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资料分析之快速解题技巧
【例1】2023年1—11月，全国汽车商品累计进出口总额为1458.72亿美元，比上年同期增长4.1%。其中：进口金额745.63亿美元，比上年同期增长3.2%;出口金额713.09亿美元，比上年同期增长5.2%。
2023年1—11月，全国汽车商品进出口贸易呈现以下哪种状况?
A.顺差32.5亿美元B.顺差44.7亿美元
C.逆差32.5亿美元D.逆差44.7亿美元
【答案】D
【解析】第一步，本题考查基期量和差计算。
第二步，定位“2023年1—11月，进口金额745.63亿美元，比上年同期增长3.2%;出口金额713.09亿美元，比上年同期增长5.2%”。
第三步，根据基期量=现期量/(1+增长率)，2023年出口贸易额为false，进口贸易额为false，根据分数性质(分子大分母小的分数值大)，进口额大于出口额，为贸易逆差，排除A、B选项。干扰项为现期贸易逆差745.63-713.09=32.54(亿美元)，故排除C选项。
因此，选择D选项。
在对该题型熟知的基础上去了解出题人经常会如何设置干扰选项，我们做题的时候才能避免盲目大量计算，提高做题速度。我们看下接下来这道题目。
【例2】某市2023年全年粮食总产量4.16万吨，同比下降2.3%;甘蔗产量0.57万吨，下降23.6%;油料产量0.12万吨，增长32.4%;蔬菜产量15.79万吨，下降3.4%;水果产量7.84万吨，增长7.4%。
2023年该市蔬菜产量比水果产量的高多少万吨?
A.9B.8
C.7D.6
【答案】A
【解题思路】
第一步，标记“2023年”、“比”、“高”。
第二步，定位第一段，2023年蔬菜产量15.79万吨，下降3.4%;水果产量7.84万吨，增长7.4%。false(比15.79大的值)-(比7.84小的值)，结合选项估算，因而，选择A。
这道题目很多同学第一反应是利用各种速算技巧去计算，但是本题涉及连续计算，计算量往往都是比较大的，如果对数据有一定敏感度，及时结合选项去观察，即使实现不了秒杀也能分杀。
同学们，看完这两道题目有没有受到一些启示呢?对知识点牢固掌握，然后通过不断做题来理解考官的出题思路，然后要建立对数据的敏感度，在各种速算技巧熟悉的前提下要结合选项去观察，快速选出答案。同学们，资料分析需要不停做题总结，相信经过努力一定会脱颖而出。
资料分析中基期类知识点合集
国省考当中资料分析属于偏统计学的一门学科，主要考查的是根据各个行业发展相关的数据统计资料进行简单的加减乘除计算，其中常出现的统计术语有：基期量、现期量、增长量、增长率、比重、平均数等，题型的设计就是围绕这些术语及相关知识点进行考查。今天我将带着小伙伴们一起来梳理常见到的第一大类题型之基期类相关知识点。
首先，何为基期?资料分析在做相关数据统计时，通常会出现将前后时间段内，或同一种属中任意两种物质做比较 来衡量 其 发展情况 。通常，我们将作为对比参照的时期称为基期，而相对于基期的时期称为现期。描述基期的具体数值我们称之为基期量，描述现期的具体数值我们称之为现期量。因此大家在区分现基期时，①可根据“比”字，比之后的是基期;②可根据时间， 9 5% 的题目时间线在前偏过去的是基期。
知识点一：基期量的计算
基期量的计算题型大多数都是以时间的前后做区分，利用最基本的求解公式：基期量 = 现期量 - 增长量、 进行考查。常见的有：基期比重、基期平均数、基期倍数等，经过化简最后的公式是： 。来一道真题感受一下 :
2025 年 1 — 10 月份，全国房地产开发投资 99325 亿元，同比增长 9.7% ，增速比 1 — 9 月份回落 0.2 个百分点。其中，住宅投资 70370 亿元，增长 13.7% ，增速回落 0.3 个百分点。住宅投资占房地产开发投资的比重为 70.8%
【例 1 】 2025 年 1 — 10 月，住宅投资占房地产开发投资的比重约为：
A.68.4% B.70.8%
C.72.8% D.73.4%
【解析】根据基期比重 = ，其中现期比重( )为 70.8% ，则 2025 年 1 — 10 月，住宅投资占房地产开发投资的比重为 70.8% × < 70.8% ，只有 A 选项满足。因此，选择 A 选项。
知识点二：基期量的和差计算
基期类和差计算是近几年国省考当中出现的高频题目，主要考查的是求两个基期量的和或者是比大小算差值，应用的基本公式： 。我们通过一道真题来看一下：
2025 年末， A 省辖区各项存款余额 3051.06 亿元，同比增长 4.4% 。其中，个人存款 1491.89 亿元，增长 17.9% ;单位存款 1531.38 亿元，下降 7.6% ;代理财政性存款 25.38 亿元，增长 17.9 倍。 A 省辖区各项贷款余额 2574.10 亿元，同比增长 9.4% 。其中，个人贷款 311.99 亿元，下降 2.6% ;单位贷款 2202.74 亿元，增长 10.8% ;含票据融资 59.38 亿元，增长 32.9% 。
【例 2 】 2025 年末， A 省辖区各项存贷款余额之差约在哪个范围内?
