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      2022年省考行測資料單類解題之《拆掉基期比重里的“墻”》

      2022-03-02 10:16:27 公務員考試網 華圖教育微信公眾號 華圖在線APP下載 文章來源:吉林分院

      Document

      資料分析中,已知現期量和增長率求基期比重屬于考試重點,同時也是高頻考點。計算這種類型的題我們通常采用的方法是算一半,估一半,但是當選項比較接近時,這種方法也就失去了作用,而利用基期比重公式進行精算的話計算量又比較大,因此計算基期比重就像一堵無形的“墻”擋住了我們資料拿高分的路線,今天小編帶大家一起學習一個“拆1法”,來拆掉這堵“墻”。

      首先我們來分析一下基期比重的計算公式:,公式中的A,a%分別指現期部分量及其對應的增長率;B,b%分別指現期的整體量及其對應的增長率。通常我們先算出公式的前半部分即現期比重(有些題目會在材料中直接給出現期比重的值),然后將后半部分與1做比較,若比1略小,則基期比重略小于現期比重,若比1略大,則基期比重略大于現期比重。但是如果選項之間差距較小,或者與1差距比較大時,這種算一半,估一半的方式最多只能排除1個或者2個選項,達不到精確解題的目的。之所以出現這種情況是因為我們沒有對進行合理估算,那么如何進行合理估算呢?我們可以換種思維:既然對整體不好估算,那我可與可以給它拆成兩個部分再進行估算,由于這個分數在1附近,那么我們可以想辦法可以拆個“1”出來,即,這時打開括號后“1”是不參與估算的,而分數的量級很小,完全可以進行適當的估算,對精確結果影響不大,這樣我們算出來的基期比重即迅速又準確。接下來我們通過幾道真題來應用一下這個方法。

      【例1】:2020年全年,汽車產銷降幅收窄至2%以內。汽車產量為2522.5萬輛,銷量為2531.1萬輛,同比分別下降2.0%和1.9%,降幅分別比2020年上半年收窄14.8和15.0個百分點。2020年全年,新能源汽車銷量為136.7萬輛,同比增長10.9%。

      2019年新能源汽車銷量占汽車總銷量的比重為:

      A.3%

      B.4.8%

      C.5.1%

      D.6%

      【答案】B

      【解析】第一步,本題考查基期比重計算。

      第二步,定位材料第一段,“2020年全年,汽車產量為2522.5萬輛,銷量為2531.1萬輛,同比分別下降2.0%和1.9%”,“2020年全年,新能源汽車銷量為136.7萬輛,同比增長10.9%。”

      第三步,根據公式可知,首先算一半可知,而后一半可以看出略小于1,那乘積的結果應該小于5.4%,排除D選項。剩下的三個選項均小于5.4%,且B選項和C選項差距較小,因此對后一半進行“拆1”,即,可知,則。

      因此選擇B選項。

      【例2】:截至2019年12月31日,中國共產黨黨員總數為9191.6萬名,同比增長1.46%。在黨員的性別、民族和學歷上,女黨員2559.9萬名,少數民族黨員680.3萬名,大專及以上學歷黨員4661.5萬名。

      2019年共發展黨員234.4萬名,比上年增長14.06%。其中,發展女黨員99.4萬名,占42.4%;發展少數民族黨員23.6萬名,占10.1%;發展35歲及以下黨員188.3萬名,占80.3%;發展具有大專及以上學歷的黨員106.8萬名,占45.6%。

      2018年,發展黨員數占同期黨員總數的比例約為:

      A.2.0%

      B.2.3%

      C.2.7%

      D.3.2%

      【答案】B

      【解析】第一步,本題考查基期比重計算。

      第二步,定位材料第一段,“截至2019年12月31日,中國共產黨黨員總數為9191.6萬名,同比增長1.46%。”,定位材料第二段“2019年共發展黨員234.4萬名,比上年增長14.06%。”

      第三步,根據題意可知:,首先算一半可知,后一半明顯小于1,那乘積的結果應該小于2.5%,排除B選項和C選項。但是A選項和B選項差距較小,需要對后一半進行“拆1”,即,則,最接近B選項。

      因此選擇B選項。

      通過上面方法的學習我們對“拆1法”有了深入理解:在做這類題的時候我們首先需要做的就是算出現期比重即,然后參考選項看一下能不能對后面一半整體進行估算,如果可以,答案一步就出來了,如果不可以我們需要對后一半先進行“拆1”,然后再進行估算。這里需要大家熟練地應用“拆1”的技巧即,可能前期大家不太習慣,但是通過大量的練習,相信大家一定會喜歡上這種方法。另外由于基期平均數和基期倍數的公式與基期比重的公式一樣,因此在計算這兩個量時也可以使用這個“拆1法”。

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      (編輯:donghaiyang)
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