Értékelés:
A könyvet elsősorban a gyakorlathoz tartják jó forrásnak, különösen a felsőfokú értékelésekhez és az interjúkra való felkészüléshez. Számos recenzens azonban kiemeli a rosszul megfogalmazott problémákat és a szerkezeti gyengeségeket, amelyek akadályozhatják az időzített gyakorlást. Bár nagyszámú gyakorló kérdés áll rendelkezésre, egyes felhasználók a hibák és a nem egyértelmű magyarázatok miatt frusztrációt tapasztaltak.
Előnyök:⬤ Nagyszámú gyakorlati problémát biztosít.
⬤ Hasznos a diplomavizsgákra és az értékelőközpontokra való felkészüléshez.
⬤ Segít az alapok és az adatértelmezési készségek felfrissítésében.
⬤ Sok felhasználó hatékonynak találta a gyakorlást időzített körülmények között.
⬤ Sok probléma rosszul van megfogalmazva, ami zavart okoz.
⬤ Néhány szerkezeti probléma miatt kevésbé hatékony időzített gyakorláshoz.
⬤ Hibákat tartalmaz a válaszokban és a magyarázatokban.
⬤ Egyesek szerint túl alapszintű a felsőfokú vizsgákhoz.
(14 olvasói vélemény alapján)
How to Pass Data Interpretation Tests: Unbeatable Practice for Numerical and Quantitative Reasoning and Problem Solving Tests
Az adatértelmezési tesztek gyorsan váltak a pszichometriai tesztek leggyakoribb számolási kérdéstípusává.
Szinte minden pszichometriai tesztcsomag tartalmaz egy adatértelmezési altesztet vagy kérdéssorozatot, és karrierje egy bizonyos pontján szinte mindenkinek át kell esnie egy ilyen teszten. A How to Pass Data Interpretation Tests több mint 300 gyakorló adatértelmezési kérdést tartalmaz, válaszokkal és részletes magyarázatokkal.
Az adatértelmezési vizsgára való felkészüléshez nyújtott segítséggel és tanácsokkal ez a könyv 20 minitesztet és 3 valósághű, teljes hosszúságú tesztet tartalmaz, lehetővé téve a jelöltek számára, hogy megismerkedjenek a szükséges megközelítésekkel, fejlesszék a vizsgatechnikát és eredményeket érjenek el.
© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)