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資格 大学生・専門学校生・社会人

どうしてイなのでしょうか? 主キーがよくわかりません。

【5】 ある会員制の動画共有サービスでは、会員が投稿 タベースを利用し、管理している。 次の各問いに答えなさい。 処理の流れ ①新規の会員登録希望者が登録の手続きを行うと、会員表に会員データが作成される。 レーショナル型デー ② 動画表は、会員が動画を投稿するごとに動画IDが付与され, 1レコードが作成される。 収録時間の単位 は秒である。 視聴履歴表は、会員が動画を視聴するごとにレコードが作成される。 なお、会員は同時に複数の動画を視 聴することはできない。 視聴時間の単位は秒である。 会員表 「会員番号 会員名 生年月日 メールアドレス 1986/01/01 manabu12 @XXXXX.jp 状態番号 入会日 2010/10/01 1000001 山田 ○○ 1000002 村上 ○○ 2 2 1035917 斎藤 ○○○ 1035918 井上 ○○ 2 1990/10/22 murakato @XXXXXXXX.com ? 2010/10/01 4 31 X 1991/03/11 saito,XXX@XXXXXX.jp 2021/05/26 1986/01/04 ihideki. XXX. 0104@XXX.jp 2021/05/26 1035919 田中 〇〇 1985/05/10 tanaka_XXX@XXX.jp 2021/05/26 1035920 佐藤 ○○ 2 動画表 1992/11/25 sato1125XXX@XXXXXXXX.com 2021/05/26 2 ? 動画ID タイトル 収録時間 投稿日時 会員番号 2 【PNG07983 Javaプログラミング入門 1539 2025/08/29 10:10:55 1013450 【DYQ59984 5分でできる簡単ストレッチ 328 2025/08/29 10:13:50 1026462 [PNG07984 VBA超入門 2320 2025/08/29 10:22:42 1027392 【CKP22895 料理の基本: だしの取り方 4479 2025/08/29 10:24:03 1004778 |HOI 15301 歴史解説: 戦国時代 811 2025/08/29 10:30:15 1012192 [DYQ59985 ダンスレッスン初級 4923 2025/08/29 10:35:26 1012670 GCX61854 ギター講座 初心者向け 1831 2025/08/29 10:41:09 1017337 【DYQ59986 ヨガ入門 体の柔軟性 906 2025/08/29 10:55:40 2 1019556 | 2 視聴履歴表 状態表 会員番号 視聴開始日時 動画ID 視聴時間 状態番号 状態名 2 2 1 無料会員 1022022 1002323 2025/08/31 23:10:05 GCX61854 2025/08/31 23:10:43PNG07983 1010301 2025/08/31 23:10:58 PVS40821 1024056 2025/08/31 23:11:230PS52161 1010301 2025/08/31 23:12:44 ABC12345 1015489 2025/08/31 23:13:26 XYZ98765 1004574 1012268 1002323 2025/08/31 23:16:22 JKL13579 339 2 試用会員 261 3 有料会員 32 4 退会者 5045 1250 483 2025/08/31 23:15:13 DEF67890 2025/08/31 23:15:53 GHI24680 2112 965 3628 1029837 2025/08/31 23:18:54 MN086420 2 2 1123 問1. 視聴履歴表の主キーとして適切なものを選び, 記号で答えなさい。 ただし, 主キーは、必要最低限かつ 十分な条件を満たしていること。 ア. 会員番号 イ. 会員番号と視聴開始日時 ウ. 会員番号と視聴開始日時と動画ID

