天。
第6天，取出了第2天的50元，第4天的50元，余额为250元，平均期限(150*2+100*1)/(150+100)天。
该银行储户历史数据集如下表所示，包括所有储户开户至今的全部存取款数据。请分别计算每个储户存款金额的平均期限。
id 000001 000002 000002 000001 000002 000003 000002 000005 000006 000003 000002 000001 000003 ……
本题的实际意义：
可作商业银行进行内部成本核算的指标吗？ 中国建设银行曾计划进行成本核算，委托麦肯锡给其设计如何计算存款的成本。麦肯锡用的是“存款存底”的方案。该方案可能很复杂，但是不是可以用本题的指标替代？
30. 某超市周年店庆进行审计，需要统计每日各商品销售数量及销售额，收银机流水帐记录了各商品销售及退货情况。
超市规定退货需携带小票，在数量金额吻合的情况下才予以退货。购货时，收银员扫描商品条码，键入数量，由收银机自动计算金额，生成一条由时间、商品id、金额组成的观测值。退货时，收银员扫描商品条码、键入数量及金额。生成一条由时间、商品id、金额、退货标识构成的观测。
id A001 A 002 A 002 A 001 A 002 A 001 A 002 A 001 datetime 01JAN2000:10:00:01 01JAN2000:11:00:01 02JAN2000:13:00:01 03JAN2000:10:00:01 03JAN2000:12:00:01 05JAN2000:16:00:01 10JAN2000:09:00:01 15JAN2000:10:00:01 money 10 5 10 10 5 20 5 10 untread 1 datetime 01JAN2000:10:00:01 01JAN2000:11:00:01 02JAN2000:13:00:01 03JAN2000:10:00:01 03JAN2000:12:00:01 05JAN2000:16:00:01 10JAN2000:09:00:01 15JAN2000:10:00:01 18JAN2000:13:00:01 21JAN2000:12:00:01 21JAN2000:15:00:01 25JAN2000:09:00:01 25JAN2000:12:00:01
credit 100 200 . . 100 100 . 200 100 50 . . .
debit . . 80 50 . . 150 . . . 20 30 120
A 006 A 003 A 001 A 001 A 003 …… 18JAN2000:13:00:01 21JAN2000:12:00:01 21JAN2000:15:00:01 25JAN2000:09:00:01 25JAN2000:12:00:01
2 1 10 10 1 1 1
由于存在退货的情况，所以在统计数据时要把退货商品向回对应到购买商品的正确时间（删掉对应的数据行）。我们假设（退货所对应的）原交易是离该退货交易最近且金额相同的那笔交易，如图所示。
请设计算法实现这一计算要求。
31. 下面是各省1994～2001年消费品分类价格指数，要计算在1993年不变价格下（1993年=100）其他各年的分类价格指数。 原1994年的数据 100原1994年的数据原1995年的数据1995年的数据=× 100100原1994年的数据原1995年的数据原1996年的数据1996年的数据=×× 100100100原1994年的数据原1995年的数据原1996年的数据原1997年的数据1997年的数据=××× 100100100100……。
32. 找出股价连续多日相等的情况待分析。
股价每天的上下波动，一般来说会导致第二天的收盘价与第一天不相同，但也有仍有可能经过了涨跌之后，第二天的收盘价仍与第一天相等。这种情况不太常见，所以对于连续两天以上收盘价相等的股票，很有可能是数据源的记录有误。例如： 最新股票代码 日期 收盘价 … … 000032 2005-07-25 4.46 000066 2005-07-05 7.79 000066 2005-07-06 7.79 000066 2005-07-07 7.79 000078 2005-07-29 3.26 000403 2005-07-19 2.89 000403 2005-07-20 2.89 000403 2005-07-21 2.89 000416 2005-07-20 4.42 000517 2005-07-08 3.33 000547 2005-07-26 5.09 1994年的数据=所以，需要将其从数据库中找出来，形成新的数据库，为与其他数据源的数据相比较做好准备。创建新的数据集，统计每只股票相同收盘价的观测值与相应的重复次数。 创建样本数据集：
data example1(label='找出收盘价相同的股票'); input Stkcd $ Date: Clpr ;
informat Stkcd $6. Date yymmdd10. Clpr 8.2 ; format Stkcd $6. Date yymmdd10. Clpr 8.2 ; label
Stkcd='最新股票代码|Stock Code' Date='日期|Date'
Clpr='收盘价|Close Price'; cards;
