万引き疑いを検出するために、店に入ったときの重量（入店重量）、店から出た時の重量（退店重量）および、レジを通した商品の重量（購入重量）をそれぞれグラム単位で計測した結果が来店者シートに入っている。正しく買い物をしたお客では
退店重量＝入店重量＋購入重量 （1）
つまり
退店重量−（入店重量＋購入重量）＝０ （2）
となっているはず。しかしながら、過去の調査から、入店重量と退店重量を計測するはかりには誤差があることが分かっていて、（2）式の値が−30グラム以上＋30グラム未満なら誤差と考えていい。また、トイレに行く人は重量が減るので、結局以下のような区分になる（はかりの表示は−999999から＋999999まで）
表1 （2）式の評価区分
問1 （2）式と表1を使って、来店者が｛測定エラー、トイレ？、測定誤差、万引き疑い｝の4区分のどれに該当するのかを判別する列（判定結果）を作りなさい。
解答例： Q1-Q4.xlsx
問2 問1で行った区分を列ラベル、来店者の年齢階級（20歳未満、20〜29歳、30〜39歳、40〜49歳、50歳以上）を行ラベルに取って、来店者数を数える集計表を作成しなさい。
解答例： Q1-Q4.xlsx
問3 問2で作成した集計表のデータを使って、横軸に年齢階級、縦軸にトイレ利用者と思われる来店者数を取った縦棒グラフを作成しなさい（グラフタイトルは「トイレ利用」）
解答例： Q1-Q4.xlsx
問4 問2で作成した集計表のデータを使って、横軸に年齢階級、縦軸に万引き疑いと思われる来店者数を取った縦棒グラフを作成しなさい（グラフタイトルは「万引き」）
解答例： Q1-Q4.xlsx
問5 問2〜4で作成した集計表とグラフを右図のように配置して、A4の紙 1枚で印刷しなさい。ただし、ヘッダーの左側に学籍番号、右側に氏名を入れること。
解答例： Q5.pdf
問6 万引き疑いのお客のデータ（来店者ID〜売上金額）を一覧表として印刷しなさい。ただし、各ページに項目の見出しが入るようにし、ヘッダーの左側に学籍番号、右側に氏名、フッターの中央にページ番号と総ページ数が入るようにすること。
解答例: Q6.pdf