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Microsoft 070-768日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Objectives |
|---|---|
| Design a multidimensional BI semantic model | - Create a multidimensional database using SQL Server Analysis Services - Implement measures and measure groups in a cube - Design and implement dimensions in a cube |
| Configure and maintain SQL Server Analysis Services (SSAS) | - Configure and manage processing - Monitor and optimize performance - Plan and deploy SSAS - Create key performance indicators and translations |
| Design a tabular BI semantic model | - Design and publish a tabular data model - Develop a tabular model to access data in near real time - Configure, manage and secure a tabular model |
| Develop queries using MDX and DAX | - Create basic MDX queries - Implement custom MDX solutions - Create formulas using the DAX language |
Preparing for 070-768日本語 with Feedback That Corrects You
- Develop queries using MDX and DAX ()
- Configure and maintain SQL Server Analysis Services (SSAS) ()
- Design a tabular BI semantic model ()
Microsoft Developing SQL Data Models (070-768日本語版) Sample Questions:
SQL Server Analysis Services（SSAS）キューブを開発しています。
データウェアハウスには、在庫の移動を追跡するために使用されるFactStockという名前のテーブルがあります。
MovementQuantityという名前の列には、在庫の数量が含まれています。
正の量は入力に使用され、負の量は出力に使用されます。
MovementDateという名前の列は、時間ディメンションに関連しています。
特定の時点での在庫数は、その時点でのすべてのMovementQuantity値の合計として評価できます。
在庫値の数量を計算するメジャーを作成する必要があります。
あなたは何をするべきか？
- A. 複数のディメンションを作成します。各ディメンションをキューブに追加します。
- B. カウント集計関数を使用するメジャーを既存のメジャーグループに追加します。
- C. DistinctCount集計関数を使用するメジャーを既存のメジャーグループに追加します。
- D. 寸法を作成します。キューブディメンションとメジャーグループの間に定期的な関係を作成します。異なるディメンション属性を使用するように関係を構成します。
Correct Answer: B 🗳️
ドラッグアンドドロップの質問
キューブ処理ジョブとディメンション処理ジョブを作成する必要があります。
各ジョブにどの処理タスクを使用する必要がありますか？答えるには、適切な処理タスクを正しい場所にドラッグします。各処理タスクは、1回使用することも、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。コンテンツを表示するには、分割バーをペイン間でドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。
Correct Answer:
Explanation:
Box 1: ProcessData
Processes data only without building aggregations or indexes. If there is data is in the partitions, it will be dropped before re-populating the partition with source data.
Box 2: Process Update
Forces a re-read of data and an update of dimension attributes. Flexible aggregations and indexes on related partitions will be dropped.
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/analysis-services/multidimensional-models/processing- options-and-settings-analysis-services
Topic 3, Background
You are a developer for a Seattle-based company. The company is expanding globally. Many company employees speak fluent Mandarin and read Simplified Chinese.
You have six tabular data models that are deployed to two instances of Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS).
Users report that the query takes a long time to complete.
You are planning the disk space allocations for a new Microsoft SQL Server Analysis Services deployment. You plan to move several relational data file databases to the new SSAS instance.
The databases require a total of 10 GB of disk space.
You also plan to deploy Cubes and Aggregations and use Object Processing. Cubes will have small fact tables and few dimension members. No unnecessary aggregations will be created. You plan to process an entire cube in a single transaction.
Data Models
One of the data models is named CustomerSales. This data model contains eight tables. The model includes a table named Sales that defines several measures, including a measure named PriorYearSales. The PriorYearSales measure is referenced by other measures, and is not intended to be analyzed directly by users. You must translate the metadata for all fata the CustomerSales data model to Simplifies Chinese. Team members from the Shanghai office assist with identifying appropriate translations.
A data model named OrderAnalysis is deployed to one of the SSAS instances. Order data is loaded into the OrderAnalysis data as part of an overnight process. You observe that the model is not up-to-date.
The business analysis team uses a variety of client applications to issue MDX queries against OrderAnalysis. Order data must be completely up-to-date.
The OrderAnalysis model has two user-defined hierarchies that are defined in a table named Order. New customers are only added once per day. The overnight process is sufficiently up-to- date for the Customer data to provide optimal performance while achieving the data currency goals whenever possible.
Databases
You deploy a database named DB1 to an SSAS instance as a project by using SQL Server Data Tools. Data analysts report that they cannot access near real time data from the SSAS SalesAnalysis model from DB1. You discover that the project has been deployed with the Direct Query Mode option set to OFF.
Most queries that use the SalesAnalysis data model use data from a table named FactInternetSales that is 20 gigabyte (GB) in size. Cached data must be available for the FactInternetSales table. All queries accessing the SalesAnalysis model must be executed in near real time.
