在所有行测板块中，资料分析是少数能够在短周期内实现明显提分的模块之一，这一点在传统公考培训中早已被检验无数次。

原因很简单，资料分析的题目结构稳定，考察点高度集中在增长率、比重、倍数、平均值、变化趋势等基础数值关系上；它不像数量关系那样要求高度抽象建模，也不像逻辑推理那样充满陷阱式思辨。传统培训机构正是抓住了这种“结构固定、可高度模式化”的特性，发展出了相对成熟的训练体系：先教识别题型，再配速算技巧，辅以标准化的阅读定位步骤，最终实现“机械化快速反应”。许多考生在投入两三周后，确实能从一道题两分钟降到四十五秒左右，这是经过市场验证的路径。

然而，近年来一些培训者开始试图“包装”资料分析，创造大量术语、提出看似高深的“模型/概念”，强调所谓“高级公式”或“趋势解题”，甚至人为复杂化原本简单的增长量和比重题。这种倾向在本质上背离了资料分析的应试价值——它从来都不是要求学生成为数据分析师，而是训练他们在有限时间内快速提取关键信息并选出最可能正确的选项。过度技巧化反而使考生在题目开始阶段陷入判断迷雾，丢掉了“选定概念→确定算式→估算排除”这一原本高效的主线。这是传统培训内部出现的一种“走偏”，但主流稳健的培训体系本身仍然是有效且值得依靠的。

与传统培训形成鲜明对比的是，目前大多数AI对资料分析题的处理可谓混乱不堪。AI倾向于完整推理和精确运算，它想证明自己“懂题”，于是常常在题目中展开大规模计算，而不是寻找最短路径。可是在现实中，这种做法在任何资料分析真题中都不具有现实意义，因为考场并不要求你完整求解每一个算式，而是要求你快速判断哪个选项被远远排除，哪个选项最符合估算区间。AI还存在数据识别不够稳定的问题，它时常忽略图表单位、时间口径，甚至将“增长量”与“增长率”混为一谈，并用一套冗长的解题链条得出正确答案——但这条路径根本无法在45秒的时间窗口内复现。因此，如果学生以AI的解题方式为标准，最终只会走向“我好像理解了思路，但我在考场还是做不出来”的沼泽区。

截止目前为止，尚禅也需要不断微调世界上最先进也是最新的GPT大模型，才能让部分调教过的资料分析题目能够达到“半完美”状态。

尽管如此，我们并不能因此否定AI在资料分析训练过程中的辅助价值。AI虽然不能承担“应试思路引导者”的角色，但完全可以成为一种“训练助理”或“练习场景制造器”。它可以帮助提取题干关键词，自动归纳某一阶段所做题目的题型分布；它可以将原题衍生出多个变式，用来强化对“增长率→倒推基期”“比重变化→关注分子还是分母”的条件反射训练；它也可以帮助考生检验近似和估算过程是否落入错误区间，减少错因重复。

当然，这都是在学习者已经掌握正确应试方法的前提下。