數據統計分析的目的
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數據統計分析的目的范文第1篇
在市場經濟體制發展下，對市場的調查主要是通過數據統計分析來完成的，隨著市場調查范圍的擴大，書記統計分析法的應用也越來越廣泛。已經受到社會各界的重視與關注。因此，需要保證統計分析工作的科學、合理，確保數據信息的可靠與準確，這樣才能達到市場調查的目的。發揮數據統計的實質作用。
一、數據統計分析的概述
1.數據統計分析的含義
數據統計分析是市場調查過程中常常使用的一種方法。是指在具體的統計工作中，通過數據資料及其相關資料反映一些國民經濟及社會現象。或者通過對某一特定區域某一具體指標進行統計，通過數據分析，反映該區域的經濟發展狀況。數據統計分析，能夠較清晰的反映所調查區域或者指標的發展情況，能夠根據這種反映出來的實際情況作出相應的決策以及對策。對經濟發展、社會發展具有重要作用。
2.數據分析統計法的特點
其一，具有系統性。市場調查工作內容復雜，需要各個環節緊密配合，是一種系統性工作，不只是對單一項目的調查分析，要有完善的實施計劃，科學合理地進行統計。其二，具有科學性。在實際調查中，要講求統計方法，保證數據的真實性，可靠性和嚴謹性，科學收集、整理、分析數據信息。避免出現錯誤，導致統計分析結果出現偏差。其三，有針對性。在市場調查中，有根據不同的調查項目，采用不同的統計方法，根據實際情況，進行有效的數據分析統計，不能一概而論，有針對性地有區別地進行統計分析。其四，具有實用性。數據統計分析主要的目的是為人們決策提供有價值的參考，通過對數據的科學分析，做出合理的決策，來解決市場經濟中的發展問題，從而促進經濟的更好更快發展。因此，數據統計分析具有現實的實用性。其五，具有發展性。由于社會是不斷發展的，市場經濟也是不斷發展的，因此，數據統計分析要適應時展的需要，不斷改革不斷創新，發揮更大的作用，因此具有一定的發展性。
二、數據統計分析法的主要類別
數據統計分析法在市場調查實際應用中具有不同的類別，一般主要有兩種：
1.數量關系分析方法
這種統計方法主要是以統計學到理論知識為基礎，對社會市場各方面的情況進行調查，以數據的形式展現出來，能夠有效反映各個事物之間的聯系。
數量關系方分析法有很多種，常用的主要有對比分析法、結構分析法和相關分析法。
2.邏輯思維方法
邏輯思維是人們常常用到的一種思維方式，可以有效地對事物形成一個具有邏輯性的認識。同時也包括對事物一定的判斷及辨別能力。數據統計分析工作要求以發展的眼光看問題，從事物的變化、發展中觀察問題，通過事物之間的相互聯系分析問題，所以在這個過程中，邏輯思維方法對數據統計分析起到了積極的促進作用。在實際調查活動中，兩種方法要緊密結合，根據不同的情況，共同使用，這樣對數據的分析才更加精準，起到的實際作用才越大。
三、數據統計分析具體方法
1.描述統計分析
描述統計是指運用制表和分類，圖形以及概括性數據來描述數據的集中趨勢、離散趨勢、偏離等。這種統計方法在市場調查中常常用到，通過對數據的收集、整理以及分析處理，對所調查對象做一個整體性的描述。其中常用的方法有均值法、最小鄰居法、剔除法等。數據分析清晰明了，能夠更加直觀地反映某一具體調查內容，有利于正確決策的制定。
2.推論統計分析
