课程 MB-260T00: Microsoft 客户数据平台专业知识

参加本课程之前，学生必须具备：

• 熟悉 Dynamics 365 Customer Insights

• 拥有一个或多个 Dynamics 365 应用、Power Query、Microsoft Dataverse、Common Data Model 和 Microsoft Power Platform 的第一手经验

模块 1：Dynamics 365 Customer Insights 入门

此模块将涵盖客户数据平台的商业价值和 Dynamics 365 Customer Insights 的用户界面。

课程

• 客户数据平台简介

• 管理 Dynamics 365 Customer Insights

• 探索 Dynamics 365 Customer Insights 中的用户权限

实验室：验证环境

学完本模块后，学生将能够:

• 描述客户数据平台的价值

• 描述 Dynamics 365 Customer Insights 的功能

• 管理 Dynamics 365 Customer Insights 中的环境和用户

模块 2：将数据引入 Dynamics 365 Customer Insights

此模块将介绍如何清理、转换数据以及将数据导入 Customer Insights。

课程

• 导入和转换数据

• 连接到数据源

• 处理数据

实验室：引入数据

学完本模块后，学生将能够:

• 使用 Power Query 执行数据转换和导入数据

• 连接到 Microsoft Dataverse 和 Common Data Model 源

• 设置数据刷新

模块 3：在 Dynamics 365 Customer Insights 中创建统一的客户资料

此模块将介绍如何映射、匹配和合并数据，以创建统一的客户资料。 创建客户资料后，我们将定义搜索和筛选索引以搜索客户。

课程

• 地图数据

• 匹配数据

• 合并数据

• 查找客户

实验室：统一数据

学完本模块后，学生将能够:

• 映射数据，包括使用智能映射、主键和属性类型

• 匹配数据，包括指定顺序、规则、条件和重复数据删除

• 使用系统建议合并数据或手动合并数据

• 配置搜索和筛选索引

• 搜索客户

模块 4：使用 Dynamics 365 Customer Insights

此模块将介绍关系、活动、度量值和段。

课程

• 探索 Audience insights

• 定义关系和活动

• 使用度量值

• 使用段

实验室：使用活动

实验室：定义度量值

实验室：创建段

学完本模块后，学生将能够：

• 定义活动

• 定义关系

• 从头开始创建度量值或使用模板

• 管理段并获取建议的段

模块 5：通过 Audience insights 丰富数据和预测

此模块将介绍如何扩充数据（包括品牌和兴趣扩充）、如何使用预测以及如何使用机器学习模型。

课程

• 扩充数据

• 使用预测

• 使用机器学习模型

实验室：订阅流失模型

实验室：预测

实验室：扩充数据

学完本模块后，学生将能够:

• 确定数据扩充的不同选项

• 扩充客户数据

• 定义预测

• 预测订阅量流失

• 使用机器学习模型

• 介绍负责任的 AI 原则

模块 6：管理与客户数据平台的外部连接

此模块将介绍 Customer Insights 数据的扩展选项，其中包括如何在 Dynamics 365 应用程序中呈现数据以及如何在 Microsoft Power Platform 中呈现数据。

课程

• 导出 Customer Insights 数据

• 将 Customer Insights 与 Microsoft Power Platform 配合使用

• 在 Dynamics 365 应用中显示 Customer Insights 数据

• 扩展 Customer Insights 的更多方法

实验室：使用 Power Platform 进行扩展

实验室：使用 Dynamics 365 应用进行扩展

学完本模块后，学生将能够：

• 在 Dynamics 365 中显示 Customer Insights 数据

• 将 Customer Insights 与 Power Apps、Power Automate 和 Power BI 一起使用

• 将 Customer Insights 与 Azure Synapse Analytics 一起使用

• 了解 Customer Insights API 的用例