理解度テスト

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例題名:著作権(R1秋-問24)

問題No 1201001
例題名 著作権(R1秋-問24)
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問題

著作権法における著作権に関する記述のうち、適切なものはどれか。

ア
偶然に内容が類似している二つの著作物が同時期に創られた場合、著作権は一方の著作者だけに認められる
イ
著作権は、権利を取得するための申請や登録などの手続が不要である
ウ
著作権法の保護対象には、技術的思想も含まれる
エ
著作物は、創作性に加え新規性も兼ね備える必要がある

例題名:貸借対照表(H29秋-問3)

問題No 1105003
例題名 貸借対照表(H29秋-問3)
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問題

企業の財務状況を明らかにするための貸借対照表の記載形式として、適切なものはどれか。

ア
借方: 資産の部貸方: 負債の部、純資産の部
イ
借方: 資本金の部貸方: 負債の部、資産の部
ウ
借方: 純資産の部貸方: 利益の部、資本金の部
エ
借方: 資産の部貸方: 負債の部、利益の部

例題名:変動費の求め方(H29秋-問9)

問題No 1105002
例題名 変動費の求め方(H29秋-問9)
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問題

販売価格1,000円の商品の利益計画において、10,000個売った場合は1,000千円、12,000個販売した場合は1,800千円の利益が見込めるとき、この商品の1個当たりの変動費は何円か。

ア
400
イ
600
ウ
850
エ
900

例題名:利益の求め方(R1秋-問34)

問題No 1105001
例題名 利益の求め方(R1秋-問34)
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問題

売上高、変動費、固定費、営業日数が表のようなレストランで、年間400万円以上の利益を上げるためには、1営業日当たり少なくとも何人の来店客が必要か。

ア
14
イ
20
ウ
27
エ
40

例題名:経常利益の求め方(R3-問28)

問題No 1104003
例題名 経常利益の求め方(R3-問28)
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問題

次の当期末損益計算資料から求められる経常利益は何百万円か。

ア
385
イ
685
ウ
985
エ
1,000

例題名:データマイニングの事例(H23特別-問9)

問題No 1104002
例題名 データマイニングの事例(H23特別-問9)
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問題

データマイニングの事例として、適切なものはどれか。

ア
ある商品と一緒に買われることの多い商品を調べた
イ
ある商品の過去3年間の月間平均売上高を調べた
ウ
ある製造番号の商品を売った販売店を調べた
エ
売上高が最大の商品と利益が最大の商品を調べた

例題名:複合グラフの読み方(H22春- 問2)

問題No 1104001
例題名 複合グラフの読み方(H22春- 問2)
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問題

A社、B社の売上高及び営業利益のグラフの説明として、適切なものはどれか。

ア
A社はB社より売上高の伸び率が高いが、2008年の売上高営業利益率は低い
イ
A社はB社より売上高の伸び率が低いが、2008年の売上高営業利益率は高い
ウ
A社はB社より売上高の伸び率も2008年の売上高営業利益率も高い
エ
A社はB社より売上高の伸び率も2008年の売上営業利益率も低い

例題名:在庫発注数(必要数と安全在庫数)(R1秋-問26)

問題No 1103006
例題名 在庫発注数(必要数と安全在庫数)(R1秋-問26)
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問題

製品Aの生産計画量、部品Bの総所要量及び在庫量が表のとおりであるとき、第2週における部品Bの発注量aは何個か。[条件]・製品Aの生産リードタイム(着手から完成までの期間)は無視する。・製品Aを1個生産するためには部品Bが2個必要であり、部品Bは製品Aの生産以外には使われない。・部品Bの発注は、各週の生産終了後に行い、翌週の生産開始までに入荷する。・部品Bの安全在庫は、当該集の部品Bの総所要量の25%とする。・部品Bの第1週の生産開始前の在庫量を100個とする。

ア
30
イ
40
ウ
60
エ
80

例題名:在庫回転期間の求め方(H30秋-問16)

問題No 1103005
例題名 在庫回転期間の求め方(H30秋-問16)
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問題

ある会社の昨年度の売上高は3,000万円、年度末の在庫金額は600万円、売上総利益率は20%であった。このとき、在庫回転期間は何日か。ここで、在庫回転期間は簡易的に次の式で計算し、少数第1位を四捨五入して求める。在庫回転期間=(期末の在庫金額÷1年間の売上原価)×365

ア
58
イ
73
ウ
88
エ
91

例題名:巨大なデータ・多種多様なデータ(H31-問28)

問題No 1103004
例題名 巨大なデータ・多種多様なデータ(H31-問28)
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問題

意思決定に役立つ知見を得ることなどが期待されており、大量かつ多種多様な形式でリアルタイム性を有する情報などの意味で用いられる言葉として。最も適切なものはどれか。

ア
ビッグデータ
イ
ダイバーシティ
ウ
コアコンピタンス
エ
クラウドファンディング