在市場調查中，通過收集數據，并且對數據進行科學分析，在此基礎上，還要對整體數據分析情況進行合理的推斷，從而得出某一實質性的結論。這就是推論統計分析。這種分析方法要求人們對數之間聯系進行更進一步的分析，在實際調查中，影響數據調查對象發展的因素很多，需要經過實際分析，分辨出哪些因素是事物發展的主導因素，抓住主要方面進行分析。因此對調查對象的研究更加深刻，更加詳細，能夠從整體上把握調查對象。從而更有利于解決實際問題。
3.時間序列統計分析
這是一種動態的數據統計分析方法，通過研究隨機數據序列的規律，進行實際分析，從而解決實際問題。時間序列統計分析一般有四種要素組成。即：季節變動，循環波動，趨勢以及不規則波動。通過對這四種要素的掌握，利用指數平滑法和移動平均濾波法進行科學的統計分析，得出準確的結論，滿足人們的實際需要。
4.多元化統計分析法
這是一種綜合性的統計分析法。分析對象與指標可以是多個，在市場調查研究中，各個調查部分之間存在著某種顯著地差異性，多元化統計分析可以根據不同的部分特征進行綜合、全面的分析，并且具有系統性和科學性。在調查實際活動中，要根據市場調查的不同事物，不同指標，不同特性科學選擇不同的統計分析方式，確定調查樣本的范圍的大小，設計類型，以及相關聯的不同因素。最后確定統計分析的類型，做好統計計算工作。多元化統計方法要根據調查的實際情況，已統計理論知識為基礎，靈活運用。達到最終的調查目的，為經濟發展所做的決策提供可靠依據。
結論
綜上所述，社會主義市場經濟的發展，社會的不斷進步，離不開對市場的調查研究。而在市場調查中，運用正確的數據統計分析法具有重要意義。統計工作的要求就是要保證數據的真實、可靠、準確。只有這樣才能夠獲得科學的數據分析結果，才有利于正確決策的制定。
參考文獻：
[1]吳春琪.數據統計分析法在市場調查中的對比研究[J].經營管理者，2016，15：226.
數據統計分析的目的范文第2篇
關鍵詞：多元統計分析；武漢城市圈；聚類分析；經濟評價
中圖分類號：F224 文獻標識碼：A
文章編號：1005-913X（2015）08-0040-02
一、多元統計分析方法及其主要類型
（一）主成分分析
主成分分析的方法論就是數學降維方法的運用，其宗旨在通過新變量代替舊變量，同時新變量之間是獨立的，同時使用者還可以自己決定是否進行分布統計，因此，主成分分析就是一種以多數相關的變量取代少數不相關變量的分析模式。主成分分析的基本特征就在于其可以避免設定參數與實際誤差的影響到最后的統計分析結果，并且在統計的過程中該分析方法選取了較多的變量，提高了變量基數大小的準確性，同時在分析的過程中變量較少，而且較少的變量之間互相不影響，這樣的一個過程可以使得統計分析結果與實際情況更加符合。[1]
（二）因子分析
因子分析方法是在主成分分析基礎上發展出的分析方法，其主要研究的對象就是矩陣內部的聯系程度，即以帶有原始指標數據的矩陣為基礎，研究該矩陣的內部結構，進而尋找對該結構具有支配作用的獨立新的因子，從而定位那些能夠影響變量的特殊因子。因子分析的目的不在于尋找主因子，而是要知道這些因子所代表的含義是什么，可是主成分分析方法尋找到的主因子的解初始載荷矩陣并不滿足簡單結構原則， 各因子的典型代表變量不很突出，因而容易使因子的意義含糊不清，不便于以因子進行經濟解釋。為此可對因子進行旋轉，以便得到滿意效果。[2]
（三）聚類分析
聚類分析的基本定義是通過統計變量的分布情況，并在分析過程中將具有同類性質的變量予以歸納總結，從而實現減少系統變量的目的的一種統計學方法。[3]實際上，聚類分析法就是一個尋找一種統計量，即可以客觀反映變量之間密切聯系程度的統計量，在此基礎上對這些變量進行分類，目前常用的聚類統計量有距離系數和相似系數兩類。但是聚類分析方法主要有三種：系統聚類法、調優法、圖論法。
