数据统计分析的目的
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数据统计分析的目的范文第1篇
在市场经济体制发展下，对市场的调查主要是通过数据统计分析来完成的，随着市场调查范围的扩大，书记统计分析法的应用也越来越广泛。已经受到社会各界的重视与关注。因此，需要保证统计分析工作的科学、合理，确保数据信息的可靠与准确，这样才能达到市场调查的目的。发挥数据统计的实质作用。
一、数据统计分析的概述
1.数据统计分析的含义
数据统计分析是市场调查过程中常常使用的一种方法。是指在具体的统计工作中，通过数据资料及其相关资料反映一些国民经济及社会现象。或者通过对某一特定区域某一具体指标进行统计，通过数据分析，反映该区域的经济发展状况。数据统计分析，能够较清晰的反映所调查区域或者指标的发展情况，能够根据这种反映出来的实际情况作出相应的决策以及对策。对经济发展、社会发展具有重要作用。
2.数据分析统计法的特点
其一，具有系统性。市场调查工作内容复杂，需要各个环节紧密配合，是一种系统性工作，不只是对单一项目的调查分析，要有完善的实施计划，科学合理地进行统计。其二，具有科学性。在实际调查中，要讲求统计方法，保证数据的真实性，可靠性和严谨性，科学收集、整理、分析数据信息。避免出现错误，导致统计分析结果出现偏差。其三，有针对性。在市场调查中，有根据不同的调查项目，采用不同的统计方法，根据实际情况，进行有效的数据分析统计，不能一概而论，有针对性地有区别地进行统计分析。其四，具有实用性。数据统计分析主要的目的是为人们决策提供有价值的参考，通过对数据的科学分析，做出合理的决策，来解决市场经济中的发展问题，从而促进经济的更好更快发展。因此，数据统计分析具有现实的实用性。其五，具有发展性。由于社会是不断发展的，市场经济也是不断发展的，因此，数据统计分析要适应时展的需要，不断改革不断创新，发挥更大的作用，因此具有一定的发展性。
二、数据统计分析法的主要类别
数据统计分析法在市场调查实际应用中具有不同的类别，一般主要有两种：
1.数量关系分析方法
这种统计方法主要是以统计学到理论知识为基础，对社会市场各方面的情况进行调查，以数据的形式展现出来，能够有效反映各个事物之间的联系。
数量关系方分析法有很多种，常用的主要有对比分析法、结构分析法和相关分析法。
2.逻辑思维方法
逻辑思维是人们常常用到的一种思维方式，可以有效地对事物形成一个具有逻辑性的认识。同时也包括对事物一定的判断及辨别能力。数据统计分析工作要求以发展的眼光看问题，从事物的变化、发展中观察问题，通过事物之间的相互联系分析问题，所以在这个过程中，逻辑思维方法对数据统计分析起到了积极的促进作用。在实际调查活动中，两种方法要紧密结合，根据不同的情况，共同使用，这样对数据的分析才更加精准，起到的实际作用才越大。
三、数据统计分析具体方法
1.描述统计分析
描述统计是指运用制表和分类，图形以及概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏离等。这种统计方法在市场调查中常常用到，通过对数据的收集、整理以及分析处理，对所调查对象做一个整体性的描述。其中常用的方法有均值法、最小邻居法、剔除法等。数据分析清晰明了，能够更加直观地反映某一具体调查内容，有利于正确决策的制定。
2.推论统计分析
在市场调查中，通过收集数据，并且对数据进行科学分析，在此基础上，还要对整体数据分析情况进行合理的推断，从而得出某一实质性的结论。这就是推论统计分析。这种分析方法要求人们对数之间联系进行更进一步的分析，在实际调查中，影响数据调查对象发展的因素很多，需要经过实际分析，分辨出哪些因素是事物发展的主导因素，抓住主要方面进行分析。因此对调查对象的研究更加深刻，更加详细，能够从整体上把握调查对象。从而更有利于解决实际问题。
3.时间序列统计分析
这是一种动态的数据统计分析方法，通过研究随机数据序列的规律，进行实际分析，从而解决实际问题。时间序列统计分析一般有四种要素组成。即：季节变动，循环波动，趋势以及不规则波动。通过对这四种要素的掌握，利用指数平滑法和移动平均滤波法进行科学的统计分析，得出准确的结论，满足人们的实际需要。
4.多元化统计分析法
这是一种综合性的统计分析法。分析对象与指标可以是多个，在市场调查研究中，各个调查部分之间存在着某种显著地差异性，多元化统计分析可以根据不同的部分特征进行综合、全面的分析，并且具有系统性和科学性。在调查实际活动中，要根据市场调查的不同事物，不同指标，不同特性科学选择不同的统计分析方式，确定调查样本的范围的大小，设计类型，以及相关联的不同因素。最后确定统计分析的类型，做好统计计算工作。多元化统计方法要根据调查的实际情况，已统计理论知识为基础，灵活运用。达到最终的调查目的，为经济发展所做的决策提供可靠依据。
结论
综上所述，社会主义市场经济的发展，社会的不断进步，离不开对市场的调查研究。而在市场调查中，运用正确的数据统计分析法具有重要意义。统计工作的要求就是要保证数据的真实、可靠、准确。只有这样才能够获得科学的数据分析结果，才有利于正确决策的制定。
参考文献：
[1]吴春琪.数据统计分析法在市场调查中的对比研究[J].经营管理者，2016，15：226.
