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在线测试中，数据分析是一个非常重要的环节。整体来看，数据分析理论简单明了，内容少，常用的公式和计算方法。应用到大多数问题上的深度思考不会比大量的操作思考很多。也就是说，数据分析不会太难，那么做好数据分析又有什么意义呢？这就是回答问题的速度。今天，让我们从数据分析的四个步骤来讨论如何正确回答。也就是说，每一步都快。数据分析的过程主要分为四个步骤，即阅读-查找-列-计算。
第 1 步：阅读
首先，从阅读的第一步开始，不同的数据分析材料应该对应不同的阅读方式，而这种方式与平时阅读文章的方式有很大的不同。数据分析的阅读只针对一个目标，即快速定位统计指标，简单分析和理解片段和概念之间的关系，从而掌握整个材料的内容。只关注重点资料分析不会做，只需要关注重点，就可以实现快速阅读。
具体来说，一、学习跳读，也就是跳读数字。二、学习标记、循环时间和统计数据。数据分析是海量的统计资料，会提供大量的数据，但实际上有很多数据是用不上的，数据读了也记不住，所以我们不'不需要停止我们的眼睛。稍后找到对应的数据。标记时间和统计指标的目的是为了让我们能够区分当前的基期，快速定位研究对象。在循环的过程中，我们应该通过统计指标简单分析本段统计指标之间的关系以及上一段与下一段的关系。统计指标之间的关系，是总分吗？还是被绑了？一般总分多考比例，并列多考倍数和平均分。我们需要通过简单的分析来建立对整篇文章的理解。这是我们最难阅读的文本材料的过程。其次，图表和表格的目标相同。查找时间和统计指标。图和表名一般包含时间资料分析不会做，而表行标题和图表图例、横轴坐标等是统计指标所在的位置。图表和表格的目标相同。查找时间和统计指标。图和表名一般包含时间，而表行标题和图表图例、横轴坐标等是统计指标所在的位置。图表和表格的目标相同。查找时间和统计指标。图和表名一般包含时间，而表行标题和图表图例、横轴坐标等是统计指标所在的位置。
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