二、多元數據統計分析方法的意義
多元數據統計分析方法是隨著計算機的迅速發展而興起的數理統計學的分支，借助計算機對數據超強的處理能力而研發的統計分析軟件已經使得統計分析變得更加簡單，并且可以處理更大容量的數據，可以說大數據時代已然來臨，而多元數據統計分析方法也被應用到經濟發展的各個領域。多元數據統計分析主要是對數理統計方法的原理應用，進而對多變量問題進行研究的理論和方法，其可以將復雜的基尼指標變得簡單化，更加清晰地反映經濟指標的背后含義，這也是多元統計分析的最重要的作用，多元統計分析方法可以在不有損既有信息的前提下，進行變化和構造模型，使得復雜數據簡單化。
三、多元統計分析方法在國民區域經濟評價的應用
（一）武漢城市圈區域經濟發展指標的選取與分析
區域經濟發展的狀況是需要從整體上予以評估和考量的，而這種經濟評價可以客觀反映區域經濟發的綜合經濟實力，展現與區域內的整體經濟發展水平，綜合經濟實力就是區域內的具有的全部經濟實力和發展潛力，以及經濟地位和影響力。[4]
本文所選取的分析對象是武漢市的區域城市圈的經濟發展指標，其中的數據來源主要是湖北統計年鑒和湖北省統計局于2014年所公布的數據，通過這些數據我們可以大致了解武漢城市圈區域經濟的基本綜合經濟實力。所以，我們主要選取了其中的15項經濟指標，并標記為X1-X15，同時利用了SAS統計分析軟件進行了分析，最后的統計分析結果如下表。
（二）聚類分析及其結果評價
聚類分析主要是將需要分類的對象按照特定的規則和方法進行分類，我們主要是對這些數據的特征進行觀察，然后確定這些分類的。在聚類之后，同一組內的對象應當具有相似性，而不同組的對象是不相同的。我們根據表3.1的原始數據，我們可以對武漢城市圈區域內的九個城市進行聚類，結果如圖1和表2。
（三）結果評價
根據以上的聚類結果的分析，我們基本上把武漢城市圈區域內的九個城市分為三類，通過表圖1和表2可以看出，不同類別區域的指標分值的差異，由此也體現了其城市綜合經濟實力的差距。
首先，區域內的經濟實力最強的當屬湖北省會城市武漢，因為武漢是該區域內的經濟中心，基于其地理位置的優勢，交通和基礎設施完備，這些指標都是經濟發展的重要影響因素，而且武漢作為該區域經濟的中心，其領導地位是毋庸置疑的，武漢也需要充分利用自身的優勢帶動周邊經濟體的發展。
其次，該區域內的綜合經濟實力第二類就是黃岡、咸寧和孝感了，該三個城市的相同點都在于地理位置的便利性，而且經濟發展模式比較健康，在利用外資方面成績顯著，在武漢城市圈內整體實力較為強大，因此該類城市需要發揮自身的優勢，協同武漢共同實現區域經濟整體實力的提升。
第三類就是表2中的結果，該類城市的經濟綜合實力一般，其中的代表性城市有黃石和鄂州，這些城市區域的經濟發展比較快，可是相對于第一類和第二類的經濟實力還是有所差異性，特別是黃石地區的經濟基礎設施相對完備，但是在發展速度上還略顯落后，整體經濟發展水平還有待提高。
參考文獻：
[1] 朱小梅.多元統計分析方法在宏觀經濟分析中的應用[J].赤峰學院學報：自然科學版，2013（20）.
[2] 王友明.多元統計分析方法及其在經濟研究中的應用[J].安徽水利水電職業技術學院學報，2003（6）.
[3] 黃 燕，吳 平.SAS統計分析及應用[M].北京，機械工業出版社，2006.