数据统计分析的目的范文第2篇
关键词：多元统计分析；武汉城市圈；聚类分析；经济评价
中图分类号：F224 文献标识码：A
文章编号：1005-913X（2015）08-0040-02
一、多元统计分析方法及其主要类型
（一）主成分分析
主成分分析的方法论就是数学降维方法的运用，其宗旨在通过新变量代替旧变量，同时新变量之间是独立的，同时使用者还可以自己决定是否进行分布统计，因此，主成分分析就是一种以多数相关的变量取代少数不相关变量的分析模式。主成分分析的基本特征就在于其可以避免设定参数与实际误差的影响到最后的统计分析结果，并且在统计的过程中该分析方法选取了较多的变量，提高了变量基数大小的准确性，同时在分析的过程中变量较少，而且较少的变量之间互相不影响，这样的一个过程可以使得统计分析结果与实际情况更加符合。[1]
（二）因子分析
因子分析方法是在主成分分析基础上发展出的分析方法，其主要研究的对象就是矩阵内部的联系程度，即以带有原始指标数据的矩阵为基础，研究该矩阵的内部结构，进而寻找对该结构具有支配作用的独立新的因子，从而定位那些能够影响变量的特殊因子。因子分析的目的不在于寻找主因子，而是要知道这些因子所代表的含义是什么，可是主成分分析方法寻找到的主因子的解初始载荷矩阵并不满足简单结构原则， 各因子的典型代表变量不很突出，因而容易使因子的意义含糊不清，不便于以因子进行经济解释。为此可对因子进行旋转，以便得到满意效果。[2]
（三）聚类分析
聚类分析的基本定义是通过统计变量的分布情况，并在分析过程中将具有同类性质的变量予以归纳总结，从而实现减少系统变量的目的的一种统计学方法。[3]实际上，聚类分析法就是一个寻找一种统计量，即可以客观反映变量之间密切联系程度的统计量，在此基础上对这些变量进行分类，目前常用的聚类统计量有距离系数和相似系数两类。但是聚类分析方法主要有三种：系统聚类法、调优法、图论法。
二、多元数据统计分析方法的意义
多元数据统计分析方法是随着计算机的迅速发展而兴起的数理统计学的分支，借助计算机对数据超强的处理能力而研发的统计分析软件已经使得统计分析变得更加简单，并且可以处理更大容量的数据，可以说大数据时代已然来临，而多元数据统计分析方法也被应用到经济发展的各个领域。多元数据统计分析主要是对数理统计方法的原理应用，进而对多变量问题进行研究的理论和方法，其可以将复杂的基尼指标变得简单化，更加清晰地反映经济指标的背后含义，这也是多元统计分析的最重要的作用，多元统计分析方法可以在不有损既有信息的前提下，进行变化和构造模型，使得复杂数据简单化。
三、多元统计分析方法在国民区域经济评价的应用
（一）武汉城市圈区域经济发展指标的选取与分析
区域经济发展的状况是需要从整体上予以评估和考量的，而这种经济评价可以客观反映区域经济发的综合经济实力，展现与区域内的整体经济发展水平，综合经济实力就是区域内的具有的全部经济实力和发展潜力，以及经济地位和影响力。[4]
本文所选取的分析对象是武汉市的区域城市圈的经济发展指标，其中的数据来源主要是湖北统计年鉴和湖北省统计局于2014年所公布的数据，通过这些数据我们可以大致了解武汉城市圈区域经济的基本综合经济实力。所以，我们主要选取了其中的15项经济指标，并标记为X1-X15，同时利用了SAS统计分析软件进行了分析，最后的统计分析结果如下表。
（二）聚类分析及其结果评价
聚类分析主要是将需要分类的对象按照特定的规则和方法进行分类，我们主要是对这些数据的特征进行观察，然后确定这些分类的。在聚类之后，同一组内的对象应当具有相似性，而不同组的对象是不相同的。我们根据表3.1的原始数据，我们可以对武汉城市圈区域内的九个城市进行聚类，结果如图1和表2。
（三）结果评价
根据以上的聚类结果的分析，我们基本上把武汉城市圈区域内的九个城市分为三类，通过表图1和表2可以看出，不同类别区域的指标分值的差异，由此也体现了其城市综合经济实力的差距。
