# 数量关系该不该整块放弃：先数清职测这 5 道题，再决定哪一道做、哪一道跳

从 A 类近年只剩 5 道题、只考数学运算说起，用一道整除例题和一道工程题，拆出数字特性代入排除与赋值法两套起手式，以及逐题判断做还是跳的信号

> 数量关系 · 解题方法 · 事业单位分类考试 · 约 6 分钟 · 10 月 16 日

## 本篇要点

1. 职测 A 类的数量关系是一个独立模块，近年稳定在 5 道题，2019 年上半年以前长期是 10 道，只考数学运算，基本不考数字推理。
2. B、C、D、E 类没有独立的数量关系，而是把数量关系和资料分析合并成“数量分析”模块。
3. “整块放弃”是从行测带过来的习惯：行测数量题多且难，放弃的机会成本低；职测只剩 5 道，且高频题型集中在和差倍比、工程、行程、经济利润、几何、排列组合与概率，里面常有两三道读一遍就能列式的题。
4. 更合适的做法是逐题判断：读完题干 10 秒内能不能写出一个等式、整除条件或一组比例，能就先做，不能就标记跳过，单题设 1.5 分钟上限；即使全跳，也别留空，全蒙同一选项期望约 1.25 道正确。
5. 代入排除是拿选项回题干验证，靠的是题干的整除、倍数、奇偶、尾数等数字特性；官方大纲那道“100 多名毕业生、13 人到总部、剩下能平均分到 7 个和 9 个分公司”的例题，答案 139 就是用 63 的倍数直接筛出来的。
6. 赋值法用于题干只给比例、没给具体总量的情形：把总量设成相关数的最小公倍数，让每天的效率变成整数，算出比例关系后再回答题目问的量。
7. 两套方法都有边界：数字特性只给必要条件，筛不完就找第二个条件；验证一次很慢时不如直接列式；题干已给具体量时不能再用赋值法。

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逻辑填空、定义判断、逻辑判断、资料分析，前面四块都拆过了，它们有个共同点：只要方法对，题目本身不算难。数量关系不一样，很多人干脆不学，直接列进“放弃名单”。

这个做法多半是从行测带过来的。行测的数量关系题量通常在十道以上，难度又高，整块放弃是常见策略；职测的情况不同，账要重新算一遍。这一篇先把题量数清，再讲一道题该做还是该跳，最后给两套不需要数学功底就能上手的起手式。

## 先数题：A 类只剩 5 道

《职业能力倾向测验（A 类）》里，数量关系是一个独立模块，和常识判断、言语理解与表达、判断推理、资料分析并列 [1]。近年联考里它稳定在 5 道题：2019 年下半年到 2022 年这几次都是 5 道，2023 年、2024 年也回到 5 道；再往前（2019 年上半年以前）它长期是 10 道 [2][3]。所以如果你翻到一篇说“职测数量关系 10 题”的文章，先看它写在哪一年。

这 5 道题只考一种题型。数量关系在官方定义里包括数字推理和数学运算两类 [1]：数字推理是给一串数字找规律，数学运算是一段文字描述的应用题。近年 A 类真题基本没出现过数字推理，备考重点就是数学运算 [2][3]。

B、C、D、E 四类没有单独的“数量关系”，而是把它和资料分析合并成一个模块，叫“数量分析” [1]。名字变了，内容没变：数量分析里一部分是数学运算，一部分是资料分析。

题量上，A 类 5 道占全卷 100 道的 5%。单题分值官方不公布，各家机构的估算表互相不一致，不必照抄。

## 这 5 道题考什么，决定了“放弃”划不划算

对 2020—2024 年 A 类真题的统计显示，数学运算的高频题型很集中 [2][3]：

- **和差倍比问题**：几乎每次都有，而且常考 1 到 3 道。它指的是题目给几个量之间的和、差、倍数、比例关系，让你求其中某个量。
- **工程、行程、经济利润、几何、排列组合与概率**：出现频率也不低；此外还有零散出现的最值、容斥、日期与周期，不是每次都有。

这组数据的含义不是“你一定会遇到这些题”，而是：**职测的数量关系不是随机数学题，而是可穷举的几种套路。**

再看“整块放弃”这个动作。行测放弃数量关系，放弃的是十几道题里基本做不出来的那部分；职测 A 类只有 5 道，里面常常混着两三道读一遍就能列式的套路题。整块放弃，等于把会做的和不会做的一起扔掉。

还有一点：即使决定跳，也别留空。5 道全蒙同一个选项，期望正确数约 1.25 道。空着，连这部分都没有。

## 哪一道做，哪一道跳

读完题干，给自己 10 秒做决定：

```mermaid
flowchart LR
  A["读完一道数量关系题"] --> B{"10 秒内能写出一个等式、一个整除条件或一组比例？"}
  B --> C["能：先做这道，给自己 1.5 分钟上限"]
  B --> D["不能：标记跳过，全部做完再回看"]
  C --> E["超过上限还是没进展，立刻跳"]
```

