一方面需要把握它所考查的本質東西。另一方面需要加強練習，熟練的掌握各種解題方法和技巧。
從大的方面來說，資料分析考查了兩個方面的能力：數據提取能力和數據加工能力。
數據提取能力的提升可以通過掌握一些材料閱讀的方法來達到，而數據加工能力的提升則需要重點掌握一些速算技巧和速算方法。
當然，對一些統(tǒng)計術語和基本公式的了解和熟悉，是做好資料分析的前提，所以這三個方面必須首先把握好。而從小的方面來說，它所考查的就是各種具體的題型。
一、資料分析考察的本質
不管每年資料分析的材料形式如何變化、材料內容如何不同，但每段材料下出的那幾道題的題型無外乎可以分為直接查找類、計算比較類和綜合分析類等。
而計算比較類是考查的重點，它又可以分為一些比較具體的題型，如已知現期和增長率求基期、求比重變化等等。
如果把每種具體題型相應的特點、解題思路、解題公式、可用的一些速算技巧等都全面掌握了，那么就把握了資料分析的本質，不管它怎么考，始終都能得心應手、運用自如。
把握了資料分析的本質之后，要想快速準確的解題，還需要加強練習，把前面提到的一些閱讀材料的方法、速算的一些技巧熟練的運用。
如果深入的去研究資料分析這個模塊，發(fā)現它其實并不難。
一方面它需要記憶的東西很少。
另一方面它本身考查的題型不多，而且不管是從解題的角度，還是這個模塊的層面，它們的思路和邏輯都非常的清晰。
所以在行測五大模塊中，它應該作為一個重點模塊來對待，把它培養(yǎng)成自己的強項，這樣才能在行測考試中取得一定的優(yōu)勢。
二、資料分析題的考題分類
考試大綱中對資料分析的介紹如下：
針對一段資料一般有1～5個問題，報考者需要根據資料所提供的信息進行分析、比較、推測和計算，從四個備選答案中選出符合題意的答案。
由此可知，要解答這1～5個問題，我們必須要先拿下“題干材料”。結合近十年的真題來看，資料分析的材料主要有三種類型：文字型、圖表型、綜合型。
不同類型的材料各有其閱讀技巧，考生只有根據已知材料類型的不同，在閱讀時也采取不同的方式，通過區(qū)別對待，才能"因題制宜"，取得最好的效果。
下面就不同材料類型給大家提供一些閱讀的小技巧：
1、文字型材料
文字型題目，相對于圖表而言，會難一些，所以得分率也會低一些。主要難在材料的閱讀上，它的材料往往比較龐大，信息量也比較多，所以需要提取的信息具有隱蔽性和陷阱性。
采用相應的閱讀方法是結構分析法，先理清楚文字材料的結構，對一些關鍵詞做好相應的標記(這個過程大約用時30到50秒)；然后再看題目，針對題目的要求在材料中尋找相應的信息。
在分析材料的結構時，可以從文段的關鍵字、標點等方面著手，關鍵字包括時間、關聯性詞語(如：其中)、以及一些名詞等，而對于一些數據，可以先忽略。
標點主要是關注句號、分號，句號往往說明要談另外一種東西了，分號往往說明要談這種東西的另外一個方面，對每一段中結構的把握很有幫助。
2、圖表型材料
圖表型材料非常的直觀形象，一目了然，比文字型的材料相對容易一些。首先在讀題上就比文字型材料時間花的少，再次它的文字和數據的排列都是層次分明，不像文字型材料數據零散，所以做此類題時最重要的就是迅速定位。
在把握整個圖表結構的基礎上，快速的確定有用信息，一般的解題思路是：
對于表格，首先看一下表名、橫縱標目、以及一些相應的注釋，明白表中數據所代表的含義，然后再看具體的題目，根據題目的要求在表格中尋找相應的數據進行計算。
對于圖形，在具體考試中，它又分為很多的類型：餅狀圖、柱狀圖、趨勢圖、網狀圖等。
解題思路同樣是首先看標題(包括單位)、橫縱坐標、注釋等內容，明白圖形中數據的含義，然后再看具體的題目，根據題目的要求在圖形中尋找相應的數據進行計算。
3、綜合型材料
綜合型材料是對文字和圖表的綜合，在閱讀難度上加深了一些。
從歷年考試的情況來看，它也是一個趨勢，通過這種綜合材料的方式，更加能夠考查出考生對數據的分析和加工能力。
當然，既然它是文字型和圖表型的綜合，那么在解題方法和解題思路上就要把握整個材料的結構，把握文字與圖表之間的聯系，注意它們之間的一些信息交叉點，這個非常的關鍵。
三、資料分析題的常考術語
資料分析中涉及不少專業(yè)術語，也就是統(tǒng)計術語。
統(tǒng)計術語是架起數據提取與數據加工之間的橋梁，很多時候根據題目的要求提取出相應的數據還不能直接用來計算，需要通過一些相應的轉化才可以。
所以統(tǒng)計術語這個部分也顯得很重要，學習它要從兩個方面去把握，一是了解這些術語的準確意思，二是理解跟這些術語相關的一些公式和結論。
在具體學習這些統(tǒng)計術語的時候，可以對比來學，把一些容易混淆的放到一起，這樣效果會比較好。
首先明白這些術語的意思，然后通過相應的例子加深對它們的理解，最后掌握跟這些術語相關的一些公式和結論。
1、基期、現期
基期是指基礎時期，現期是指現在時期。