數據統計分析的目的范文第3篇
【關鍵詞】 計算機模擬臨床病例試題 統計分析 命題質量
【中圖分類號】 G424 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 1006-5962（2013）01（a）-0001-02
1 計算機模擬臨床病例考試后對答題情況統計分析的重要性
以往考試結束后，只分析考生的成績，評價都是從定性角度去分析，得出的結論比較籠統。目前采用數理統計對答題情況進行定量分析，從而得出一系列有關試題試卷的參數和數據，然后與規定的標準參數指標進行對比，這樣就可以反映出試卷內容的偏差，從而合理給出試卷的評價1。計算機模擬臨床病例考試把書本知識通過臨床實踐轉化為技能。考試結束后，通過對答題情況統計，可以得到很多有效數據信息，分析后可以確定試題命題質量。
2 統計分析實例
現有一個專業計算機模擬臨床病例考試，試題為不定項選擇題，70個提問，100分，隨機抽取200人答題數據，進行統計。
2.1 統計每個提問各選項答題數據，計算每個提問平均分
（1）匯總每個考生的答題數據；（2）匯總每個提問所有考生答題數據；（3）統計各提問內各選項考生選擇數據；（4）計算每個提問每個考生得分；（5）計算所有考生在每個提問所得平均分；（6）對所得數據進行分析。
數據異常有三種：①平均分低于0.60為異常數據；②正確答案選擇人數太少；③錯誤答案選擇人數太多。
經過分析，數據異常見表1：
數據異常的分析：①參與考試的大部分考生對該知識點沒有掌握；②命題老師出題錯誤；③題庫答案錄入時有誤。
2.2 試題難度
非二分法的試題，應以考生在該題的平均分除以該題的滿分。
難度：0.00-0.39為難，0.40-0.69為中等，0.70-1.00為容易。
通過分析，得到數據：
難題13道；難度中等試題21道；容易試題36道。
難題所占比例為18%，難度中等試題所占比例為30%，容易試題所占比例為52%。試題難易度分配比較合理。
2.3 試題區分度
區分度是試題區分考生水平的程度，試題區分度的高低意味著試題對于能力強與弱的考生在測驗分數上的區別和鑒別度的高低 。
試卷區分度反映試題區分不同水平受試者的程度，即考生的不同水平，把優秀、一般、差三個層次的考生真正分別開。區分度高的考試，優秀、一般、差三個層次的考生都有一定比例，如果某一分數區間考生相對集中，高分太多或不及格太多的考試，區分度則低。
先將試題分數從高往低排序，前27%的考生為高分組，后27%為低分組。分別計算兩組在該道試題的難度值P，P1=27%高分組的難度，P2=27%低分組的難度2。
區分度D=P1-P2
試題的區分度在0.4以上表明試題優秀，0.3～0.39表明此題的區分度較好，0.2～0.29表明此題的區分度不太好需修改，0.19以下表明此題的區分度不好應淘汰。
按照區分度的算法，得到表2數據：
優秀試題53道，較好試題3道，需修改試題9道，淘汰試題5道。
這一標準并非絕對，根據考試性質有所不同。有些較易或較難的試題，其區分度往往偏小，這類試題只要科學無誤，又是必考內容，在標準參照考試中仍可應用，不必摒棄。
2.4 信度
信度是測量考試結果一致性的指標，目的是測試結果是否穩定可靠。測試的信度主要涉及到試題本身的可靠性和評分的可靠性這兩個方面。一般采用分半信度。對半法（the split-half method）。測試只進行一次，但將整份試卷的題目按單、雙數分成兩組來分別計分，再用公式計算整份試卷的信度系數。
求出相關系數r，再用斯皮爾曼-布朗公式進行校正，從而得出整個試卷的信度。
