福島県 内には「ドコモショップ」が 39店舗 あります。
新型コロナウィルスの影響で、実際の営業時間やプラン内容など、掲載内容と異なる可能性があります。 お店/施設名 ドコモショップ福島北店 住所 福島県福島市鎌田下田19−4 最寄り駅 お問い合わせ電話番号 営業時間 午前10時〜午後7時 情報提供:日本ソフト販売株式会社 定休日 第2木曜 情報提供:日本ソフト販売株式会社 ジャンル 【ご注意】 本サービス内の営業時間や満空情報、基本情報等、実際とは異なる場合があります。参考情報としてご利用ください。 最新情報につきましては、情報提供サイト内や店舗にてご確認ください。 周辺のお店・施設の月間ランキング こちらの電話番号はお問い合わせ用の電話番号です。 ご予約はネット予約もしくは「予約電話番号」よりお願いいたします。 024-573-0081 情報提供:日本ソフト販売株式会社
応用情報技術者平成21年秋期 午前問52 午前問52 ファンクションポイント法の説明として,適切なものはどれか。 開発規模,難易度及び開発の特性による要因を考慮し,工数やコストを見積もる手法である。 開発するすべてのプログラム・モジュールの行数を算定し,それを基にシステムの開発規模や所要資源を見積もる手法である。 システム開発の工数を細かい作業に分割し,分割された個々の作業を詳細に見積り,これを積み上げて,全体の開発規模や所要工数を見積もる手法である。 システムの外部仕様の情報からそのシステムの機能の量を算定し,それを基にシステムの開発規模を見積もる手法である。 [この問題の出題歴] 基本情報技術者 H15春期 問56 分類 マネジメント系 » プロジェクトマネジメント » プロジェクトのコスト 正解 解説 ファンクションポイント法 は、ソフトウェアの見積りにおいて、外部入出力や内部ファイルの数と難易度の高さから論理的にファンクションポイントを算出し、開発規模を見積もる手法です。 ソフトウェアの規模を入力値として工数を見積もるCOCOMOの説明です。 プログラムステップ法の説明です。 標準値法(標準タスク法)の説明です。 正しい。ファンクションポイント法の説明です。
未調整ファンクションポイントの決定 データファンクションの算出 で計算したデータファンクションの値と, トランザクショナルファンクションの算出 で計算したトランザクショナルファンクションの値を合計して「未調整ファンクションポイント」とする.データファンクションとトランザクショナルファンクションの値はそれぞれ下記の表の通りである. ファンクション ポイント 法 基本 情報は. データファンクションのファンクションポイント ファイル ILF/EIF DET RET 複雑度 FP 1 著者 ILF 2 low 7 著作 3 著作・著者 4 分類内著作 5 分類 6 ダウンロードランキング 8 ダウンロード履歴 9 ユーザ 10 保管日数設定ファイル 11 削除ログ データファンクション合計 77 トランザクショナルファンクションのファンクションポイント プロセス EI/EO/EQ FTR ログイン EI ユーザ登録・解除・変更 検索 EQ high 分類一覧 ダウンロード履歴確認 お勧め EO ダウンロード average データの維持・管理 不要データ削除 トランザクショナルファンクション合計 53 未調整ファンクションポイント(データファンクションとトランザクショナルファンクションの和)は以下の通りとなる. 77+53=130ポイント 調整係数の決定 システムの特性により,未調整ファンクションポイントを65%~135%(35%引きから35%増し)の間で変化させる.システムの特性は以下の14の一般システム特性(GSC:General System Characteristics)を0~5の間で評価して判断する.0が影響がない,5が強い影響がある,である.それぞれの項目の評価点をDI(Degree of Influence)と呼び,DIの総和をTDI(Total Degree of Influence)と呼ぶ.GSCの詳細は 参考文献 を参照のこと. 一般システム特性 Data Communications(データ通信) Distributed Data Procesing(分散データ処理) Performance(性能) Heavily Used Configuration(高負荷構成) Transaction Rate(トランザクション量) Ontdne Data Entry(オンライン入力) End-User Efficiency(エンドユーザ効率) Ontdne Update(オンライン更新) Comprex Processing(複雑な処理) Reusabiilty(再利用可能性) Installation Ease(インストール容易性) 12 Operational Ease(運用性) 13 Multiple Site(複数サイト) 14 Facitdtate Change(変更容易性) 調整係数(VAF:Value Adjustment Factor)は以下の式で算出する.全てのDIが0であった場合はVAFは0.