A. 440 ～ 480 亿元 B. 480 ～ 520 亿元
C. 520 ～ 560 亿元 D. 560 ～ 600 亿元
【解析】根据 ，选项出现了首位相同第二位不同的情况，可将分母从左向右截取前三位，分子简单取整， 2025 年末， A 省辖区各项存贷款余额之差为 (亿元)，在 D 项范围内。因此，选择 D 选项。
知识点三：间隔基期量的计算
在近五年的考题当中出现了很多“间隔类”的题型，间隔基期就是其中一种，属于是基期类变形题目的考查，出题人在提问时不单单比较的是上一年、上个月，而是中间会出现 相对 间隔的时间段， 比如 让你求两年或两个月前的基期量。其实一提到“间隔”大家能第一想到的是间隔增长率，正所谓万变不离其宗， ，所以判定好是求解间隔基期时套用公式： 就可以了，我们一起来练习一下。
2025 年第一季度我国水产品进出口 192.67 万吨，同比减少 7.27% ，增速较上年同期减少 21.97 个百分点;进出口总额 77.15 亿美元，同比增加 10.84% 。贸易顺差 19.66 亿美元，同比减少 2.15 亿美元。
【例 3 】 2025 年第一季度我国水产品进出口总量最接近以下哪个数字?
A. 140 万吨 B. 160 万吨
C. 180 万吨 D. 200 万吨
【解析】根据间隔增长率 R=r 1 +r 2 +r 1 × r 2 ， r 1 = - 7.27% ， r 2 = - 7.27%+21.97%=14.7% ，代入数据得 R=-7.27%+14.7%-7.27% × 14.7% ≈ 7.43% - 1.1%=6.33% 。根据 ，观察选项，出现了首位相同，第二位不同的情况，将分母从左向右截取前三位，代入数据可得： 2025 年第一季度我国水产品进出口总量约为 ，直除首两位商 18 。因此，选择 C 选项。
知识点四：基期量的比较
基期类的比较也是比较高频的考点，比较中常见的题型多为根据基础公式： 表示出每一个量的基期值，然后通过分数比较的技巧一看二算三差分进行就可以了。 我们来练习一个题目：
分区域看，在东部地区就业的农民工月均收入 4222 元，比上年增长 6.8% ;在中部地区就业的农民工月均收入 3794 元，比上年增长 6.3% ;在西部地区就业的农民工月均收入 3723 元，比上年增长 5.7% ;在东北地区就业的农民工月均收入 3469 元，同比增长 5.2% 。
【例 4 】 2025 年，我国农民工在各区域的月均收入从高到低是：
A. 西部地区 > 中部地区 > 东北地区 > 东部地区
B. 中部地区 > 东部地区 > 东北地区 > 西部地区
C. 东部地区 > 西部地区 > 东北地区 > 中部地区
D. 东部地区 > 中部地区 > 西部地区 > 东北地区
【解析】根据基期量 = ，可得 2025 年我国农民工在各区域的月均收入分别为：东部地区 ，中部地区 ，西部地区 ，东北地区 ，四个分数之间分母相差不大，东部地区分子明显大于其他地区，排除 A 、 B 选项;中部地区和东北地区，直除首两位分别商 35 和 32 ，中部地区>东北地区，排除 C 选项。因此，选择 D 选项。
复合题
(单选题)2019年我国海洋第三产业增加值年增长率为：
A.6.4%
B.7.1%
C.7.8%
D.8.5%
正确答案：C
(单选题)能够从上述资料中推出的是：
A.2018年，我国海洋科研教育管理服务业产值超过20000亿元
B.在我国主要海洋产业中，2018年产值占比最大的是海洋渔业
C.在我国主要海洋产业中，2019年产值增速高于7.5%的产业有3个
D.2016—2019年，我国海洋第二产业增加值占海洋生产总值的比重有升有降
正确答案：C
(单选题)①但它可以成为专家和工程师的强大工具
②网络和数据安全的未来，无论是否基于区块链作为重要工具
③区块链虽然不是修复所有互联网问题的灵丹妙药
④传统风险不断，新的威胁一直出现
⑤开发出变革性的安全应用，赋予互联网更丰富的价值和更美好的未来
⑥都必须拥有整体安全理念
将以上六个句子重新排序，语序正确的是：
A.④③①⑤②⑥
B.③①⑤②⑥④
C.③①⑤⑥②④
D.④②⑥③①⑤
正确答案：D
解析
第一步，对比选项，确定首句。③直接给出区块链解决问题，④指出风险威胁。④更有首句特征。优先观察A项、D项。
第二步，对比选项，确定关系。③①话题捆绑，围绕着区块链作用阐述。②⑥话题捆绑，围绕网络数据安全阐述，中间涉及区块链的作用。对比③①和②⑥发现，应该是②⑥在前，③①在后，即③①区块链作用是对②⑥中区块链作用的具体论述。排除A项。
因此，选择D选项。