信度系數以1.00為最好，但實際測量都小于1.00。美國全國醫學考試委員會曾規定：信度小于0.70，則該考試所得分數價值不大；信度大于等于0.70，則可以用于常規考試。由于技能病例考試難度大于其他類別考試，因此認為信度值達到0.60以上，即可。
通過計算：
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。說明ID這份試卷信度是比較好的。
2.5 效度
測試效度（test validity）亦稱測試的有效性，指一套測試對應該測試的內容所測的程度。也就是說，一套測試是否達到了它預定的目的以及是否測量了它要測量的內容。
測試效度一般測試內容效度（content validity）。指一套測試題是否測試了應該測試的內容或者說所測試的內容是否反映了測試的要求，即測試的代表性和覆蓋面的程度。要有良好的內容效度，必須在考試命題、組卷時就應由命題專家及組卷人員根據考試的目標，要求對試卷內容組成進行合理設計。
內容組成應包括，各病種病例的分數比例，試題內容按教學要求掌握分類的不同層次：了解、熟悉、掌握。按試題測試目標分類的不同內容歸類：檢查能力、診斷能力、處理能力和其它能力。按試題難易度的不同內容歸類：難、中、易。
按照內容測試，ID這套試卷病種數多，覆蓋面廣，病例具有代表性。掌握層次了解、熟悉、掌握；測試目標：檢查能力、診斷能力、處理能力和其它能力；試題難易度：難、中、易都有所涵蓋。
本套試卷在命題組卷使用后，通過以上數據統計分析，可以得出結論：該套試題的命題質量總體良好。但是發現個別試題存在問題，為相關專業專家進行修正提供數據參考依據，經過進一步完善，補充進技能考試題庫，可以更好的為以后其它考試所使用。
3 結語
計算機模擬臨床病例試題需要在考試中得到檢驗， 只有通過試卷試題數據統計，提供給相關命題專家，經過分析研究，將不合格試題淘汰或修改，試題才能完善優化，試題質量才能真正得以提升。雖然考試后數據統計分析工作量巨大，但是對試題試卷的命題工作具有重要意義。因此， 試題統計分析是考試后需要繼續深入研究的內容。
參考文獻
數據統計分析的目的范文第4篇
【關鍵詞】環境研究法；實用性；實踐環節
環境研究法是農業高校環境類專業的一門重要必修課程，在專業人才培養方面具有重要地位[1]。該課程以試驗設計和數據統計分析為基礎，結合農業領域環境科學或環境工程方面的研究，從科研課題的選題、數據資料的收集、數據資料的整理及數據資料的統計分析等方面系統介紹環境科學領域開展科學研究的基本方法，這對于培養農業高校環境類專業人才的基本科研素質和能力具有重要意義。然而，該課程包含很多統計學的數學原理，教師授課普遍感覺難度較大，很多學生也覺得枯燥難學。為了激起學生的學習興趣，提高教學效果，我們認為可以從一下幾個方面進行教學改革：
1 闡明學好環境研究法課程的重要性
講環境研究法緒論時，對學生強調學好這門課程的重要意義對于提高學生對課程的重視程度，激發學生的興趣具有重要意義。要向學生強調環境研究法講述的是環境科學或工程領域最常用、最有效的試驗設計及數據統計分析的基本原理和基本方法，是一門實用性很強的工具課，是一項必不可少的專業技能，以引起學生對這門課的足夠重視。此外，結合學生學習的心理特點，強調學好這門課的現實意義。學生畢業后的去向一般是考研和就業兩條途徑，對于準備畢業后從事科研工作的學生，強調學好這門課程在科學研究、發表科研論文等方面的重要性；而對于就業的學生，學好這門課對于他們在工作中進行數據分析、工作報告撰寫等方面也是十分必要的。在緒論的講述過程中，結合實際案例，重點強調這門課的實際應用價值，從而調動學生的學習熱情，讓學生明白，學習這門課是有用的。