這組術語本身的意思還是比較好理解，關鍵是要到具體的題目中能夠明白哪個是基期、哪個是現期，它是整個與增長相關的統(tǒng)計術語的基礎，所以顯得非常重要。
2、增長、增長量、增長率
增長量表示的是增長的數量，它是一個數值，反應了增加的多少；增長率表示的是增長的速率，它是一個百分值，反應的是增加的快慢，有時候增長率也叫做增幅或增速；
而增長包括了增長量和增長率，在具體的題目中，要根據實際情況來判定它問的是增長量還是增長率，如果選項中出現的是實數，那么表示的意思就是增長量，如果選項中出現的是百分數，那么表示的意思就是增長率。
具體的計算是：
增長量=現期數-基期數；增長率=增長量÷基期數×100％。
3、同比增長、環(huán)比增長
這一組術語主要是把它們區(qū)分開了，不要混淆。
同比增長是指與上年同期相比它的增長情況；環(huán)比增長是指與緊緊相鄰上期相比它的增長情況。
如現期是 2014年1月份，則同比是與2013年1月份的相比，此時基期是2013年1月份；而環(huán)比是與2013年12月份的相比，此時基期是2013年12月份。
4、拉動增長
拉動增長是指總體中某部分值的增長量造成總體值相對于原來的增長，是部分拉動整體。
其計算公式為：拉動···增長···百分點＝部分的增長量÷總體原來的值×１００％。這個術語考得相對較少，但是也應該注意，一旦考了就很容易出錯，要重點把握好公式。
5、百分數、百分點
百分數是用來形容比例或增長率的數值形式，其實質為“分母定為100 的分數”，而百分點是指不帶百分號的百分數，譬如：n個百分點，代表n%。
它們本身的概念比較好理解，但是要注意區(qū)分，尤其是在解題的過程中，很多考生很容易出錯。
2021年某省生產總值比上年增長12%，2020年比上年增長10%，則該省生產總值的增長率2021年比2020年上升了2個百分點，但不能說上升了2%，而應該說該省2021年的生產總值的增長率比2020年上升的百分數是：（12%-10%）/10%=20%。
因為這個地方基期是10%，現期是12%，根據增長率的計算公式得到了上述結果。
6、倍數、翻番
倍數表示的是一個比值，如：數值A是數值B的A/B倍；而翻番表示的是數量的加倍，如：翻1番即變?yōu)樵瓉淼?倍，翻n番即變?yōu)樵瓉淼?的n次方倍。
在計算翻番的過程中，往往是先求出它的倍數，再轉化到翻番這個上面來。
總體來說，這兩個術語比較好理解，運用的過程中也沒有什么難點，主要是在解題的過程中細心一點，看清楚問的是倍數還是翻番。
7、進出口額、貿易順差、貿易逆差
進出口額表示的進口和出口的數額之和，隨著改革開放的不斷深入和經濟全球化的不斷發(fā)展，我國的進出口數額也在不斷的增加，所以在行測考試中，這方面成為了考試的熱點。
掌握這一組術語重點是要把握好貿易順差和貿易逆差，也就是我們所說的順差和逆差。
其中：進出口總額=進口額+出口額、順差額=出口額-進口額、逆差額=進口額-出口額，所以，當順差額為正時，就是貿易順差；當逆差額為正時，就是貿易逆差。說得簡單一點，就是出口大于進口為順差，出口小于進口為逆差。
8、比重
比重是指某一部分在總體中所占的百分比。
它是以一個百分數的形式來體現，單純的理解比重這個術語會比較簡單，比較麻煩的地方是求比重的變化，它是考試的重點。
例如已知2020年某一部分占整體的比重是多少，然后到2021年部分和整體都得到了相應的增長，需要去求2021年增長之后這一部分占整體的比重是多少？
對于這一種問題有一個一般的結論，部分增長率小于總體增長率時，比重變小；部分增長率大于總體增長率時，比重變大。
9、指數
指數表示的含義是把上一時期的量看作100，用來確定現在這一時期的值，它是一個相對量，一般用來求增長率。
它與增長率之間的關系是，增長率=（指數-100）％。學習這個術語要把握好兩點，一是明白它是一個相對量，二是理解它與增長率之間的轉化公式。
10、出生率、死亡率、人口自然增長率
出生率表示的是某一地區(qū)在一年的時間內出生的總人數與這一地區(qū)在這一年內總平均人數之比，它的計算公式是：出生率=年出生人數/年平均人數×1000‰；
同樣，死亡率表示的是某一地區(qū)在一年的時間內死亡的總人數與這一地區(qū)在這一年內總平均人數之比。
它的計算公式是：死亡率=年死亡人數/年平均人數×1000‰。而人口自然增長率是出生率與死亡率之差，所以有：人口自然增長率=出生率-死亡率=（年出生人數-年死亡人數）/年平均人數×1000‰。
在上述的定義中，為什么以年為單位，因為在一個時間點不好統(tǒng)計，而且人口數時刻在改變，所以一般是統(tǒng)計一定時期內，這個時期往往就是一年。
當然，光知道這些內容還是不夠，想要做資料分析題時，速度快而且正確率高，你需要學會在刷題中運用上面的內容，把它們變成自己的知識。
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