在行測考試中，資料分析單列為一個板塊，很多人就從思想上將其與其他內容割裂開來。殊不知，這種想法不利于整體了解考試的特點和準確把握考試的要求。當今社會，很多問題的解決都需要統籌協調各方面的資源，需要管理者具備系統性思維。因此，在選拔性考試中也會考查這種思維。事實上，我們要重新審視，以更高的站位去看待不同學科內容之間的交融關系。今天，MVP學習網就從資料分析入手，看看其中所滲透的行測文科、申論等知識。
一、資料分析之“詞語辨析”
例：判斷正誤：2018年某省小麥產量為7867.6萬斤，2000年為1988.2萬斤，1980年為489.7萬斤，則2018年該省的小麥產量相較于2000年以及2000年較1980年均翻了接近2番。
細微之差就在于“接近”一詞只能表示剛剛小于之意，不能表示剛剛大于之意，由此足見資料分析中也需要細心辨析相關詞匯。那么“剛剛大于之意”應該用哪個詞語呢?如果大家平時多關注政府文件的新聞報道，就會明白常用“突破”一詞表示剛剛大于之意。如“2020年我國國內生產總值突破100萬億元”來表示我們經濟發展取得的成就，這對于我們寫申論文章也有啟發性，足見政府文章用詞之嚴謹。
二、資料分析之“四梁八柱”
我們以資料分析的一段材料為例：
“2018年國家統計局組織開展了第二次全國時間利用的隨機抽樣調查,共調查48580人。結果顯示，受訪居民在一天的活動中，有酬勞動平均用時4小時24分鐘。其中，男性5小時15分鐘，女性3小時35分鐘;城鎮居民3小時59分鐘，農村居民5小時1分鐘;工作日4小時50分鐘，休息日3小時19分鐘。受訪居民有酬勞動的參與率為59.0%，其中城鎮居民53.1%。受訪居民無酬勞動平均用時2小時42分鐘。其中，女性3小時48分鐘;農村居民2小時39分鐘;工作日2小時34分鐘。受訪居民無酬勞動的參與率為70.2%，其中男性55.3%。”
我們平時做題時會看材料結構來幫助我們快速定位所需信息。但是，又有多少人審視其中的行文脈絡和撰寫邏輯呢?如這段文字，第一句介紹說在全國開展時間利用抽樣調查，接著從是否有酬勞、城鎮農村、性別、工作非工作日四個不同角度進行分析說明，這樣的分析會更加全面、深刻。這里面體現的是一種綜合分析思維：看待問題，不是從單一角度，而是從多個角度入手，才能讓認識更全面、更立體。所以，做資料不僅是資料分析的提升，更能從宏觀思維上進一步啟發我們對行測主旨觀點題、申論甚至面試綜合分析題的學習。
三、資料分析之“讓數據說話”
同樣我們以資料分析的一段材料為例：
“2016年，我國技術市場交易額穩步增長，為促進經濟結構調整和產業提質增效、推進大眾創業萬眾創新提供了有力支撐。全年共簽訂各類技術合同32萬項，成交金額11407億元，比上年增長1571億元。合同成交金額占全國GDP的比重繼續增加，達到1.53%。平均每項技術合同成交金額356萬元，同比增長35.9萬元。”
此文段開頭提出技術市場交易額穩步增長對優化我國產業結構有重要意義這一觀點，后面通過成交合同數量、成交金額、成交金額占GDP比重及平均每項技術合同成交金額以數據事實進行論證，更有說服力，這不正是申論文章寫作之法嗎?所以，我們要認識到，資料分析的材料本身就是統計部門、研究機構等對特定領域的發展概況撰寫的文章，就會體現專業人士寫作的邏輯思維。我們就可以從中借鑒寫作方法，優化申論答題的內容。
【總結】通過以上對資料文段的分析，希望能夠啟發大家在資料分析的備考中可以跳出資料審視資料，建立不同學科知識之間的內在思維聯系。這種思維方式不僅對備考有用，對于未來的工作也會有很大的幫助!