首先，区域内的经济实力最强的当属湖北省会城市武汉，因为武汉是该区域内的经济中心，基于其地理位置的优势，交通和基础设施完备，这些指标都是经济发展的重要影响因素，而且武汉作为该区域经济的中心，其领导地位是毋庸置疑的，武汉也需要充分利用自身的优势带动周边经济体的发展。
其次，该区域内的综合经济实力第二类就是黄冈、咸宁和孝感了，该三个城市的相同点都在于地理位置的便利性，而且经济发展模式比较健康，在利用外资方面成绩显著，在武汉城市圈内整体实力较为强大，因此该类城市需要发挥自身的优势，协同武汉共同实现区域经济整体实力的提升。
第三类就是表2中的结果，该类城市的经济综合实力一般，其中的代表性城市有黄石和鄂州，这些城市区域的经济发展比较快，可是相对于第一类和第二类的经济实力还是有所差异性，特别是黄石地区的经济基础设施相对完备，但是在发展速度上还略显落后，整体经济发展水平还有待提高。
参考文献：
[1] 朱小梅.多元统计分析方法在宏观经济分析中的应用[J].赤峰学院学报：自然科学版，2013（20）.
[2] 王友明.多元统计分析方法及其在经济研究中的应用[J].安徽水利水电职业技术学院学报，2003（6）.
[3] 黄 燕，吴 平.SAS统计分析及应用[M].北京，机械工业出版社，2006.
数据统计分析的目的范文第3篇
【关键词】 计算机模拟临床病例试题 统计分析 命题质量
【中图分类号】 G424 【文献标识码】 A 【文章编号】 1006-5962（2013）01（a）-0001-02
1 计算机模拟临床病例考试后对答题情况统计分析的重要性
以往考试结束后，只分析考生的成绩，评价都是从定性角度去分析，得出的结论比较笼统。目前采用数理统计对答题情况进行定量分析，从而得出一系列有关试题试卷的参数和数据，然后与规定的标准参数指标进行对比，这样就可以反映出试卷内容的偏差，从而合理给出试卷的评价1。计算机模拟临床病例考试把书本知识通过临床实践转化为技能。考试结束后，通过对答题情况统计，可以得到很多有效数据信息，分析后可以确定试题命题质量。
2 统计分析实例
现有一个专业计算机模拟临床病例考试，试题为不定项选择题，70个提问，100分，随机抽取200人答题数据，进行统计。
2.1 统计每个提问各选项答题数据，计算每个提问平均分
（1）汇总每个考生的答题数据；（2）汇总每个提问所有考生答题数据；（3）统计各提问内各选项考生选择数据；（4）计算每个提问每个考生得分；（5）计算所有考生在每个提问所得平均分；（6）对所得数据进行分析。
数据异常有三种：①平均分低于0.60为异常数据；②正确答案选择人数太少；③错误答案选择人数太多。
经过分析，数据异常见表1：
数据异常的分析：①参与考试的大部分考生对该知识点没有掌握；②命题老师出题错误；③题库答案录入时有误。
2.2 试题难度
非二分法的试题，应以考生在该题的平均分除以该题的满分。
难度：0.00-0.39为难，0.40-0.69为中等，0.70-1.00为容易。
通过分析，得到数据：
难题13道；难度中等试题21道；容易试题36道。
难题所占比例为18%，难度中等试题所占比例为30%，容易试题所占比例为52%。试题难易度分配比较合理。
2.3 试题区分度
区分度是试题区分考生水平的程度，试题区分度的高低意味着试题对于能力强与弱的考生在测验分数上的区别和鉴别度的高低 。
试卷区分度反映试题区分不同水平受试者的程度，即考生的不同水平，把优秀、一般、差三个层次的考生真正分别开。区分度高的考试，优秀、一般、差三个层次的考生都有一定比例，如果某一分数区间考生相对集中，高分太多或不及格太多的考试，区分度则低。
先将试题分数从高往低排序，前27%的考生为高分组，后27%为低分组。分别计算两组在该道试题的难度值P，P1=27%高分组的难度，P2=27%低分组的难度2。
区分度D=P1-P2
