2021聯(lián)考：數(shù)量關(guān)系計算難度加大，資料分析相對穩(wěn)定

2021年3月27日，各省公務員考試落下帷幕，這個日子對于各位考生來說，可謂幾家歡喜幾家愁：有人歡喜于平日的努力終于見成效，心里自信滿滿;有人憂愁于廉頗老矣，連答題卡都沒涂完。這樣看來，這次考試，不僅僅是對解題速度的考察，也是對心理的一種挑戰(zhàn)。

相比較于2020年8月22日的公務員聯(lián)考數(shù)量關(guān)系和資料分析而言，今年的數(shù)量關(guān)系難度大幅增加，資料分析難度相對持平，接下來華圖教育為大家分析今年的數(shù)量關(guān)系和資料分析命題趨勢和難度，以對各位考生有個準確參考。

一、近年數(shù)量關(guān)系和資料分析試題考情

1.新變化：告知具體分值

2021年3月27日的公務員考試其中有一項變化是告知了每個模塊的具體分值，據(jù)考生回憶，數(shù)量關(guān)系和資料分析每道題目都是0.9分。對于告知每個模塊的具體分值，無論是國考、公務員聯(lián)考抑或是事業(yè)單位聯(lián)考都是第一回。

2.近年題目數(shù)量一覽

近些年來，資料分析都是穩(wěn)定在15題，自2017年以來，數(shù)量關(guān)系也都是15題，伴隨著數(shù)量關(guān)系題目數(shù)量的穩(wěn)定，這讓考生不得不將數(shù)量關(guān)系這個模塊重視起來。

二、數(shù)量關(guān)系試題命題趨勢和難度分析

根據(jù)考生回憶(以下關(guān)于試題來源都是由考生回憶，不再做重復說明)，相對于前幾年的考點，考察的知識點還是比較穩(wěn)定， 既有經(jīng)濟利潤問題、周期問題和爬樓問題等常規(guī)題型，也有排列組合與概率、行程問題和幾何問題等一些復雜題型。

今年的題目除了單一知識點的題目以外，知識點雜糅的題目也不少，尤其是和幾何問題相結(jié)合，不僅僅單一幾何問題出現(xiàn)很多，幾何問題和別的知識點雜糅考察的也很多，比如聯(lián)合概率問題、行程問題等。雖然往年幾何問題考察的頻率也很多，但一般都是考2-4題左右，像今年高達8題之多的還是第一次。

排列組合考了兩道題，這個知識點也屬于難題隊列，但是據(jù)考生回憶，今年的兩道題目相對難度都不是很大，因為平時的學習中有練習過這類題目，所以把握還是比較大;概率問題考察了2題，其中有一題是和幾何問題結(jié)合考察，一題是單獨考察知識點，要求計算概率。

雜題今年考察了周期問題和爬樓梯問題，就考生回憶，之前在復習備考的時候也做過類似的題目，所以在考察上遇到了也不會感到慌張，因此這兩題容易把握。

就計算量而言，相對于去年的數(shù)量關(guān)系的計算量，今年的計算量增加的很多，這讓部分考生一時之間難以接受，看到題目之后甚至是有點無從下手，所以如果出現(xiàn)失利的話，計算量大幅增加也是重要原因之一。

總而言之，今年的數(shù)量關(guān)系題目數(shù)量保持穩(wěn)定在15題，考察知識點較往年也較為穩(wěn)定，可是計算難度大幅增加，這也增加了今年數(shù)量關(guān)系的計算難度。

三、資料分析試題命題趨勢和難度分析

資料分析依舊考察15題，從題目數(shù)量上看與往年持平，對于所給的資料類型來看，也是和往年一樣的，沒有做出改變，依然是一篇純文字材料，一篇表格和一篇綜合材料，綜合材料中也是同樣包含了文字材料和柱狀圖。

從題目考察類型來看，今年依然重在公式考察，沒有出現(xiàn)特別復雜的題目，依舊以基期量、增長量、增長率、比重、平均數(shù)和倍數(shù)等考點為主，相對而言，比重考察題量較多。除了常規(guī)計算題，也出現(xiàn)了比較題，要求比較指數(shù)大小。和往年一樣，每篇資料分析的最后一題依然是綜合分析，這種題也依舊是耗費做題時間的一類題。

對于題目計算難度而言，今年計算難度和去年難度相對穩(wěn)定，即有可以估算的題目，也有需要進行精算的題目，各類題目數(shù)量和去年差不多，所以綜合下來，對學生而言，也是考勤較為穩(wěn)定。

總而言之，今年資料分析變化不大，相對穩(wěn)定，對于學生而言，也是一個利好消息。

總體來說，數(shù)量關(guān)系和資料分析從宏觀角度來說雖然題型沒有做特別大的改動，但是對于知識點雜糅的考察卻做了較大變化，從這個角度來說，就是加大了考察難度了，由此看來，未來的數(shù)量關(guān)系備考依然是一塊硬骨頭。希望這篇分析能夠給各位考生一些參考，最后希望各位考生取得理想成績，一舉上岸。

【省考面試禮包】|【省考面試系統(tǒng)提升】|【省考面試圖書】|【面試題庫】

相關(guān)內(nèi)容推薦：