2022年省考考前一個月高效備考資料分析模塊

距離2022年省考只剩不到一個月的時間了，此時大家的復習進度可能不太相同，有的同學已經學完了基礎理論知識點甚至已經做過一定的套題，而有的同學可能剛剛進入到學習階段，今天我們就來一起看一下，資料分析這門學科應該如何在最后的時間中高效備考呢。

一、資料分析真題感知

截至2019年3月31日，證券業(yè)協(xié)會對證券公司2019年第一季度經營數(shù)據進行了統(tǒng)計。131家證券公司當期實現(xiàn)營業(yè)收入1018.94億元，同比增長54.47%。

其中，各主營業(yè)務收入分別為代理買賣證券業(yè)務凈收入(含席位租賃)221.49億元，同比增長13.77%;證券承銷與保薦業(yè)務凈收入66.73億元，同比增長19.5%;財務顧問業(yè)務凈收入20.95億元，同比增長15.17%;投資咨詢業(yè)務凈收入7.15億元，同比增長5.15%，資產管理業(yè)務凈收入57.33億元，同比下降15.43%;證券投資收益(含公允價值變動)514.05億元，同比增長215.17%;利息凈收入69.04億元，同比增長4.94%;當期實現(xiàn)凈利潤440.16億元，同比增長86.83%;119家公司實現(xiàn)盈利，同比增長10.19%。

2019年第一季度，131家證券公司總資產為7.05萬億元，比上年一季度同期增加0.64萬億元;凈資產為1.94萬億元，比上年一季度同期增加0.05萬億元;凈資本為1.62萬億元，比上年一季度同期增加0.02萬億元。

另外，2019年第一季度131家證券公司客戶交易結算資金余額(含信用交易資金)1.50萬億元，比上年一季度同期增加0.32萬億元;受托管理資金本金總額14.11萬億元，比上年一季度同期下降2.82萬億元。

116.2018年第一季度，131家證券公司資產管理業(yè)務凈收入約為多少億元?

A.49.7B.58.6

C.67.8D.75.6

117.131家證券公司中，平均每家證券公司在2018年第一季度實現(xiàn)營業(yè)收入約為:

A.659.4億元B.5.0億元

C.669.5億元D.6.0億元

118.2019年第一季度，131家證券公司總資產的同比增速約為:

A.9.5%B.10.0%

C.10.5%D.11.0%

119.2018年第一季度，131家證券公司營業(yè)收入利潤率(凈利潤、營業(yè)收入)約為：

A.35.7%B.39.7%

C.43.2%D.45.2%

120.關于證券公司2019年第一季度經營數(shù)據，下列說法正確的是：

A.131家證券公司總資產比凈資產少了4.11億元

B.131家證券公司財務顧問業(yè)務凈收入的同比增長率為13.77%

C.131家證券公司凈資產的同比增長金額低于凈資本的同比增長金額

D.131家證券公司資產管理業(yè)務凈收入占當期實現(xiàn)營業(yè)收入的比重約為5.6%

這是一篇2021年省考真題，看完之后大家有什么感受呢?資料段落多、篇幅長、不好找數(shù)據，題型識別不清晰、不知道用哪個知識點,個別選項差距小、計算難度大等等。那我們應該如何備考呢?

二、資料分析備考計劃

河北省考考情：4篇共20題，每題0.9分左右

特點：計算量大，難度適中

目標：時間控制在30min左右，正確率力爭90%

學習過行測的同學都知道，資料分析是一門很重要的學科，因為它可以給你實實在在的反饋，你只要學了，就一定可以拿分。因此大家心中一定要有一個目標，正確率力爭90%，即20道題錯2道及以下。雖然備考時間比較緊張了，但依然要先夯實基礎，學習相關的基礎統(tǒng)計術語，速算方法和基礎公式，再進行大量刷題，才會有事半功倍的效果。

那我們如何提升資料分析的做題速度和正確率呢，首先，學會閱讀是很重要的一部分，很多同學都是習慣于先去看問題再去讀材料，但是資料分析其實相當于數(shù)字閱讀，而人腦對數(shù)字的敏感度要低一些，所以比較科學的方法是先去速讀材料再去看問題，掌握了每一段的關鍵詞和結構之后再去審題，題干當中涉及到哪些關鍵詞了，再到相應的段落找數(shù)據，速度就會比較快些。其次，速算也是很重要的一部分，因為資料分析里的數(shù)據都會比較大，如果我們精確計算的話會十分耗費考試的時間，所以如何根據選項誤差進行速算，也是非常重要的一個部分，因為我們不僅要快速地算出來還要保證正確率。最后，還要準確判定題型，比如說在資料分析當中，有很多容易混的題型，如：增長快慢，變化快慢，變化多少，增長多少等等分別指增長率比較，變化幅度比較，變化量比較，增長量比較�？焖僮R別題型并對知識點進行靈活應用也是我們平時應該多加練習的地方。

希望大家仔細仔細再仔細，努力努力再努力，爭取資料分析更上一層樓!

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