警告
此考试将于中部标准时间 2024 年 11 月 30 日晚上 11:59 停用。 详细了解新的 Microsoft Dynamics 365 客户体验凭据。
本文档的目的
本学习指南应帮助你了解考试的预期内容，并包含考试可能涵盖的主题摘要以及指向其他资源的链接。 本文档中的信息和材料可以帮助你在准备考试时集中精力学习。
| 有用链接 | 说明 |
|---|---|
| 查看自 2024 年 4 月 15 日起测试的技能 | 此列表表示在提供的日期之后测试的技能。 如果你计划在该日期之后参加考试，请学习此列表。 |
| 查看 2024 年 4 月 15 日之前测试的技能 | 如果在提供的日期之前参加考试，请学习此技能列表。 |
| 更改日志 | 如果想要查看将在提供的日期所做的更改，可以直接转到更改日志。 |
| 如何获得认证 | 有些认证只需要通过一项考试，而另一些认证则需要通过多项考试。 |
| 认证续订 | Microsoft 助理、专业和专家认证每年都会过期。 你可以通过 Microsoft Learn 上的免费在线评估进行续订。 |
| Microsoft Learn 个人资料 | 通过将认证个人资料连接到 Microsoft Learn，可以安排和续订考试以及共享和打印证书。 |
| 考分和成绩报告 | 需要 700 分或更高的分数才能通过。 |
| 考试沙盒 | 可以通过访问我们的考试沙盒来探索考试环境。 |
| 请求便利设施 | 如果你使用辅助设备、需要额外时间或需要修改考试体验的任何部分，你可以申请住宿。 |
| 参加模拟考试 | 你是否已准备好参加考试？还是需要再学习一下？ |
考试更新
我们的考试会定期更新，以反映执行某一角色所需的技能。 我们提供了两个版本的技能测评目标，具体取决于你参加考试的时间。
我们始终首先更新考试的英语版本。 一些考试已本地化为其他语言，在英语版本更新后大约八周进行更新。 虽然 Microsoft 会尽一切努力按此计划更新本地化版本，但有时考试的本地化版本可能未按此计划进行更新。 其他可用语言列在“考试详细信息”网页的“安排考试”部分。 如果考试不以你的首选语言提供，你可以请求额外 30 分钟时间来完成考试。
注意
每项技能下面的项目符号旨在说明我们如何评估该技能。 考试中可能会涉及到相关的主题。
注意
大多数问题都涉及正式发布 (GA) 的功能。 如果经常使用预览功能，该考试可能会包含有关这些功能的问题。
自 2024 年 4 月 15 日起测试的技能
受众概况
作为此考试的考生，你将实现解决方案来提供对客户个人资料的见解并跟踪业务活动，以帮助改善客户体验。
你应具有以下方面的亲身经验：
Dynamics 365 Customer Insights - Data
Microsoft Power Query
Microsoft Dataverse
Microsoft Azure Data Lake Storage
Azure 数据工厂管道
你还应具有与以下领域相关的直接经验和实践：
隐私、合规性和同意
安全性
负责任 AI
作为此考试的考生，你需要在以下方面具备相关的数据处理经验：
准备
匹配
分段
增强功能
重复数据删除
你应当大致了解以下领域：
Azure 机器学习
Azure Synapse Analytics
Azure 体系结构
技能概览
介绍 Dynamics 365 Customer Insights – Data (5–10%)
引入数据 (10–15%)
通过数据统一创建客户个人资料 (35–40%)
实现 AI 预测 (5–10%)
配置度量值和分段 (15-20%)
配置第三方连接 (5–10%)
管理 Customer Insights – Data (5–10%)
介绍 Dynamics 365 Customer Insights – Data (5–10%)
介绍 Customer Insights – Data 功能
介绍 Customer Insights – Data 组件
介绍对准实时更新的支持
介绍个人客户和企业帐户个人资料之间的差异
介绍对 Microsoft Fabric 的支持
介绍 Customer Insights – Data 中的表和关系
介绍实时引入功能和限制
介绍预统一数据扩充的益处
确定何时使用托管数据湖或组织自有的数据湖
介绍 Customer Insights - Data 的用例
介绍 Customer Insights - Data 的用例
介绍 Customer Insights - Data API 的用例