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資格 大学生・専門学校生・社会人

全商簿記の計算問題で⑶ウがわかりません。 答えは、15、5回です。 わかる方教えて頂きたいです🙇‍♀️

(3) A社の右の資料によって, ① 次の ア から カ のなかに入る適当な金額または比率を記入しなさい。 【収益性の分析】 第7期の売上高は/40,000千円であり, 第8期の売上高は ア 千円である。 そこで,比率法 を用いて収益性を調べるために, 期末の自己資本と税引後の当期純利益を用いて自己資本利益率を計算 すると, 第7期は イ %であり,第8期は / 6.8%である。 また, 期首と期末の商品有高の平均 と売上原価を用いて商品回転率を計算すると,第7期は ウ 回であり、第8期は / 8.0回である。 【安全性の分析】 第7期の総資本は 千円であり, 第8期の総資本は 千円である。 そこで,比率法を 用いて安全性を調べるために, 短期的な支払能力を示す流動比率を計算すると, 第7期は エ % であり,第8期は / 50.0%である。 また, 即時の支払能力を示す当座比率を計算すると, 第7期は //5.0%であり,第8期は オ %である。 さらに, 長期の安全性を示す固定比率を計算すると, 第7期は86.0%であり, 第8期は %である。 2 上記①より第8期について, 判明したことを説明しているもっとも適当な文を次のなかから / つ選び, その番号を記入しなさい。 1. 第7期と比べて, 収益性と安全性がともに高くなった。 2. 第7期と比べて, 収益性と安全性がともに低くなった。 3. 第7期と比べて, 収益性は高くなった一方,安全性は低くなった。 4. 第7期と比べて, 収益性は低くなった一方, 安全性は高くなった。

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経営経済学 大学生・専門学校生・社会人

簿記について質問です。除却について,②の備品は取得時の24万を基準にするのに③のソフトウェアは取得の200万が基準にならないのはどうしてでしょうか? ご教授下さい。

問 第4回 建物 取得年月日 固定資産管 用 途 期末数量 耐用年数 平成19.4.1 備品 7,500,000 事務所 25年 2) 当期の取引 平成2041 平成25.10.1 27.10.1 平成23.4.1 平成 25.4.1) 平成26.4.1 ソフトウェア 備品B 備品PC 1,800,000 備品 A 8年 10510 6 年 4年 600,000 2,200,000 800,000 システムA システムB 10年 2,000,000 10年 3,000,000 C 10 2,800,000 1 平成27年4月1日に備品C (耐用年数8年) を¥800,000 (翌月末払い)で購入した。 4 ② 固定資産の棚卸を実施したところ、 備品Bのうち2個が滅失していることが判明し、前期末 3 の帳簿価額にもとづき除却処理を期首で行うこととした。 10000円 000-000 平成27年7月1日に、事務所の改築を行い、改築工事の代金¥1,500,000(翌月末払い)のう ち、80%が資本的支出であったため、これを建物勘定に追加計上し、耐用年数15年で減価償却 を行うこととした。80%は、建物で残りは修繕費ということ 平成27年10月1日から、新たなシステムCが稼働しソフトウェアの代金(翌月末払い)は ¥2,800,000であった。 システムC (耐用年数10年)の稼働に伴い、システムAが不要となった ため、9月末の帳簿価額にもとづき、期末で償却費の計上と除却処理を行った。 減価償却の方法 減価償却費は年次で期末に一括計上している。減価償却の方法は、以下のとおりである。 建物(定額法(残存価額ゼロ) 期中取得分は年間の償却費を月割で計算 (間接法による】 備品 平成19年4月1日から平成24年3月31日までの取得 250%定率法(間接法による 平成24年4月1日以後の取得 200%定率法(間接法による) ソフトウェア 定額法 期中取得分は年間の償却費を月割で計算 (直接法による) 耐用年数に対応する償却率は、下表のとおりである(計算にあたってはこの表の数値 ること)。 耐用年数 定額法 250%定率法 200%定率法 4年 20.250 0.625 0.500 6年 0.167 20.417 20.333 8年 0.125 0.313 20.250 10年 0.100 0.250 0.200 15年 0.067 0.167 0.133 25年 0.040 0.100 0.080 固定資産除却損の算定に用いる減価償却累言

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化学 大学生・専門学校生・社会人

なぜ、電子を移動させてNO間で二重結合を作ったり、Nの共有電子对をOに移動させたり出来るんですか?

