인터뷰를 위한 암산: 무엇을 연습하고 어떻게 연습해야 할까요?

면접 산술이 실제로 테스트하는 것

사례 연구 면접, 재무 평가 및 거래 테스트에서는 산술을 다양한 방식으로 사용하지만 모호한 트릭을 테스트하는 경우는 거의 없습니다. 그들이 드러내는 경향은 규모를 추적하고, 백분율과 절대 수치 사이를 이동하고, 누군가가 지켜보는 동안 정확성을 유지할 수 있는지 여부입니다. 형식은 고용주에 따라 다르며 시간이 지남에 따라 변경되므로 소문난 질문 목록보다는 기술에 대비하세요. 고용주가 자체 프로세스에 대해 게시한 내용을 읽고 다른 모든 것을 일화로 취급하십시오.

압력은 임무의 일부입니다

면접관 앞에서 계산하는 것은 혼자 계산하는 것보다 어렵고, 연구 결과에 따르면 그 이유가 밝혀졌습니다. Beilock과 Carr는 수행에 대한 압박이 작업 기억을 소비함으로써 수학적 문제 해결에 해를 끼치며, 그 피해는 작업 기억 용량이 높은 사람들과 이를 가장 많이 요구하는 문제에 집중된다는 사실을 발견했습니다. Ashcraft와 Kirk는 수학 불안이 높은 사람들이 계산하는 동안 작업 기억 범위가 더 작다는 것을 발견했습니다. 실용적인 결론은 하루 전에 약간의 압박감 속에서 연습하고 한 번에 더 적은 수의 숫자를 보유하는 방법을 선호하는 것입니다.

0을 별도로 관리

큰 숫자는 작은 곱과 0의 개수로 분할하면 관리하기 쉬워집니다. 6,000 × 700의 경우 6 × 7 = 42를 곱한 다음 0에 3을 더해 2를 더하면 4,200,000이 됩니다. 320만 × 45의 경우 3.2 × 45 = 144를 계산하고 단위를 1억 4400만으로 유지합니다. 모든 큰 숫자를 작은 숫자로 처리한 다음 알려진 숫자의 0을 처리하는 것이 대부분의 인터뷰 오류를 방지하는 습관입니다.

매번 단위를 말해보세요

1억 4400만인가요, 아니면 14만 4000인가요? 월별 수익인가요 아니면 연간 수익인가요? 모든 중간 결과에 단위를 연결하는 것은 비용이 전혀 들지 않으며 가장 중요한 오류를 포착합니다. 잘못된 숫자는 약간 벗어난 답을 제공하고 잘못된 단위는 1000배만큼 벗어난 답을 제공하기 때문입니다. 나눌 때 그 결과가 무엇을 의미하는지 말해보세요. 연간 4,500만 달러를 12로 나누면 한 달에 375만 달러가 됩니다.

먼저 추정한 다음 구체화하세요.

정확한 계산을 하기 전에 대략적인 답을 제시해 보세요. 5,960 ¼ 31은 대략 6,000 ¼ 30, 즉 200입니다. 정확한 답은 소수점 이하 한 자리의 192.3이며, 이 값이 200에 가까워야 한다는 것을 알면 19.2와 같은 결과로부터 보호받을 수 있습니다. 많은 사례 연구 논의에서는 둥근 숫자만 있으면 됩니다. 반올림 중이라고 말하고 어느 방향으로 가고 있는지 말한 다음 계속 진행하세요.

명시된 가정을 바탕으로 시장 규모 구축

시장 규모 질문은 귀하가 큰 소리로 언급한 가정을 곱하여 연습하는 것입니다. 1,000만 가구가 있고 그 중 20%가 1년에 두 번 제품을 구매한다고 가정합니다. 즉, 1,000만 × 0.2 × 2 = 연간 400만 건의 구매입니다. 이 숫자는 데이터가 아닌 예시입니다. 인터뷰에서는 각 가정이 왜 합리적인지 설명합니다. 일반적으로 평가되는 것은 구조와 산술이며, 어림수를 사용한 명확한 구조는 정당화할 수 없는 정확한 숫자를 능가합니다.

백분율 및 마진

마진과 지분은 기본의 백분율입니다. 매출 250, 비용 180이 70이 되고, 250 중 70이 28%가 됩니다. 빨리 얻으려면 70 ¼ 250은 28 ¼ 100과 같습니다. 두 숫자에 0.4를 곱했기 때문입니다. 분수를 분모 100으로 확장하는 것이 백분율로 변환하는 가장 빠른 방법인 경우가 많습니다. 벤치마크 1/8 = 12.5%, 1/6 ≒ 16.7%, 1/7 ≒ 14.3% 및 1/3 ≒ 33.3%를 준비하세요. 벤치마크를 통해 많은 부문이 인정을 받을 수 있기 때문입니다.