介绍 Customer Insights – Data 和 Customer Insights - Journeys 之间的集成
介绍机器学习的用例
引入数据 (10–15%)
连接到数据源
附加到 Microsoft Dataverse
附加到 Azure Data Lake Storage
使用 Power Query 引入和转换数据
附加到 Azure Synapse Analytics
准实时更新统一客户个人资料字段
对常见的引入错误进行故障排除
附加到以 Delta Lake 格式存储的数据
配置增量刷新
转换、清理和加载数据
选择表和列
解决数据不一致、意外或 null 值以及数据质量问题
评估和转换列数据类型
从 Dataverse 转换数据
通过数据统一创建客户个人资料 (35–40%)
选择源字段
选择 Customer Insights 表和属性以进行统一
介绍属性类型
介绍主键的要求
删除重复记录
删除重复的扩充表
定义重复数据删除规则，包括例外、入选方和备用记录
管理合并的首选项
匹配条件
指定表的匹配顺序
定义匹配规则
定义异常
在匹配中包含扩充表
配置规范化选项
区分基本和自定义精度方法
配置自定义匹配条件
统一客户字段
指定合并表的字段顺序
将字段合并为一个合并字段
合并一组字段
将字段与合并字段分开
从合并中排除字段
更改字段的顺序
重命名字段
将个人资料分组到群集中
配置客户 ID 生成
介绍 B2B 统一
实现业务数据分离
介绍业务部门分离先决条件
在 Dataverse 中访问业务数据
实现 Customer Insights - Data 业务部门集成
查看数据统一
查看和创建客户个人资料
查看数据统一的结果
验证数据统一的输出表
更新统一设置
配置关系和活动
创建和管理关系
创建和管理活动
将客户个人资料与来自未知用户的活动数据合并
介绍如何使用客户同意
介绍如何使用 Web 数据进行个性化设置
介绍关系路径
设置与联系人的 B2B 帐户关系
配置搜索和筛选索引
定义哪些字段应可搜索
定义字段的筛选选项
定义编制索引的字段
实现 AI 预测 (5–10%)
配置内置预测模型
配置和评估客户流失模型，包括事务流失和订阅流失模型
配置和评估产品建议模型
配置和评估客户生存期价值模型
配置和管理情绪分析
实现机器学习模型
介绍在 Customer Insights - Data 中使用自定义 Azure 机器学习模型的先决条件
创建和管理使用机器学习模型的工作流
介绍在 Customer Insights - Data 中使用来自 Azure Synapse Analytics 的自定义模型的先决条件
配置度量值和分段 (15-20%)
创建和管理度量值
创建和管理标签
介绍不同类型的度量值
创建度量值
配置度量值计算
修改维度
计划度量
创建和管理细分市场
介绍用于创建细分的方法，包括细分生成器和快速细分
根据客户个人资料或度量值创建细分
基于预览模型创建客户细分
介绍投影属性
计划客户细分
查找建议的细分
介绍系统如何推荐要使用的细分
基于度量值创建建议的细分
基于活动创建建议的细分
创建细分见解
配置重叠细分
配置区分的细分
查看重叠或差异分析
使用 AI 查找类似客户
配置第三方连接 (5–10%)
配置连接和导出
配置用于导出数据的连接
创建数据导出
定义导出类型
配置按需和计划的数据导出
定义细分导出的限制
实现数据扩充
扩充客户个人资料
配置和管理扩充
在统一之前扩充数据源
管理 Customer Insights - Data (5–10%)
创建和配置环境
确定谁可以创建环境
区分试用、沙盒和生产环境
将 Customer Insights - Data 连接到 Dataverse
将 Customer Insights - Data 与 Azure Data Lake Storage 帐户连接
管理环境
分配用户权限
在 Customer Insights - Data 中创建环境
在 Azure Key Vault 中管理密钥
管理系统刷新
区分系统刷新和数据源刷新
介绍系统刷新过程
配置系统刷新计划
监视刷新并对其进行故障排除
学习资源
我们建议你在参加考试之前进行培训并获得实践经验。 我们提供自学选项和课堂培训，以及指向文档、社区网站和视频的链接。
| 学习资源 | 学习和文档链接 |
|---|---|
| 参加培训 | 从自定进度学习路径和模块中进行选择，或参加讲师引导式课程 |
| 查找文档 |
Dynamics 365 文档和学习模块 Dynamics 365 Customer Insights 文档 |