1.3 分子とイオンの Lewis 構造式 ニトロメタン (CH3NO2):ニトロ (NO2) 基の原子の配列はわかりにくいかもし 0は二つとも7電子ということになり, 不対電子が生じてしまう。二つの0の れないが, O-NOと並んでメチル基がNに結合している. 単結合でつなぐと 不対電子を対にして 0-0 結合をつくると三員環ができるが、このように小さい 環構造は4章で述べるように不安定である.また,Nの非共有電子2個と0の 不対電子を使ってN=0二重結合を二つつくると, Nは10電子を受けもつこと になり、 オクテットを超えてしまう。これは不可能な構造である。一方のN-O だけを二重結合にしてもう一つの0に3組の非共有電子対をもたせると,H以 外の原子がすべて8電子になり, オクテット則からみると合理的な構造である。 ここで形式電荷を計算する必要がある.Nは4本の結合をもつので、形式電荷 は5-4+1である. 単結合でつながった0は, 非共有電子6個と結合一つを もつので6-(6+1)=-1である. もう一つの二重結合酸素は, 非共有電子4個 と結合二つをもつので 6-(4+2)=0 となる. したがって, ニトロメタンは電荷 をもたないにもかかわらず,分子内で電荷がNとOに分離した構造になってい ると考えられる. H 0: H :0 H-C-N 電子数 不安定な三員環 H:O⚫ 0: H C HC NO:H-C-N-O: N 20 6×2 H X 不可能な構造 H:O H (N に 10 電子) 3 H 1×3 H-C-N=0: 24 H H:O H:O H-C-N-O: H-C-N-O: H br H 形式電荷 5-4=+1 形式電荷 6-6-1=-1

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TOEIC・英語 大学生・専門学校生・社会人

この長文問題の答えと解説をお願いします。

15 語数: 398 語 出題校 法政大 5 We are already aware that our every move online is tracked and analyzed. But you 2-53 couldn't have known how much Facebook can learn about you from the smallest of social interactions - a 'like'*. (1) Researchers from the University of Cambridge designed (2) a simple machine-learning 2-54 system to predict Facebook users' personal information based solely on which pages they had liked. E "We were completely surprised by the accuracy of the predictions," says Michael 2-55 Kosinski, lead researcher of the project. Kosinski and colleagues built the system by scanning likes for a sample of 58,000 volunteers, and matching them up with other 10 profile details such as age, gender, and relationship status. They also matched up those likes with the results of personality and intelligence tests the volunteers had taken. The team then used their model to make predictions about other volunteers, based solely on their likes. The system can distinguish between the profiles of black and white Facebook users, 15 getting it right 95 percent of the time. It was also 90 percent accurate in separating males and females, Democrats and Republicans. Personality traits like openness and intelligence were also estimated based on likes, and were as accurate in some areas as a standard personality test designed for the task. Mixing what a user likes with many kinds of other data from their real-life activities could improve these predictions even more. 20 Voting records, utility bills and marriage records are already being added to Facebook's database, where they are easier to analyze. Facebook recently partnered with offline data companies, which all collect this kind of information. This move will allow even deeper insights into the behavior of the web users. 25 30 (3) - Sarah Downey, a lawyer and analyst with a privacy technology company, foresees insurers using the information gained by Facebook to help them identify risky customers, and perhaps charge them with higher fees. But there are potential benefits for users, too. Kosinski suggests that Facebook could end up as an online locker for your personal information, releasing your profiles at your command to help you with career planning. Downey says the research is the first solid example of the kinds of insights that can be made through Facebook. "This study is a great example of how the little things you do online show so much about you,” she says. "You might not remember liking things, " but Facebook remembers and (4) it all adds up.", * a 'like': フェイスブック上で個人の好みを表示する機能。 日本語版のフェイスブックでは「いいね!」 と表記される。 2-56 2-57 2-58 36

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