2 優化課程教學體系，重點講述課程的實用性內容
試驗設計基本原理和方法和統計分析基本原理是環境研究法課程的主要組成部分，這些內容大部分是比較抽象和枯燥的，如果教師不注意課程內容的邏輯性和針對性，很容易導致學生興趣下降，達不到理想的教學效果[2]。為了避免此情況的發生，在課堂講授過程中應當注意以下幾點：
（1）應突出重點和難點。在講試驗設計基本原理部分時，應該強調試驗設計過程中出現的基本概念，如處理、水平、試驗因素等，應結合實際案例，進一步讓學生理解這些概念的含義，最終的目標是讓學生能夠正確使用和表達這些概念。生物試驗設計部分內容繁多而零碎，這更要求教師要明確劃分出重點難點，讓學生做到有的放矢，而不是胡子眉毛一把抓。講統計分析部分時，教材或講義中往往包含過多內容，這其中的很多內容平時是不常用到的，如統計假設檢驗中的百分數的假設檢驗、卡方檢驗、適應性檢驗，統計分析部分的拉丁方試驗數據統計等，因此，對于這些內容，應該做適當刪減，從而能夠使學生能夠更加容易的理解常用試驗統計的基本原理。過分強調這些內容，一方面會使學生云里霧里，將各種數學原理交纏在一起，理不清思路，反而起到不好的教學效果；另一方面，即使學生能夠在課堂上把這些數學原理都能夠搞清楚，但如果以后很少用到這些數學模型，便會很快忘掉，教學效果也及其有限。而讓學生牢牢記住幾個常用的數學模型，就能夠在以后的科研實踐中拿來即用，達到事半功倍的效果。
（2）公式推導過程少講，多講統計分析的實際應用方法。讓學生理解環境研究法中的數據原理是基礎，而學習這門課的最終目的是實際應用。這門課中包含大量的復雜數學公式的推導，例如三因素方法分析各變異因素的劃分、平方和的計算、方差的計算、自由度的計算、以及多重比較過程的復雜計算，裂區試驗數據分析中的復雜計算等等，有些老師過分注重這些復雜公式的推導計算，不但學生覺得枯燥、難以理解，而且教師也常常一時思路混亂，出現講述錯誤，教學效果可想而知。然而，及時把這些公式的推導過程講好，意義又在哪里？目前各種試驗統計都是通過統計分析軟件進行，巨大的計算量交于電腦解決，人們只需要會分析統計結果就可以了，沒有哪個人會把那些復雜的公式記住。因此，這些公式推導過程讓學生大體知道來龍去脈即可，要把重點放在最后統計分析結果的解讀上，讓學生知道如何去看統計分析的結果，寫論文的時候如何表述這些結果，這才是最貼合實際的內容。
（3）布置適當的課程作業，及時批改作業。要達到理想的教學效果，對于環境研究法課程來說，只進行課堂講授是遠遠不夠的，還必須讓學生通過作業來加深對試驗設計和統計分析原理的理解和認識，因此，適量布置課堂作業是一個必不可少的環節。建議在試驗設計、以及每一種統計分析的數學模型部分均布置課堂作業，讓學生親自動手去寫試驗設計的方案、應該基本的統計分析公式去計算、最后把數據分析結果用文字表達出來。教師應及時批改學生作業，并將學生在作業中出現的典型錯誤在課堂上重點進行講述，加深學生的理解。
3 讓學生積極參與課堂，重視實習環節