试题的区分度在0.4以上表明试题优秀，0.3～0.39表明此题的区分度较好，0.2～0.29表明此题的区分度不太好需修改，0.19以下表明此题的区分度不好应淘汰。
按照区分度的算法，得到表2数据：
优秀试题53道，较好试题3道，需修改试题9道，淘汰试题5道。
这一标准并非绝对，根据考试性质有所不同。有些较易或较难的试题，其区分度往往偏小，这类试题只要科学无误，又是必考内容，在标准参照考试中仍可应用，不必摒弃。
2.4 信度
信度是测量考试结果一致性的指标，目的是测试结果是否稳定可靠。测试的信度主要涉及到试题本身的可靠性和评分的可靠性这两个方面。一般采用分半信度。对半法（the split-half method）。测试只进行一次，但将整份试卷的题目按单、双数分成两组来分别计分，再用公式计算整份试卷的信度系数。
求出相关系数r，再用斯皮尔曼-布朗公式进行校正，从而得出整个试卷的信度。
信度系数以1.00为最好，但实际测量都小于1.00。美国全国医学考试委员会曾规定：信度小于0.70，则该考试所得分数价值不大；信度大于等于0.70，则可以用于常规考试。由于技能病例考试难度大于其他类别考试，因此认为信度值达到0.60以上，即可。
通过计算：
n=200 ∑xy=203177.56 ∑x=6086.19 ∑y=6619.22
∑x2=188643.04 （∑x）2=37041714.51 ∑y2= 221989.08 （∑y）2= 43814042.79
r=0.55，α=0.71。说明ID这份试卷信度是比较好的。
2.5 效度
测试效度（test validity）亦称测试的有效性，指一套测试对应该测试的内容所测的程度。也就是说，一套测试是否达到了它预定的目的以及是否测量了它要测量的内容。
测试效度一般测试内容效度（content validity）。指一套测试题是否测试了应该测试的内容或者说所测试的内容是否反映了测试的要求，即测试的代表性和覆盖面的程度。要有良好的内容效度，必须在考试命题、组卷时就应由命题专家及组卷人员根据考试的目标，要求对试卷内容组成进行合理设计。
内容组成应包括，各病种病例的分数比例，试题内容按教学要求掌握分类的不同层次：了解、熟悉、掌握。按试题测试目标分类的不同内容归类：检查能力、诊断能力、处理能力和其它能力。按试题难易度的不同内容归类：难、中、易。
按照内容测试，ID这套试卷病种数多，覆盖面广，病例具有代表性。掌握层次了解、熟悉、掌握；测试目标：检查能力、诊断能力、处理能力和其它能力；试题难易度：难、中、易都有所涵盖。
本套试卷在命题组卷使用后，通过以上数据统计分析，可以得出结论：该套试题的命题质量总体良好。但是发现个别试题存在问题，为相关专业专家进行修正提供数据参考依据，经过进一步完善，补充进技能考试题库，可以更好的为以后其它考试所使用。
3 结语
计算机模拟临床病例试题需要在考试中得到检验， 只有通过试卷试题数据统计，提供给相关命题专家，经过分析研究，将不合格试题淘汰或修改，试题才能完善优化，试题质量才能真正得以提升。虽然考试后数据统计分析工作量巨大，但是对试题试卷的命题工作具有重要意义。因此， 试题统计分析是考试后需要继续深入研究的内容。
参考文献
数据统计分析的目的范文第4篇
【关键词】环境研究法；实用性；实践环节
环境研究法是农业高校环境类专业的一门重要必修课程，在专业人才培养方面具有重要地位[1]。该课程以试验设计和数据统计分析为基础，结合农业领域环境科学或环境工程方面的研究，从科研课题的选题、数据资料的收集、数据资料的整理及数据资料的统计分析等方面系统介绍环境科学领域开展科学研究的基本方法，这对于培养农业高校环境类专业人才的基本科研素质和能力具有重要意义。然而，该课程包含很多统计学的数学原理，教师授课普遍感觉难度较大，很多学生也觉得枯燥难学。为了激起学生的学习兴趣，提高教学效果，我们认为可以从一下几个方面进行教学改革：
1 阐明学好环境研究法课程的重要性