| 提问 | Microsoft 问答 | Microsoft Docs |
| 获取社区支持 | Microsoft Dynamics 社区 |
| 关注 Microsoft Learn | Microsoft Learn - Microsoft Tech Community |
更改日志
理解表的关键：主题组（也称为功能组）以粗体字样显示，后跟每个组中的目标。 下表比较了两个版本的考试测评技能，第三列描述了更改程度。
| 2024 年 4 月 15 日之前的技能领域 | 自 2024 年 4 月 15 日起的技能领域 | 更改 |
|---|---|---|
| 受众概况 | 主要 | |
| 设计 Dynamics 365 Customer Insights - Data 解决方案 | 介绍 Dynamics 365 Customer Insights - Data | 无更改 |
| 介绍 Customer Insights - Data | 介绍 Customer Insights – Data 功能 | 主要 |
| 介绍 Customer Insights - Data 的用例 | 介绍 Customer Insights - Data 的用例 | 主要 |
| 将数据引入 Customer Insights - Data | 引入数据 | 无更改 |
| 连接到数据源 | 连接到数据源 | 主要 |
| 使用 Power Query 转换、清理和加载数据 | 转换、清理和加载数据 | 次要 |
| 为数据源配置增量刷新 | 已删除 | |
| 通过数据统一创建客户个人资料 | 通过数据统一创建客户个人资料 | 考试占比增加 |
| 选择源字段 | 选择源字段 | 次要 |
| 删除重复记录 | 删除重复记录 | 次要 |
| 匹配条件 | 匹配条件 | 次要 |
| 统一客户字段 | 统一客户字段 | 主要 |
| 实现业务数据分离 | 实现业务数据分离 | 次要 |
| 查看数据统一 | 查看数据统一 | 没有变化 |
| 配置关系和活动 | 配置关系和活动 | 主要 |
| 为 B2B 帐户创建统一的联系人个人资料 | 已删除 | |
| 配置搜索和筛选索引 | 配置搜索和筛选索引 | 次要 |
| 在 Customer Insights - Data 中实现 AI 预测 | 实现 AI 预测 | 无更改 |
| 在 Customer Insights - Data 中使用 Copilot | 已删除 | |
| 配置预测模型 | 配置内置预测模型 | 次要 |
| 实现机器学习模型 | 实现机器学习模型 | 主要 |
| 配置度量值和细分 | 配置度量值和细分 | 考试占比增加 |
| 创建和管理度量值 | 创建和管理度量值 | 次要 |
| 创建和管理细分市场 | 创建和管理细分市场 | 主要 |
| 查找建议的细分 | 查找建议的细分 | 次要 |
| 创建细分见解 | 创建细分见解 | 次要 |
| 配置第三方连接 | 配置第三方连接 | 考试占比下降 |
| 配置连接和导出 | 配置连接和导出 | 没有变化 |
| 将数据导出到 Dynamics 365 Customer Insights – Journeys 或 Dynamics 365 Sales | 已删除 | |
| 在 Dynamics 365 应用中显示 Customer Insights - Data 数据 | 已删除 | |
| 实现数据扩充 | 实现数据扩充 | 次要 |
| 使用客户同意数据 | 已删除 | |
| 跨 Power Platform 和 M365 应用程序使用 Customer Insights 数据 | 已删除 | |
| 管理 Customer Insights - Data | 管理 Customer Insights - Data | 无更改 |
| 创建和配置环境 | 创建和配置环境 | 主要 |
| 管理系统刷新 | 管理系统刷新 | 次要 |
| 创建和管理连接 | 已删除 |
2024 年 4 月 15 日之前测试的技能
受众概况
作为此考试的考生，你将实现解决方案来提供对客户资料的见解并跟踪互动活动，以帮助：
改善客户体验。
提高客户保留率。
你应具有以下方面的亲身经验：
Dynamics 365 Customer Insights - Data 和一个或多个其他 Dynamics 365 应用
Microsoft Power Query
