找出租借数量大于1的会员ID和会员姓名

这个问题需要知道你的数据结构和数据库类型，假设你使用的是关系型数据库，比如MySQL，可以使用以下SQL语句来找出租借数量大于1的会员ID和会员姓名：

SELECT member_id, member_name
FROM rental
GROUP BY member_id, member_name
HAVING COUNT(*) > 1;

其中，`rental` 是租借记录表，`member_id` 和 `member_name` 是会员的ID和姓名字段。这个语句会按照会员ID和姓名分组，然后统计每个分组中的记录数量，最后筛选出租借数量大于1的分组，也就是租借数量大于1的会员ID和会员姓名。

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3. 设某音像租赁系统具有以下关系模式: MOVIE (MovieNo, Title, Year, Cost), 其中 MovieNo: 电影编号 Title: 电影名称 Year: 发行年 Cost: 电影价格 DETAILRENTAL (RentNo, MovieNo, Fee, DueDate, ReturnDate, DailyFee),其中 RentNo:租赁编号 MovieNo：电影编号 Fee：费用 DueDate：到期日期 ReturnDate：归还日期 DailyFee：每天费用 MEMBERSHIP (MemberID, Name, City, State, Balance),其中 MemberID: 会议编号 Name:姓名 City: 城市 State:州 Balance:账户余额 RENTAL (RentNo, Date, MemberID)，其中 RentNo: 租赁编号 Date:租赁日期 MemberID:会员编号 使用上面的模式，编写SQL查询来回答/处理以下问题:: a) 找出价格高于平均电影价格的电影。显示电影名称、年份和价格。 b) 找出租赁了多次的会员。显示会员编号和他/她租赁的次数。按租借租赁次数的降序排列输出. c) 找出租借数量大于1的会员ID和会员姓名d) 创建视图显示所有会员和他们租用的电影信息。显示电影名称，租赁日期， 到期日期和归还日期.

a) 找出价格高于平均电影价格的电影。显示电影名称、年份和价格。

SELECT Title, Year, Cost
FROM MOVIE
WHERE Cost > (SELECT AVG(Cost) FROM MOVIE)

b) 找出租赁了多次的会员。显示会员编号和他/她租赁的次数。按租借租赁次数的降序排列输出.

SELECT MemberID, COUNT(*) AS RentalCount
FROM RENTAL
GROUP BY MemberID
HAVING COUNT(*) > 1
ORDER BY RentalCount DESC

c) 找出租借数量大于1的会员ID和会员姓名

SELECT MemberID, Name
FROM MEMBERSHIP
WHERE MemberID IN (SELECT MemberID FROM RENTAL GROUP BY MemberID HAVING COUNT(*) > 1)

d) 创建视图显示所有会员和他们租用的电影信息。显示电影名称，租赁日期，到期日期和归还日期.

CREATE VIEW MemberRentals AS
SELECT m.Name, r.Date, d.DueDate, d.ReturnDate, mv.Title
FROM MEMBERSHIP m
JOIN RENTAL r ON m.MemberID = r.MemberID
JOIN DETAILRENTAL d ON r.RentNo = d.RentNo
JOIN MOVIE mv ON d.MovieNo = mv.MovieNo

根据kaggle中的共享单车数据集，对体感温度，湿度，风速做对于租借数量影响的多元线性回归，给出详细代码和解释

好的，我会为您提供多元线性回归的代码和解释。

首先，我们需要导入必要的Python库和数据集。在这里，我们将使用pandas和sklearn库来处理数据和建立多元线性回归模型。您可以从Kaggle的共享单车数据集中下载数据，并将其存储为名为“bike_sharing.csv”的文件。

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

#导入数据集
data = pd.read_csv("bike_sharing.csv")

#查看数据集前5行
data.head()

接下来，我们将数据集分为特征和目标变量。在这里，我们的目标变量是租借数量，而特征变量是体感温度，湿度和风速。

#将数据集分为特征和目标变量
X = data[['temp', 'humidity', 'windspeed']]
y = data['count']

现在，我们将使用sklearn库中的LinearRegression类来拟合多元线性回归模型。

#建立多元线性回归模型
lm = LinearRegression()
lm.fit(X, y)

最后，我们可以使用模型来进行预测，并计算出模型的R平方值。

#预测租借数量
predictions = lm.predict(X)

#计算模型的R平方值
r_squared = lm.score(X, y)

print("R平方值：", r_squared)

以上就是多元线性回归的完整代码和解释。通过这个模型，我们可以预测在特定的体感温度，湿度和风速条件下，租借数量的数量，并了解这些特征变量对租借数量的影响程度。