几个可以照用的信号：题干里出现三个以上主体、绕来绕去的相遇追及，“最多／最少”配一个范围型选项，都属于先跳的。反过来，一眼能看出“谁是谁的几倍”“正好能平均分”的，属于先做的。

## 起手式一：用数字特性筛选项，而不是解方程

官方大纲里给了一道数量分析的例题，很典型 [1]：

> 企业招聘了 100 多名应届毕业生，其中 13 人被分配到总部工作，剩下的人正好能被平均分配到 7 个分公司，也能被平均分配到 9 个分公司工作。问企业招聘了多少名应届毕业生？
> A．126　B．139　C．176　D．189

不要设未知数列方程，先把题干里的关键句子翻译一遍。

“100 多名”就是总数在 100 到 200 之间。“剩下的人正好能平均分配到 7 个分公司，也能平均分配到 9 个分公司”，翻译过来是“剩下的这个数能同时被 7 和 9 整除”。

7 和 9 没有公因数，能同时被它们整除，就等于能被 $7\times9=63$ 整除。剩下的数是 63 的倍数，同时它比总数少 13，所以落在 87 到 187 之间。这个区间里的 63 的倍数只有 126，于是总数是 $126+13=139$，选 B。

换个方向验一遍更省事：拿每个选项减 13，看谁同时是 7 和 9 的倍数。$126-13=113$，不行；$139-13=126=63\times2$，可以。答案立刻出来。

这套动作叫**代入排除**：不去算出答案，而是把选项代回题干，验证它是否满足条件。它能用的前提，是题干里藏着可以快速验证的条件——整除、倍数、奇偶、尾数这类，统称**数字特性**。

## 起手式二：题干只给比例时，自己设一个数

第二类常见情形是题干全是比例关系，一个具体数值都没给。比如：

> 一项工程，甲单独做需要 10 天，乙单独做需要 15 天。两人合作需要多少天？

没有给“总工程量是多少”，那就自己设。设总工程量是 10 和 15 的最小公倍数 30，也就是 30 份活。甲每天做 $30\div10=3$ 份，乙每天做 $30\div15=2$ 份，两人合作每天 5 份，$30\div5=6$ 天。

这就是**赋值法**。为什么要设最小公倍数？因为这样算出来的效率是整数，不用碰分数。为什么可以随便设？因为题目只问天数，总量设成 30 份还是 300 份，两个人谁快谁慢的相对关系没变，答案都是 6 天。

## 边界

- 数字特性给出的是“必要条件”，不一定一步定位。如果筛完还剩两个选项，就找第二个条件继续筛。
- 代入排除只在“验证一次很快”时划算。如果每个选项都要算一大串，直接列式更快。
- 赋值法要求题干没有给具体量、只给比例或几分之几。题干已经写明“总共 600 件”，就不要再赋值了；设数时挑最小公倍数或 100 这类好算的，别设 7、11 这种。
- 题量要按你报的类别核对：B、C、D、E 类是“数量分析”，数量和资料合在一起，题量与 A 类不同，以最近三次本类别真题为准。
- 前面那份高频题型统计来自机构对 2020—2024 年 A 类真题的整理，反映的是趋势，不是官方发布的考点清单。

下一篇接着讲那几类高频题型各自的固定套路：工程、行程、和差倍比，题目长什么样，第一步该写什么。

## 术语表

- 数学运算：给一段文字描述的应用题，需要把文字翻成数量关系再求解，与给一串数字找规律的数字推理相对。
- 数量分析：B、C、D、E 类把数量关系和资料分析合并后的模块名称，内容仍是数学运算加资料分析。
- 数字特性：题干里“正好能平均分配”“是……的几倍”这类说法背后藏着的整除、倍数、奇偶条件，用来直接排除选项。
- 代入排除：不算出答案，而是把选项代回题干逐条验证，适合验证一次很快的题。
- 赋值法：题干只给比例、没给具体量时，自己把总量设成一个方便的数（常取最小公倍数），把比例关系变成能算的数。
- 和差倍比问题：题目给出几个量之间的和、差、倍数或比例关系，要求其中某一个量的题型，是 A 类数量关系里出现最勤的一类。

## 来源

1. [事业单位公开招聘分类考试公共科目笔试考试大纲 — 含 A 至 E 类的模块构成、数量关系与数量分析的定义及例题](https://rsj.haikou.gov.cn/xxgk/fdzdgknr/ywgz/202601/P020260129326295264949.pdf)
2. [粉笔：事业单位联考 A 类《职业能力倾向测验》考情分析 — 含 2015—2024 年各模块题量统计](https://www.fenbi.com/page/exam-information-detail/451561611613184)
3. [事业单位联考 A 类《职业能力倾向测验》考情分析 — 含 2020—2024 年数学运算高频题型的逐年题量统计](https://hera.fbstatic.cn/451564288806912.pdf)

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原文：https://pangzhengboyin.com/articles/should-you-skip-quantitative-reasoning-2c3b11cb

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