Microsoft Dataverse
Common Data Model
Microsoft Power Platform
你还应具有与以下领域相关的直接经验和实践：
隐私
合规性
同意
安全性
负责任 AI
数据保留策略
作为此考试的考生，你需要在与关键绩效指标 (KPI)、数据保留、验证、可视化、准备、匹配、碎片整理、分段和增强相关的流程方面拥有经验。 你应当大致了解以下领域：
Azure 机器学习
Azure Synapse Analytics
Azure 数据工厂
技能概览
设计 Dynamics 365 Customer Insights - Data 解决方案 (5–10%)
将数据引入 Customer Insights - Data (10–15%)
通过数据统一创建客户资料 (30–35%)
在 Customer Insights - Data 中实现 AI 预测 (5–10%)
配置度量值和细分 (10–15%)
配置第三方连接 (10-15%)
管理 Customer Insights - Data (5–10%)
设计 Dynamics 365 Customer Insights - Data 解决方案 (5–10%)
介绍 Customer Insights - Data
介绍 Dynamics 365 Customer Insights - Data 组件，包括表、关系、扩充、活动、度量值和细分
介绍 D365 Customer Insights - Data 中的首次运行体验 (FRE)
介绍对准实时更新的支持
介绍对扩充的支持
介绍个人客户和企业帐户个人资料之间的差异。
介绍 Customer Insights - Data 的用例
介绍 Dynamics 365 Customer Insights - Data 的用例
介绍使用 Microsoft Power Platform 组件扩展 Customer Insights - Data 的用例
介绍 Customer Insights - Data API 的用例
介绍使用企业帐户的用例
将数据引入 Customer Insights - Data (10–15%)
连接到数据源
确定要使用的数据源
确定是使用托管数据湖还是组织的数据湖
附加到 Microsoft Dataverse 数据湖
附加到 Azure Data Lake Storage
使用 Power Query 连接器引入和转换数据
附加到 Azure Synapse Analytics
介绍实时引入功能和限制
介绍预统一数据扩充的益处
实时引入数据
实时更新统一客户个人资料字段
了解常见的引入错误
使用 Power Query 转换、清理和加载数据
选择表和列
解决数据不一致、意外或 null 值以及数据质量问题
评估和转换列数据类型
为数据源配置增量刷新
确定支持增量更新的数据源
配置增量刷新
确定计划刷新的功能和限制
配置计划的刷新和按需刷新
通过数据统一创建客户资料 (30-35%)
选择源字段
选择 Customer Insights 表和属性以进行统一
选择属性类型
选择主密钥
删除重复记录
删除重复的扩充表
定义删除重复规则
查看删除重复结果
匹配条件
指定表的匹配顺序
定义匹配规则
定义异常
在匹配中包含扩充表
配置规范化选项
区分基本和自定义精度方法
统一客户字段
指定合并表的字段顺序
将字段合并为一个合并字段
合并一组字段
将字段与合并字段分开
从合并中排除字段
更改字段的顺序
重命名字段
将个人资料分组到群集中
实现业务数据分离
了解业务部门分离先决条件
在 Dataverse 中访问业务数据
实现 Customer Insights - Data 业务部门集成
查看数据统一
查看和创建客户个人资料
查看数据统一的结果
验证数据统一的输出表
更新统一设置
配置关系和活动
创建和管理关系
使用新关系或现有关系创建活动
实时创建活动
管理活动
将客户个人资料与来自未知用户的活动数据合并
在 D365 活动时间线中显示 Customer Insights - Data 活动
为 B2B 帐户创建统一的联系人个人资料
创建统一联系人个人资料
设置联系人与客户之间的关系
定义语义字段
查看联系人统一
验证数据统一的输出表
配置搜索和筛选索引
定义哪些字段应可搜索
定义字段的筛选选项
定义索引
在 Customer Insights - Data 中实现 AI 预测 (5–10%)
在 Customer Insights - Data 中使用 Copilot
- 了解“关键发现”页组成部分