000032 2005-07-25 4.46 000066 2005-07-05 7.79 000066 2005-07-06 7.79 000066 2005-07-07 7.79 000078 2005-07-29 3.26 000403 2005-07-19 2.89 000403 2005-07-20 2.89 000403 2005-07-21 2.89 000416 2005-07-20 4.42 000517 2005-07-08 3.33 000547 2005-07-26 5.09 000557 2005-07-12 0.86 000557 2005-07-13 0.86 000557 2005-07-14 0.86 000584 2005-07-13 3.69 000616 2005-07-05 2.99 000665 2005-07-25 2.52 000701 2005-07-26 5.22 000739 2005-07-08 3.05 000778 2005-07-07 6.16 000778 2005-07-08 6.16 000778 2005-07-11 6.16 000789 2005-07-08 2.13 000803 2005-07-01 11.50 000803 2005-07-04 11.50 000803 2005-07-05 11.50 000803 2005-07-06 11.50 000803 2005-07-14 11.50 000803 2005-07-15 11.50 000803 2005-07-27 11.50 000803 2005-07-28 11.50 000821 2005-07-26 2.59
000831 2005-07-12 000831 2005-07-13 000831 2005-07-14 000876 2005-07-04 000911 2005-07-20 000932 2005-07-05 000932 2005-07-06 000932 2005-07-07 000932 2005-07-08 000932 2005-07-11 000951 2005-07-13 000982 2005-07-29 000993 2005-07-26 000993 2005-07-27 000993 2005-07-28 002016 2005-07-07 002016 2005-07-18 002016 2005-07-19 002016 2005-07-20 002047 2005-07-07 200017 2005-07-05 200017 2005-07-06 200017 2005-07-07 200017 2005-07-12 200017 2005-07-13 200018 2005-07-04 200018 2005-07-05 200018 2005-07-06 200018 2005-07-07 200026 2005-07-01 200026 2005-07-04 200026 2005-07-13 200026 2005-07-14 200030 2005-07-27 200030 2005-07-28 200030 2005-07-29 200054 2005-07-08 200054 2005-07-11 200054 2005-07-12 200152 2005-07-27 200512 2005-07-12 200512 2005-07-13 200512 2005-07-14 200512 2005-07-15 2.43 2.43 2.43 6.28 3.50 3.84 3.84 3.84 3.84 3.84 7.18 2.24 2.94 2.94 2.94 6.69 6.50 6.50 6.50 8.48 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 1.50 1.50 1.50 1.50 1.71 1.71 1.71 1.71 0.48 0.48 0.48 1.35 1.35 1.35 1.61 1.20 1.20 1.20 1.20
200570 2005-07-12 200570 2005-07-13 200570 2005-07-14 200613 2005-07-26 200613 2005-07-27 200613 2005-07-28 200613 2005-07-29 200986 2005-07-18 200992 2005-07-18 200992 2005-07-19 200992 2005-07-26 200992 2005-07-27 200992 2005-07-28 200992 2005-07-29 600009 2005-07-15 600009 2005-07-18 600009 2005-07-19 600022 2005-07-04 600022 2005-07-05 600022 2005-07-06 600035 2005-07-28 600074 2005-07-27 600104 2005-07-08 600119 2005-07-07 600119 2005-07-08 600119 2005-07-22 600119 2005-07-25 600135 2005-07-11 600168 2005-07-19 600168 2005-07-20 600168 2005-07-21 600170 2005-07-13 600201 2005-07-01 600213 2005-07-12 600213 2005-07-13 600213 2005-07-14 600233 2005-07-15 600234 2005-07-18 600234 2005-07-19 600234 2005-07-20 600251 2005-07-18 600251 2005-07-19 600251 2005-07-20 600266 2005-07-11 1.77 1.77 1.77 0.33 0.33 0.33 0.33 1.90 0.59 0.59 0.59 0.59 0.59 0.59 16.58 16.58 16.58 5.22 5.22 5.22 3.00 2.66 4.48 2.58 2.58 2.58 2.58 2.99 2.69 2.69 2.69 4.13 3.95 1.82 1.82 1.82 3.03 1.27 1.27 1.27 4.39 4.39 4.39 5.90