ドラッグアンドドロップの質問
顧客の計算による売上分析を修正するには、SalesAnalysisキューブを構成する必要があります。
順番に実行する必要がある4つのアクションはどれですか？回答するには、適切なアクションをアクションのリストから回答領域に移動し、正しい順序で配置します。
Correct Answer:
Explanation:
Step 1: Open the cube editor, and open the Dimension Usage tab.
Step 2: Configure a relationship between the Customer dimension and the Sales measure group.
Use Day as the granularity.
From scenario: The SalesAnalysis cube contains a fact table named CoffeeSale loaded from a table named FactSale in the data warehouse. The time granularity within the cube is 15 minutes.
The cube is processed every night at 23:00. You determine that the fact table cannot be fully processed in the expected time. Users have reported slow query response times.
Step 3: Reprocess the cube.
Step 4: Deploy the project changes.
Topic 1, Background
Wide World Importers has multidimensional cubes named SalesAnalysis and ProductSales. The SalesAnalysis cube is refreshed from a relational data warehouse. You have a Microsoft SQL Server Analysis Services instance that is configured to use tabular mode. You have a tabular data model named CustomerAnalysis.
Sales Analysis
The SalesAnalysis cube contains a fact table named CoffeeSale loaded from a table named FactSale in the data warehouse. The time granularity within the cube is 15 minutes. The cube is processed every night at 23:00. You determine that the fact table cannot be fully processed in the expected time. Users have reported slow query response times.
The SalesAnalysis model contains tables from a SQL Server database named SalesDB. You set the DirectQueryMode option to DirectQuery. Data analyst access data from a cache that is up to
24 hours old. Data analyst report performance issues when they access the SalesAnalysis model.
When analyzing sales by customer, the total of all sales is shown for every customer, instead of the customer's sales value. When analyzing sales by product, the correct totals for each product are shown.
Customer Analysis
You are redesigning the CustomerAnalysis tabular data model that will be used to analyze customer sales. You plan to add a table named CustomerPermission to the model. This table maps the Active Directory login of an employee with the CustomerId keys for all customers that the employee manages.
The CustomerAnalysis data model will contain a large amount of data and needs to be shared with other developers even if a deployment fails. Each time you deploy a change during development, processing takes a long time.
Data analysts must be able to analyze sales for financial years, financial quarters, months, and days. Many reports are based on analyzing sales by month.
Product Sales
The ProductSales cube allows data analysts to view sales information by product, city, and time.
Data analysts must be able to view ProductSales data by Year to Date (YTD) as a measure. The measure must be formatted as currency, associated with the Sales measure group, and contained in a folder named Calculations.
Requirements
You identify the following requirements:
- Data available during normal business hours must always be up-to-
date.
- Processing overhead must be minimized.
- Query response times must improve.
- All queries that access the SalesAnalysis model must use cached data
by default.
- Data analysts must be able to access data in near real time.
ホットスポットの質問
Microsoft SQL Server Analysis Services（SSAS）多次元プロジェクトがあります。
次の表のデータを使用するディメンションを開発しています。
ManagerKey列は、EmployeeKey列を参照する外部キー制約を定義します。このテーブルには、ゆっくりと変化するディメンション（SCD）を使用して、従業員の履歴情報が格納されます。 EmployeeName、Phone、またはManagerKeyへの変更は、SCDタイプ1の変更として管理されます。 SalesRegionへの変更は、SCDタイプ2の変更として管理されます。
次の属性を作成し、KeyColumnsプロパティとNameColumnプロパティを次の表にリストされている列に設定します。
組織階層をナビゲートできるようにするには、親子階層をディメンションに追加する必要があります。
次の表で、属性の使用タイプごとに使用する必要のある属性を特定します。
注：各列で1つだけ選択してください。
Correct Answer:
Explanation:
The ManagerKey column, the Manager attribute, defines a foreign key constraint that references the EmployeeKey column, the Employee attribute.
注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。 シリーズの各質問には、独自の解決策が含まれています。 ソリューションが目標を達成しているかどうかを判断する。
表形式のデータモデルをMicrosoft SQL Server Analysis Services（SSAS）のインスタンスに展開します。 このモデルでは、メモリ内キャッシュを使用してデータを格納およびクエリします。 データセットは、すでにサーバー上の使用可能なRAMと同じサイズです。 データ量は急速に増加し続けるでしょう。
データモデルには複数の計算テーブルが含まれています。
データモデルは毎日2:00に処理を開始し、処理は同じ日に4:00までに完了する必要があります。 データ処理操作は、7：00までに完了しないことがあります。 これはチームメンバーに悪影響を及ぼします。
パフォーマンスを向上させる必要があります。
解決方法：ソリッドステートディスクドライブをインストールして、表形式のデータモデルを格納します。
解決策は目標を達成していますか？
- A. いいえ
- B. はい
Correct Answer: A 🗳️
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