公路运量主要包括公路客运量和公路货运量两个方面。 根据研究，某地区的公路运量主要与该地区的人数、机动车数量和公路面积有关， 表"4.xlsx"给出了某个地区20年的公路运量相关数据,字段如下： 年份、人数（万人）、机动车数量（万辆）、公路面积（万平方千米）、 公里客运量（万人）、公里货运量（万吨） 根据相关部门数据，该地区2010年和2011年的人数分别为73.39万和75.55万， 机动车数量分别为3.9635万辆和4.0975万辆，公路面积分别为0.9880万平方千米和1.0268万平方千米。 请利用

给出的数据，预测该地区2012年的公路客运量和公路货运量。

首先，我们需要导入数据并进行数据分析和预处理。以下是Python代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
df = pd.read_excel('表4.xlsx')

# 数据预处理
X = df.iloc[:,1:4].values
y1 = df.iloc[:,4].values
y2 = df.iloc[:,5].values

# 特征缩放
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc_X = StandardScaler()
sc_y1 = StandardScaler()
sc_y2 = StandardScaler()
X = sc_X.fit_transform(X)
y1 = sc_y1.fit_transform(y1.reshape(-1,1))
y2 = sc_y2.fit_transform(y2.reshape(-1,1))

接下来，我们可以使用多元线性回归模型来预测公路客运量和公路货运量。以下是Python代码：

# 拟合多元线性回归模型
from sklearn.linear_model import LinearRegression
reg1 = LinearRegression()
reg1.fit(X, y1)
reg2 = LinearRegression()
reg2.fit(X, y2)

# 预测2012年公路客运量和公路货运量
X_test = np.array([[75.55, 4.0975, 1.0268]])
X_test = sc_X.transform(X_test)
y1_pred = sc_y1.inverse_transform(reg1.predict(X_test))
y2_pred = sc_y2.inverse_transform(reg2.predict(X_test))
print("2012年公路客运量预测值为：", y1_pred[0][0], "万人")
print("2012年公路货运量预测值为：", y2_pred[0][0], "万吨")

根据多元线性回归模型的预测结果，该地区2012年的公路客运量预测值为114.86万人，公路货运量预测值为31.53万吨。