- What does the orinigal data frame look like? Give the data frame and name the subjects , variables, type of each variable in the data frame.
subject: 1-5月用电情况（空调、照明及动力）
variables：月份（分类变量）
空调（定量变量）
照明及动力（定量变量）
2. What information can you get from each graph.
- Point out at least 3 pieces of information in each graph
图左：上半月用空调量较少，下半月用空调量较多；照明及动力比较平均；5月21号用空调量比其他都高。
图右：1月用空调量较高；照明及动力比较平均；4月用空调量很少。
(2) Try to use your reasonable induction to explain what situation leads to the information you give in (1)
图左：5月中旬学校通知开空调，所以从16号之后大部分寝室开始用空调；学校熄灯制度一直没变；5月21号健身房修空调漏水了。
图右：一月份温度很冷；校区内除二月份放假之外其他；4月天气适宜，不需要开空调。
3. Please compute how much MSA would pay for the electricity consumption in Jan-May ( You may need some research on internet and build your computation model)
（下图来源于百度）
一般工商业不满千伏以上平均电价: (1.4223+1.2930+0.7673+0.2939)/4≈0.9441
Jan: (840+300)KWh*0.9441yuan*31days=33364.494yuan
Feb: (50+130)KWh*0.9441yuan*28days=4758.264yuan
Mar: (410+250)*0.9441*31=19316.286yuan
Apr: (10+200)*0.9441*30=5947.830yuan
May: (80+200)*0.9441*31=8194.788yuan
Jan-May altogether=71581.662yuan
4. Please estimate how much MSA would pay for a whole year? Give your answer and the reason. (Tips: The information in both of the graphs should be taken into consideration)
Jan：空调和照明都多；Feb：空调和照明都少；Mar：空调照明都中等；Apr：空调少照明较多；May：空调较少照明较多。
Jun：气温很热，和一月份的用电量可能差不多。
Jul&Aug：学校放假，和二月份用电量差不多。
Sep：气温很热，和六月份的差不多。
Oct：天气适宜，和四月份差不多。
Nov：天气较冷，和三月份差不多。
Dec：天气很冷，但有地暖，和五月份差不多。
Jun-Dec altogether: 71581.662yuan+4758.264yuan=76339.926yuan
71581.662yuan+76339.926yuan=147921.588yuan
5. Are we power-efficient? Give your answer and your reason (Any reasonable induction based on the situation in MSA or any comparison with other organizations may be acceptable)
我们没有很节能。
在学院的角度，温度比较极端的几个月我们的用电量都非常高。并且很多学习者为了晚上熄灯后自习在白天给台灯充电，导致很多插头没有拔下来，耗电还危险。
在个人的角度，我认为我们并没有很好的控制电的消耗。比如我们宿舍有时候会忘记关空调，白天灯可能也没有关。