讲环境研究法绪论时，对学生强调学好这门课程的重要意义对于提高学生对课程的重视程度，激发学生的兴趣具有重要意义。要向学生强调环境研究法讲述的是环境科学或工程领域最常用、最有效的试验设计及数据统计分析的基本原理和基本方法，是一门实用性很强的工具课，是一项必不可少的专业技能，以引起学生对这门课的足够重视。此外，结合学生学习的心理特点，强调学好这门课的现实意义。学生毕业后的去向一般是考研和就业两条途径，对于准备毕业后从事科研工作的学生，强调学好这门课程在科学研究、发表科研论文等方面的重要性；而对于就业的学生，学好这门课对于他们在工作中进行数据分析、工作报告撰写等方面也是十分必要的。在绪论的讲述过程中，结合实际案例，重点强调这门课的实际应用价值，从而调动学生的学习热情，让学生明白，学习这门课是有用的。
2 优化课程教学体系，重点讲述课程的实用性内容
试验设计基本原理和方法和统计分析基本原理是环境研究法课程的主要组成部分，这些内容大部分是比较抽象和枯燥的，如果教师不注意课程内容的逻辑性和针对性，很容易导致学生兴趣下降，达不到理想的教学效果[2]。为了避免此情况的发生，在课堂讲授过程中应当注意以下几点：
（1）应突出重点和难点。在讲试验设计基本原理部分时，应该强调试验设计过程中出现的基本概念，如处理、水平、试验因素等，应结合实际案例，进一步让学生理解这些概念的含义，最终的目标是让学生能够正确使用和表达这些概念。生物试验设计部分内容繁多而零碎，这更要求教师要明确划分出重点难点，让学生做到有的放矢，而不是胡子眉毛一把抓。讲统计分析部分时，教材或讲义中往往包含过多内容，这其中的很多内容平时是不常用到的，如统计假设检验中的百分数的假设检验、卡方检验、适应性检验，统计分析部分的拉丁方试验数据统计等，因此，对于这些内容，应该做适当删减，从而能够使学生能够更加容易的理解常用试验统计的基本原理。过分强调这些内容，一方面会使学生云里雾里，将各种数学原理交缠在一起，理不清思路，反而起到不好的教学效果；另一方面，即使学生能够在课堂上把这些数学原理都能够搞清楚，但如果以后很少用到这些数学模型，便会很快忘掉，教学效果也及其有限。而让学生牢牢记住几个常用的数学模型，就能够在以后的科研实践中拿来即用，达到事半功倍的效果。
（2）公式推导过程少讲，多讲统计分析的实际应用方法。让学生理解环境研究法中的数据原理是基础，而学习这门课的最终目的是实际应用。这门课中包含大量的复杂数学公式的推导，例如三因素方法分析各变异因素的划分、平方和的计算、方差的计算、自由度的计算、以及多重比较过程的复杂计算，裂区试验数据分析中的复杂计算等等，有些老师过分注重这些复杂公式的推导计算，不但学生觉得枯燥、难以理解，而且教师也常常一时思路混乱，出现讲述错误，教学效果可想而知。然而，及时把这些公式的推导过程讲好，意义又在哪里？目前各种试验统计都是通过统计分析软件进行，巨大的计算量交于电脑解决，人们只需要会分析统计结果就可以了，没有哪个人会把那些复杂的公式记住。因此，这些公式推导过程让学生大体知道来龙去脉即可，要把重点放在最后统计分析结果的解读上，让学生知道如何去看统计分析的结果，写论文的时候如何表述这些结果，这才是最贴合实际的内容。
（3）布置适当的课程作业，及时批改作业。要达到理想的教学效果，对于环境研究法课程来说，只进行课堂讲授是远远不够的，还必须让学生通过作业来加深对试验设计和统计分析原理的理解和认识，因此，适量布置课堂作业是一个必不可少的环节。建议在试验设计、以及每一种统计分析的数学模型部分均布置课堂作业，让学生亲自动手去写试验设计的方案、应该基本的统计分析公式去计算、最后把数据分析结果用文字表达出来。教师应及时批改学生作业，并将学生在作业中出现的典型错误在课堂上重点进行讲述，加深学生的理解。
3 让学生积极参与课堂，重视实习环节