要讓學生積極參與課堂，充分理解課堂內容是前提條件，因此，學生參與課堂環境應該在課程主要內容講完后進行。可以讓學生自己或者由教師選擇一個微型試驗，要求學生從選題依據、試驗設計、試驗實施、數據分析到最終結論，完成一個完整的試驗過程。小組合作是讓學生參與課堂的重要形式。合作學習被人們譽為“最重要和最成功的教學改革”，發達國家普遍采用這樣的教學方式。在引導學生參與學習的過程找那個，要讓每個學生真正參與試驗，在小組合作過程中，學生可以充分體驗學習過程，使參與面達到最大化，能夠進一步加深學生對所學知識的理解。學生完成試驗選題和試驗設計后，讓每個研究小組派出代表以PPT的形式宣講自己的試驗設計，讓其他同學提建議，一方面鍛煉學生的科學表述能力，另一方面可根據大家的建議進一步完善試驗方案。環境研究法課堂授課結束后，就進入實習環節，實習就是讓學生將確定好的研究方案付諸實施，讓學生親身感受試驗完整過程，同時將課堂上所學的知識應用到實際中去，最后形成一份完整的實習報告，教師可對實習報告進行檢查，對出現的問題進行及時指導。通過這些環節，學生及掌握了理論知識，又能做到將其在實踐中合理運用，必然會取得良好的教學效果。
【參考文獻】
數據統計分析的目的范文第5篇
近期，新華網股份有限公司（簡稱新華網，603888.SH）在上交所以27.69元/股的發行價格上市，是繼人民網（603000.SH）后最受矚目的傳媒企業IPO。中銀國際投資旗下文化基金總投資新華網金額為7726.56萬，持有約56個月，以發行價格估算所持有的386.3279萬股獲得1.0697億元人民幣賬面退出金額，投資回報倍數約為0.38，但隨著股價的上漲，該投資回報倍數應遠不止于此。截至發稿前，新華網已連續數個漲停，股價突破90元，相比發行價翻了3倍多。
按照國內PE機構常見的退出方式，即IPO退出、企業并購（M&A）、股權轉讓、清算、管理層并購（MBO）來看，通過IPO退出是公認的最優選擇。《英才》記者查閱Wind資訊數據，統計出 2015年10月至2016年10月PE的退出情況。
從統計可知，PE選擇最多的方式并非IPO，而是企業并購，金額達601.21億元;而隨著A股市場IPO審核的日趨嚴格、排隊時間較長，盡管潛在獲利也較高，但退出金額和案例數目都不及企業并購。在“資本寒冬”下，PE機構手中的項目該及時兌現是等待更高回報？ IPO退出 并非每筆都能獲利
2016年10月共有15.67億元賬面金額通過IPO上市退出，其中滬市平均發行市盈率為22.92，共有11.79億元賬面金額退出，總投資金額為6.07億元，投資回報倍數約為0.94;深市平均發行市盈率為22.51，共有3.88億元賬面金額退出，總投資金額為0.96億元，投資回報倍數約為3.04。
當然不是每筆PE上市投出的投資都是獲利的，根據Wind數據統計顯示2015年10月至2016年10月共有7家IPO公司，背后的PE機構上市退出（以賬面金額為依據），投資回報倍數為負數。
根據wind數據統計2015年10月至2016年10月共有175家PE機構從94家IPO企業成功退出，從IPO企業角度統計分析，PE機構上市退出獲利占總體的92.55%。
依據近一年的數據統計發現PE通過IPO退出持有時間平均為58.55個月，每家機構平均投資2734.12萬元，投資回報倍平均數為3.15。
非IPO退出 持有周期短一半
目前PE機構除了通過IPO退出以外，還有其他的方法，如：企業并購（M&A）、股權轉讓、清算、管理層并購（MBO）等多種方式。
根據Wind資訊數據顯示，從2015年10月至2016年10月PE通過M&A方式投資總金額1億元以上的共40筆，10億元以上的共5筆，最高投資金額是元禾與中信資本控股分別投資“哲信信息”與“鄭州金惠”金額皆為24.375億元元，通過M&A方式推出皆獲利0.13倍。
根據數據統計分析發現近一年以來M&A方式獲利平均倍數約為1.87倍、股權轉讓平均獲利倍數為0.9倍。M&A退出項目PE持有期間平均為22.27個月，股權轉讓持有期間平均為20.31個月。
錢都投在哪兒了？
