半年備考公務(wù)員之《行測》資料分析常見陷阱

　　常見陷阱三：利用固定思維“做文章”

　　固定思維在考試中很容易造成錯誤，可能導(dǎo)致排除了不該排除的選項，或者沿著不正確的思路解了題。命題者在有些情況下，就利用考生可能存在的固定思維，設(shè)置各種各樣的陷阱。

　　【例題3】：2005年國家公務(wù)員考試一卷資料分析第三大題

　　說明：本題中指數(shù)的計算方法為，當(dāng)年的數(shù)值與上一年數(shù)值的比乘以100。舉例來說，假設(shè)第一年的數(shù)值為m，第二年的數(shù)值為n，則第二年的指數(shù)為100×(n/m)

　　130.下面不正確的敘述是( )

　　A.1995年的國民生產(chǎn)總值比1993年高

　　B.1995年的第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值比1994年高

　　C.1994年的第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值比1993年高

　　D.1996年的農(nóng)(林、牧、副、漁)業(yè)生產(chǎn)總值比1993年高

　　【答案】：D。

　　【新東方名師賈柱保解析】：本題最容易產(chǎn)生的一種固定思維，是把表格中的指數(shù)當(dāng)成絕對量進(jìn)行比較。如果單純比較數(shù)值大小的話，很容易誤選C項，因為1994年第三產(chǎn)業(yè)指數(shù)100.4小于1993年的104.9。事實(shí)上，資料中給出的數(shù)值都表示當(dāng)年與前一年生產(chǎn)總值的比值，只要該指數(shù)大于100，就說明當(dāng)年的生產(chǎn)總值高于前一年份，C項的說法沒有問題。同理B項也正確，A項經(jīng)過計算也可以證明正確，只有D項的說法錯誤。

　　【例題4】：2008年國家公務(wù)員考試資料分析第一大題

　　在1994至2006年間，全國報紙印刷總量持續(xù)增長。

　　以2004年為例，年印刷量在10億對開張以上的企業(yè)有30家，其中印刷量增長的企業(yè)占90%，而且全部增長5%以上，增長率達(dá)兩位數(shù)的企業(yè)占66.67%。年印刷量在5億至10億對開張之間的企業(yè)有26家，其中印刷量增長的有25家，增長率達(dá)到兩位數(shù)的有19家。

　　到了2005年，年印刷量在10億對開張以上的企業(yè)有29家，其中印刷量增長的有17家，增長5%以上的有11家，而保持兩位數(shù)增長的有8家。印刷量減少的企業(yè)有11家。年印刷量在5億至10億對開張之間的企業(yè)有31家，其中印刷量增長的有20家，增長5%以上的有16家，保持兩位數(shù)增長的有13家。印刷量減少的企業(yè)有10家。

　　再看2006年，年印刷量在10億對開張以上的企業(yè)有31家，其中印刷量增長的有19家，增長5%以上的有14家，保持兩位數(shù)增長的有10家。印刷量減少的企業(yè)有11家。年印刷量在5億至10億對開張之間的企業(yè)有28家，其中印刷量增長的有20家，增長5%以上的有14家，保持兩位數(shù)增長的有7家。印刷量減少的企業(yè)有8家。

　　121.2004年印刷量增長率在5%以上的企業(yè)有( )家

　　A.19 B.49 C.55 D.無法判斷

　　【答案】：D。

　　【新東方名師賈柱保解析】：如果根據(jù)從以往曾經(jīng)考過的資料分析試題中得到的經(jīng)驗，D選項一定是最先被排除的，因為“無法判斷”類型的選項從來沒有作為正確答案出現(xiàn)過。但本題如果繼續(xù)沿用以往的固定思維，就會出問題，因為本題確實(shí)無法從資料中得出年印刷量增長率在5%以上的企業(yè)數(shù)量。根據(jù)文字資料第二段，年印刷量10億對開張以上的企業(yè)中，有27家增長率超過5%，但年印刷量在5億至10億對開張之間的企業(yè)，只給出了增長率達(dá)到兩位數(shù)的企業(yè)個數(shù)，超過5%的個數(shù)無法得到。綜合之下，2004年印刷量增長率超過5%的企業(yè)數(shù)無法從資料中得出。

　　資料分析中的陷阱，有些比較明顯，有些則隱藏得相對深入，但不管怎樣的陷阱，只要考生能夠認(rèn)真閱讀資料，解題過程中不貪功冒進(jìn)，都不難發(fā)現(xiàn)克服。隨著資料分析在整個行政職業(yè)能力測驗試卷中位置的變化，它在考生的復(fù)習(xí)策略中的地位也應(yīng)該作出相應(yīng)的調(diào)整，新東方北斗星公務(wù)員考試研究中心建議考生，適當(dāng)加強(qiáng)對資料分析的復(fù)習(xí)力度，從戰(zhàn)略到戰(zhàn)術(shù)上真正重視起這一模塊，讓資料分析不再成為拖后腿的“短板”。