성장 화합물

3년간 연평균 8% 성장은 24%가 아니다. 1.08×1.08×1.08로 약 1.26이므로 대략 26% 정도 됩니다. 몇 기간에 걸친 작은 요율의 경우 요율을 추가하면 대략적인 과소평가가 되며 요율과 기간이 늘어남에 따라 격차가 더 커집니다. 정밀도가 중요한 경우 단계별로 곱해 보세요. 1.08 × 1.08 = 1.1664, 1.1664 × 1.08은 약 1.26입니다.

72의 법칙과 그 한계

일정한 성장률로 두 배가 되는 데 걸리는 시간을 추정하려면 72를 백분율로 나눕니다. 연 6%로 72 ¼ 6 = 12년; 정확한 수치는 약 11.9입니다. 9%에서는 규칙에 따라 8년이 부여됩니다. 정확한 수치는 약 8.04입니다. 이는 로그에서 파생된 근사치이며 높은 비율에서는 정확도가 떨어집니다. 24%에서 규칙은 3년으로 표시되는 반면 정확한 배가 시간은 약 3.2입니다. 이를 사용할 때는 근사치라고 말하세요.

손익분기점 및 단위별 사고

손익분기점 질문은 고정된 금액을 단위당 마진으로 나눕니다. 고정 비용이 120,000이고 단위당 마진이 8이면 손익분기점은 120,000 ¼ 8 = 15,000 단위입니다. 나누기 전에 단순화하십시오. 나누기가 쉬울 때까지 두 숫자를 절반으로 줄입니다(60,000 ¼ 4, 그런 다음 30,000 ¼ 2). 두 숫자를 공통 요소로 나누는 동일한 움직임은 대부분의 인터뷰 나누기 속도를 높입니다.

계산을 통해 이야기

사례 연구 면접에서 계산하는 동안 침묵하는 것은 설명된 계산보다 따라가기가 더 어렵습니다. 무엇을 하고 있는지 말해 보세요. 31에서 30으로 반올림하므로 약 200 정도가 됩니다. 약간 적습니다. 내레이션을 하면 면접관이 당신의 추론을 따라가고 오해를 조기에 바로잡을 수 있으며, 숫자열 대신 붙잡을 수 있는 구조를 갖게 됩니다. 짧게 유지하세요. 모든 추가 사항을 낭독하지 않고 경로를 표시하고 있습니다.

쓸 수 있는 것을 적어보세요

종이가 허용되는 경우 중간 결과를 기록하십시오. 페이지에 있을 수 있는 숫자를 머릿속에 저장하는 것은 아무런 이점도 없는 작업 메모리 비용이며 위에서 압력에 대해 언급한 모든 내용이 여기에 전체적으로 적용됩니다. 일부 온라인 산술 테스트와 같이 종이 시험이 허용되지 않는 경우에는 중간 결과가 가장 적은 방법을 사용합니다.

기본을 구축한 다음 속도를 높이세요

효과가 있는 준비는 빠르고 신뢰할 수 있는 한 자릿수 사실, 분할을 통한 두 자릿수 곱셈, 단순화를 통한 나눗셈 및 백분율로 표시되는 공통 분수입니다. 전날 밤에 집중적으로 공부하는 것보다 인터뷰 전 몇 주에 걸쳐 짧은 세션으로 연습하세요. Cepeda와 동료들은 많은 연구에서 한 세션에 집중된 연습보다 간격을 둔 연습이 더 잘 유지된다는 것을 발견했습니다. 아무도 언급하지 않더라도 인터뷰에는 하나가 있으므로 시계에 맞춰 일부 작업을 수행하십시오.

커밋하기 전에 확인하세요.

결과를 발표하기 전에 두 가지 점검을 실행하십시오. 규모가 추정치와 일치하는지, 단위가 타당합니까? 오류를 발견하면 이를 말하고 수정하세요. 자신의 실수를 침착하게 잡는 것은 신중한 작업의 일부이며 잘못된 번호를 방어하는 것보다 훨씬 낫습니다.

Numvolt가 맞는 곳

Numvolt는 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈 등 기본 레이어를 다룹니다. 타이머가 없고 모든 수정 뒤에 방법이 있는 Zen 모드는 방법을 신뢰할 수 있게 만들고 15초, 30초 또는 60초의 시간 제한 라운드가 시계를 재현하는 장소입니다. 시장 규모나 재무 관련 질문을 추정하는 사례 연구 면접을 시뮬레이션하지 않습니다. 현실적인 사례에 대한 연습이 필요하며 이상적으로는 다른 사람과 큰 소리로 이야기해야 합니다.

더 알아보기

• Beilock & Carr (2005), When high-powered people fail: working memory and “choking under pressure” in math, Psychological Science
• Ashcraft & Kirk (2001), The relationships among working memory, math anxiety, and performance, Journal of Experimental Psychology: General
• Cepeda et al. (2006), Distributed practice in verbal recall tasks: a review and quantitative synthesis, Psychological Bulletin