65(35%引き),全てのDIが5であった場合は1. 35(35%増し)となる. VAF=(TDI*0. 01)+0. 65 今回の例の場合,一般システム特性は以下のように判定した. 0 合計 30 VAFは以下の計算式より0. 95となる. VAF=(30*0. 65=0. 95 調整済みファンクションポイントの算出 未調整ファンクションポイント(130ポイント)とVAF(0. 95)の積が調整済みファンクションポイントとなる.したがって以下の計算式より123. 5ポイントが調整済みファンクションポイントとなる. 130*0. 95=123. 5 工数の算出 「人月」という単位に関しては色々議論のあるところではあるが,1人月当りに消化できるファンクションポイント数,あるいは1ファンクション当りに必要な人月数が分かれば人月工数を算出することができる. Caper Jones著,鶴保征城・富野壽監訳,ソフトウェア開発の定量化手法第2版,共立出版,p. 225 によると4. ファンクションポイントの算出. 17ポイント/人月という値があるので,それを使ってみよう. 123. 5/4. 17=29. 61630695 約30人月という計算になる.
DET ILFやEIF上の繰返しを含まないユーザが識別可能なデータ項目 RET 特定の条件で登録の要否が分かれる,または特定の条件で登録する項目が異なる場合の組合せ数.ファイルの属性内のサブグループの数.サブグループは「任意サブグループ」と「必須サブグループ」に分かれるが,ファンクションポイントの算出には影響はない DETは正規化してあればエンティティの属性数と等しくなる. RETについて説明しよう.RETはファイルの属性内のサブグループの数のことである.例えば「登録ユーザがメールアドレスを登録すれば,新刊の案内をメールで受取ることができる」機能があるとする(今回のシステムにはない).つまり,登録ユーザにはメールアドレスを登録しているユーザと,していないユーザが存在することになる.この場合RETは2(メールアドレス登録ユーザと非登録ユーザ)となる.ちなみに,メールアドレスの登録有無は任意であるため「任意サブグループ」となる. 同様に,例えば「ダウンロードするファイルの種類により必要な属性が異なる」とする(今回のシステムでは属性は同じ).例えば,テキストファイルの場合は文字コード,HTMLの場合は文字コードとバージョン,PDFの場合はファイルの大きさと作成したAcrobatのバージョンである.ファイルの種類(テキスト/HTML/PDF)で登録する属性が変わるわけである.この場合,RETは3(ファイルの種類)となる.ちなみに,ファイルの種類により属性のどれかを必ず登録しないといけないため「必須サブグループ」となる. 今回の場合,RETが1を超えるファイルは保管日数設定ファイルと削除ログである.保管日数設定ファイルの場合,以下の2種類のデータを登録する. ファンクション ポイント 法 基本 情链接. ユーザ削除日数 最後のログインからこの日数分経過した登録ユーザのデータは削除 ダウンロード履歴削除日数 この日数を経過したダウンロード履歴は削除 したがってRETは2となる. 同様に,削除ログを考えよう.削除ログには3種類のデータを登録する. ユーザ削除データ ユーザ削除日数を経過してアクセスがなく削除したユーザ ダウンロード履歴削除データ ダウンロード履歴削除日数を経過して削除したデータ ダウンロードランキング削除データ 1年を越えたダウンロードランキングデータ したがってRETは3となる. では,前述したファイル一覧にDETとRETを追加しよう.