要让学生积极参与课堂，充分理解课堂内容是前提条件，因此，学生参与课堂环境应该在课程主要内容讲完后进行。可以让学生自己或者由教师选择一个微型试验，要求学生从选题依据、试验设计、试验实施、数据分析到最终结论，完成一个完整的试验过程。小组合作是让学生参与课堂的重要形式。合作学习被人们誉为“最重要和最成功的教学改革”，发达国家普遍采用这样的教学方式。在引导学生参与学习的过程找那个，要让每个学生真正参与试验，在小组合作过程中，学生可以充分体验学习过程，使参与面达到最大化，能够进一步加深学生对所学知识的理解。学生完成试验选题和试验设计后，让每个研究小组派出代表以PPT的形式宣讲自己的试验设计，让其他同学提建议，一方面锻炼学生的科学表述能力，另一方面可根据大家的建议进一步完善试验方案。环境研究法课堂授课结束后，就进入实习环节，实习就是让学生将确定好的研究方案付诸实施，让学生亲身感受试验完整过程，同时将课堂上所学的知识应用到实际中去，最后形成一份完整的实习报告，教师可对实习报告进行检查，对出现的问题进行及时指导。通过这些环节，学生及掌握了理论知识，又能做到将其在实践中合理运用，必然会取得良好的教学效果。
【参考文献】
数据统计分析的目的范文第5篇
近期，新华网股份有限公司（简称新华网，603888.SH）在上交所以27.69元/股的发行价格上市，是继人民网（603000.SH）后最受瞩目的传媒企业IPO。中银国际投资旗下文化基金总投资新华网金额为7726.56万，持有约56个月，以发行价格估算所持有的386.3279万股获得1.0697亿元人民币账面退出金额，投资回报倍数约为0.38，但随着股价的上涨，该投资回报倍数应远不止于此。截至发稿前，新华网已连续数个涨停，股价突破90元，相比发行价翻了3倍多。
按照国内PE机构常见的退出方式，即IPO退出、企业并购（M&A）、股权转让、清算、管理层并购（MBO）来看，通过IPO退出是公认的最优选择。《英才》记者查阅Wind资讯数据，统计出 2015年10月至2016年10月PE的退出情况。
从统计可知，PE选择最多的方式并非IPO，而是企业并购，金额达601.21亿元;而随着A股市场IPO审核的日趋严格、排队时间较长，尽管潜在获利也较高，但退出金额和案例数目都不及企业并购。在“资本寒冬”下，PE机构手中的项目该及时兑现是等待更高回报？ IPO退出 并非每笔都能获利
2016年10月共有15.67亿元账面金额通过IPO上市退出，其中沪市平均发行市盈率为22.92，共有11.79亿元账面金额退出，总投资金额为6.07亿元，投资回报倍数约为0.94;深市平均发行市盈率为22.51，共有3.88亿元账面金额退出，总投资金额为0.96亿元，投资回报倍数约为3.04。
当然不是每笔PE上市投出的投资都是获利的，根据Wind数据统计显示2015年10月至2016年10月共有7家IPO公司，背后的PE机构上市退出（以账面金额为依据），投资回报倍数为负数。
根据wind数据统计2015年10月至2016年10月共有175家PE机构从94家IPO企业成功退出，从IPO企业角度统计分析，PE机构上市退出获利占总体的92.55%。
依据近一年的数据统计发现PE通过IPO退出持有时间平均为58.55个月，每家机构平均投资2734.12万元，投资回报倍平均数为3.15。
非IPO退出 持有周期短一半
目前PE机构除了通过IPO退出以外，还有其他的方法，如：企业并购（M&A）、股权转让、清算、管理层并购（MBO）等多种方式。
根据Wind资讯数据显示，从2015年10月至2016年10月PE通过M&A方式投资总金额1亿元以上的共40笔，10亿元以上的共5笔，最高投资金额是元禾与中信资本控股分别投资“哲信信息”与“郑州金惠”金额皆为24.375亿元元，通过M&A方式推出皆获利0.13倍。
根据数据统计分析发现近一年以来M&A方式获利平均倍数约为1.87倍、股权转让平均获利倍数为0.9倍。M&A退出项目PE持有期间平均为22.27个月，股权转让持有期间平均为20.31个月。
钱都投在哪儿了？
