to the center of the join step. This will create a join clause that shows the field name and the operator. In this case, you want to use Employee Name as the join key, because it is a common field between the two datasets.
The other options are not relevant for this scenario. Specifying Department and Team Size as a join condition will not work, because they are not common fields between the two datasets. Opening both data sources in Tableau Desktop will not help you join them in Tableau Prep. Adding a step to aggregate the data in the SQL Server table will not affect the join, but it may change the level of detail of your data. References: https://help.
tableau.com/current/prep/en-us/prep_connect.htm https://help.tableau.com/current/prep/en-us/prep_join.htm
https://help.tableau.com/current/prep/en-us/prep_join_types.htm