配置预测模型
配置和评估客户流失模型，包括事务流失和订阅流失模型
配置和评估产品建议模型
配置和评估客户生存期价值模型
基于预测模型创建客户细分
配置和管理情绪分析
实现机器学习模型
介绍在 Customer Insights - Data 中使用自定义 Azure 机器学习模型的先决条件
使用向导将自定义预测模型引入 Customer Insights - Data
实现使用机器学习模型的工作流
管理自定义机器学习模型的工作流
配置度量值和细分 (10–15%)
创建和管理度量值
创建和管理标签
介绍不同类型的度量值
创建度量值
使用模板创建度量值
配置度量值计算
修改维度
计划度量值
创建和管理细分市场
创建和管理标签
介绍用于创建细分的方法，包括细分生成器和快速细分
根据客户个人资料、度量值或 AI 预测创建细分
基于预览模型创建客户细分
查找相似客户
项目属性
跟踪细分的使用情况
导出细分
查找建议的细分
介绍系统如何推荐要使用的细分
根据建议创建细分
基于活动创建建议的细分
为建议配置刷新
创建细分见解
配置重叠细分
配置区分的细分
分析见解
使用 AI 查找相似细分
配置第三方连接 (10-15%)
配置连接和导出
配置用于导出数据的连接
创建数据导出
定义导出类型
配置按需和计划的数据导出
定义细分导出的限制
将数据导出到 Dynamics 365 Customer Insights – Journeys 或 Dynamics 365 Sales
确定从 Dynamics 365 Customer Insights - Data 导出数据的先决条件
在 Dynamics 365 Customer Insights - Data 和 Dynamics 365 应用之间创建连接
定义要导出的细分
将 Dynamics 365 Customer Insights - Data 细分作为市场细分导出到 Dynamics 365 Customer Insights - Journeys
将 Dynamics 365 Customer Insights - Data 个人资料和细分用于实时营销
将 Dynamics 365 Customer Insights - Data 个人资料导出到 Dynamics 365 Customer Insights - Journeys 用于客户旅程编排
将 Dynamics 365 Customer Insights - Data 细分导出到 Dynamics 365 Sales 作为营销列表
在 Dynamics 365 应用中显示 Customer Insights - Data 数据
确定 Dynamics 365 Customer Insights - Data 中的什么数据可在 Dynamics 365 应用中显示 配置 Dynamics 365 应用的客户卡片加载项确定为 Dynamics 365 应用实现客户卡加载项所需的权限
实现数据扩充
扩充客户个人资料
配置和管理扩充
在统一之前扩充数据源
查看扩充结果
使用客户同意数据
将同意数据添加到 Customer Insights - Data
使用许可数据
跨 Power Platform 和 M365 应用程序使用 Customer Insights - Data 数据
将 D365 Customer Insights - Data 聊天机器人用于 Microsoft Teams
连接 Power Apps 和 Dynamics 365 Customer Insights - Data
将 Power Automate Connector 用于 Dynamics 365 Customer Insights - Data
为 Power BI - Data 配置 Dynamics 365 Customer Insights 连接器
管理 Customer Insights - Data (5–10%)
创建和配置环境
确定谁可以创建环境
区分试用环境和生产环境
将 Customer Insights - Data 连接到 Microsoft Dataverse
连接 Customer Insights - Data 与 Azure Data Lake Storage 帐户 管理现有环境
更改或声明环境的所有权
重置现有环境
删除现有环境
配置用户权限
介绍可用的用户权限
导出诊断日志
管理系统刷新
区分系统刷新和数据源刷新
介绍刷新策略
配置系统刷新计划
监视刷新并对其进行故障排除
创建和管理连接
介绍何时使用连接
配置和管理连接