我們不難發現，在公務員考試中，資料分析每年都會出現大量的計算問題，這讓我們很是頭疼。計算需要花大量時間，對於一些計算能力不好的同學來說，花時間做出結果又可能忙中出錯。如何在資料分析中快速準確的算出結果，成為了考生們非常關心的問題，對此今天小編給大家提供一個解決資料分析計算問題的“利器”----特徵數字法。
特徵數字法顧名思義，主要用於將式子中的一些百分數等轉換成近似的一些特定分數，以此來達到簡化計算、節約時間之目的。
一般常見的特徵數字有：
特徵數字法多應用於求基期和增長量，即基期=現期÷(1+增長率)、增長量=現期×增長率÷(1+增長率)。
例1：A地區2018年糧食產量為12000萬噸，同比上一年增長11.11%，求A地區上一年糧食產量為多少萬噸?列式應為12000÷(1+11.11%)，如果正常計算的話，計算過程為12000÷1.1111，簡算起來比較麻煩;使用特徵數字法的話可以將11.11%轉換成1/9，原式轉換為12000÷(10/9)=1200×9=10800萬噸。可以看到通過特徵數字法可以快速準確的計算出基期值。
例2：A地區2018年糧食產量為12000萬噸，同比上一年增長14.3%，求A地區較上一年增長多少萬噸糧食?列式應為12000×14.3%÷(1+14.3%)，如果正常運算需要分別計算乘除法，過程很繁瑣;使用特徵數字法可以發現14.3%可以轉換為1/7，原式變成12000×1/7÷(1+1/7)=12000÷8=1500萬噸。顯然，用特徵數字法計算增長量也是十分方便快捷的。
有時在實際做題中我們也會發現材料當中出現的往往不是上述常見的百分數，比如A地區2018年糧食產量為12000萬噸，同比上一年增長11.47%，求A地區上一年糧食產量為多少萬噸?列式應為12000/(1+11.47%)，增長率q=11.47%。如果用特徵數字法的話將11.47%近似看成11.11%，進而轉換為1/9，原式可以列為12000÷(10/9)=10800。這裡需要注意的是，增長率11.47%>11.11%，因此用1/9計算的話，分母會變小整個式子結果會偏大，最後要選一個比算得結果稍小一點的選項。同樣在求增長量時我們也需要注意原式的放縮性，這樣在應用特徵數字法的時候能夠縮小誤差，提高計算速度和精度。
通過上述介紹可以看到，特徵數字法在解決資料分析問題上可以有效的優化做題過程、精簡運算時間，可謂是解決資料分析計算問題的一大“利器”，小編相信考生們通過勤加練習能夠對特徵數字法有一個更深的認識。
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