在刷行測資料分析題目時(shí)，總有一些題目的精度要求很高，現(xiàn)有的方法又捉襟見肘，做起來如鯁在喉。今天就帶你探究資料分析計(jì)算中的“精算”難關(guān)。

什么樣的題目需要精算，這由選項(xiàng)決定。一般情況下，當(dāng)選項(xiàng)之間的差異出現(xiàn)在第三位時(shí)，需要精確計(jì)算;復(fù)雜列式計(jì)算時(shí)，若選項(xiàng)間差異出現(xiàn)在第二位，且差值遠(yuǎn)小于選項(xiàng)首位數(shù)字時(shí)，也需要精確計(jì)算。

一、運(yùn)算拆分法

運(yùn)算拆分法是最個常被低估的方法，它是在乘法運(yùn)算過程中，將乘數(shù)拆分成幾個特征數(shù)字的和差，從而簡化計(jì)算的方法。首先，運(yùn)算拆分法的精度幾乎可以達(dá)到100%，適用于多步乘除當(dāng)中的精密乘法運(yùn)算，其次，運(yùn)算拆分法較傳統(tǒng)硬乘實(shí)現(xiàn)極大的簡化。

A.6173 B.6535 C.6814 D.6970

答：C。解析：本題是多步乘除，觀察C、D選項(xiàng)差距，估算首三位的差值約是基準(zhǔn)首兩位6.8的2.3倍，即選項(xiàng)差距僅為2.3%，則有效數(shù)字法、錯位加減法、特征數(shù)字法均不可用。計(jì)算分母時(shí)將列式展開，乘法取整估算：

(1+19.7%)(1+15.4%)=1+19.7%+15.4%+19.7%×15.4%≈1.38

分子運(yùn)用運(yùn)算拆分法，把15.4%拆分成10%、5%、0.4%的和，忽略小數(shù)點(diǎn)后面部分：

再運(yùn)用首數(shù)法計(jì)算：9412÷1.38≈6820，故選C。

使用環(huán)境，其一，乘法計(jì)算，其二，結(jié)合特征數(shù)字法使用，相乘時(shí)先根據(jù)百分號移動小數(shù)點(diǎn)位置，保留小數(shù)點(diǎn)后一位，然后相乘。使用局限，其一，限于乘法，并且不含百分?jǐn)?shù)的乘法使用起來并不方便，其二，步驟較多。

二、分子拆分法

對于除法運(yùn)算過程中，常常遇到分子分母較為接近而計(jì)算精度較高的計(jì)算，同時(shí)常規(guī)錯位加減法不能滿足計(jì)算精度，這個時(shí)候可以通過拆分的方法求解，具體運(yùn)用如下面例題所示：

由列式發(fā)現(xiàn)，一旦拆分，則由于656÷11659的計(jì)算結(jié)果相對于最終計(jì)算結(jié)果小得多，估算誤差的影響就更小了，所以可以大膽估算，這一點(diǎn)是該方法的原理所在。

方法應(yīng)用環(huán)境和局限性，其一，適用于除法，且分子、分母較為接近;其二，心算能力強(qiáng)，最后一步除法能夠大膽估算，并且保證不錯位。建議，差值精算，除法的估算分母取三位。

三、錯位加減法的高精度運(yùn)用

對于復(fù)雜乘除中，分子分母較為接近而計(jì)算精度較高的計(jì)算。也可以分子分母保留四位有效數(shù)字采用錯位加減法，末兩位的變形量轉(zhuǎn)化為首數(shù)或者首兩位的倍數(shù)，達(dá)到精確運(yùn)算的目的。方法與常規(guī)錯位加減法相似，不再贅述。以例2題目為例：

方法應(yīng)用環(huán)境和局限性，其一，并不是取得位數(shù)越多精度越高，錯位加減法變形的量越大誤差越大，因此只有當(dāng)分子分母非常接近時(shí)采用該方法，才能達(dá)到很高精度;其二，相接近的兩數(shù)首位數(shù)字為“1”，變形才較為方便。

四、結(jié)合放縮估算

對于復(fù)雜乘除中，較常遇見的一類高精度計(jì)算為求解基期倍數(shù)、基期比重、基期平均數(shù)，觀察列式數(shù)據(jù)特點(diǎn)，若出現(xiàn)分子、分母較為接近的現(xiàn)象，可以結(jié)合放縮估算。以例2題目為例，分式右側(cè)1.187和1.196非常接近，其商略小于1，故：

注意，該處由于精度要求高，在使用放縮的前提下，除法中若分母僅取三位，則會造成二次誤差，無法判斷結(jié)果偏向，故謹(jǐn)慎起見，分母保留四位。

方法應(yīng)用環(huán)境和局限性，其一，多適用于基期倍數(shù)、比重、平均數(shù)，并且，分子、分母存在接近的數(shù);其二，可以確定放縮方向，但無法保證精度。

以上就是資料分析高精度計(jì)算的分享。學(xué)習(xí)過程中保持包容、開放的心態(tài)，多學(xué)習(xí)多嘗試，逐步找到適合自己的方法，然后強(qiáng)化訓(xùn)練，你會發(fā)現(xiàn)，資料分析并不是難事。