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私募股权投资市场经过二十余年的发展，资产管理规模超过6万亿，活跃机构超过万家。那应该从哪几方面来筛选适合自己的私募股权产品呢？
1、私募股权基金所投资的行业：选择能够把握产业趋势，投资于创新行业的基金。考虑技术创新和消费升级等新经济领域，比如大数据、云计算、医疗健康、大文娱等行业；
2、私募股权基金的投资阶段：除了近几年发展比较完善的PE即成熟期的投资，投资阶段开始逐步的向两端延伸，天使、VC、并购基金得到了市场广泛的认可。
㈡ 大数据为人类未来规划无限可能
大数据为人类未来规划无限可能_数据分析师考试
大数据产业现在风生水起，作为制造信息系统、制造物联、制造大数据、计算智能等方面的专家，从您的角度来看什么才是大数据？
李少波：目前来说，学术界、科研界、我国IT学术界、企业对大数据都有自己不同的解读与看法。
但是我更偏向这个观点：大数据代表着数据从量到质的变化过程；代表着数据作为一种资源在经济与社会实践中扮演越来越重要的角色，相关的技术、产业、应用、政策等环境会与之互相影响、互为促进。从技术角度来看，这种数据规模质变后带来新的问题，即数据从静态变为动态，从简单的多维度变成巨量维度，而且其种类日益丰富，超出当前技术与工具控制管理的范畴。这些数据的采集、分析、处理、存储、展现都涉及复杂的多模态高维计算过程，涉及异构媒体的统一语义描述、数据模型、大容量存储建设，涉及多维度数据的特征关联与模拟展现。然而，大数据发展的最终目标还是挖掘其应用价值，没有价值或者没有发现其价值的大数据从某种意义上讲是一种冗余和负担。
2.大数据改变生活 在五大方面已现端倪
贵州商报：在此前的数博会上商界大佬纷纷来到贵阳，您也在数博会上发表了大数据前沿及发展建议的讲话，那么在您看来，大数据应用发展的热点在哪些方面呢？
李少波：随着大数据应用越来越广泛，大数据已经跟人们息息相关，对于大数据应用来说，其实可以归纳为几个方面：
首先，大数据让联合国人道救援更快捷有效。前不久尼泊尔大地震期间，联合国与Frog设计咨询公司合作搭建了一个平台，分享数据及数百万尼泊尔应急人员信息，搭建了几个大型数据库。利用大数据技术，实现了救援资源的优化配置，提高了救援效率。
其次，大数据深度参与政府治理。政府既是大数据发展的推动者，也是大数据应用的受益者。政府应用大数据更好地响应社会和经济指标变化，解决城市管理、安全管控、行政监管中的实际问题，预测判断事态走势等。
再次，大数据变革公共服务方式。大数据在公共服务领域的应用，可有效推动相关工作开展，提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值。如在深圳综合交通运行指挥中心囊括了全市交通信息化系统和海量的交通基础数据，路况图被即时发送到各个路口，让司机自行选择最优行车方案，使得交通资源得到充分合理的分配。
然后，大数据推动企业产品创新。基于大数据的产品创新设计具有典型应用，如特斯拉基于Linux深度定制的车载系统，实现了实时远程车辆诊断和自动软件更新，实时监测车辆驾驶状态和周边环境，路线优化及应急处理。
最后，大数据实现人体健康预测。中医可以通过望闻问切手段发现一些人体内隐藏的慢性病，甚至看体质便可知晓一个人将来可能会出现什么症状。人体体征变化有一定规律，而慢性病发生前人体已经会有一些持续性异常。智能硬件结合大数据技术，使得慢性病的大数据预测变为可能。
3.六条建议 为贵州大数据产业发展出谋划策
贵州商报：贵州是第一个把大数据作为省级战略来发展的省，您觉得未来贵州应该如何来更好的发展大数据产业呢？
李少波：大数据无疑是巨大金矿，但说到贵州发展大数据产业，我在这里谈一点我个人的建议：
一是抓紧制定大数据相关政策法规。制定大数据发展战略、政府数据开放政策及数据安全及网络用户隐私保护标准和制度。政府应该采取相关措施，推动数据开放，实现数据资源共享。
二是组建产业联盟，构建以企业为主体、产学研联合发展机制。借鉴北京、上海等地区的经验，整合上下游企业、研发机构等产业链资源，联合省内大数据技术应用领域的制造者、使用者与研究机构，成立大数据产业联盟。
三是加快大数据基地建设及大数据企业培育。加快建成中国电信、中国移动、中国联通贵安数据中心项目，支持金融机构和企业在贵州省建设数据中心，引进一批国内外知名云计算、大数据龙头企业，汇聚一批大数据采集、存储、分析、加工、应用等中小企业，形成一批创新型研发平台，培育一批基于大数据的信息消费、文化创意、先进制造等领域新兴业态。通过引进行业领先企业与培育本地企业相结合的模式，着力拓展大数据产业链。
四是快速推进大数据基础研究及科技创新。引导高等院校、科研机构和大数据产业联盟、行业协会等相关组织及成员企业参与贵州省大数据产业发展，进一步健全创新体系，提升创新能力，加快大数据产业共性、关键或前瞻性技术的研发，促进大数据领域产学研用结合。
五是建立大数据产业投融资体系。建立贵州省大数据产业发展基金、投资基金，与风险投资基金、私募股权投资基金、产业投资基金等共同构建多层次投资体系，满足大数据产业不同类别企业及其在不同阶段的发展需求。加强土地政策支持、出台财政税收优惠政策、鼓励企业科技创新、积极引导民间资本流入大数据产业链。
六是加强人才队伍建设。鼓励贵州省高等院校开设大数据相关的本科生、研究生课程，设立博士生、硕士生大数据研究方向，培养新一代数据研究人员和工程师等高端人才。积极引进高端人才，重点引进一批活跃在大数据技术发展前沿、国际领先水平的高端专业人才和团队。围绕大数据产业所需的专业人才，建设大数据专业人才培养基地。
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㈢ 哪里可以找到私募股权发展现状的数据
根据数据统计结果，2013年共新募集完成349支可投资于中国大陆地区的私募股权投资基金，募资金额共计345.06亿美元，数量较2012年略有下降，金额同比增长36.3%
纵观2013年我国私募股权基金的发展，呈现出以下特点：
募资市场回暖，外币基金更为活跃。从2013年新完成募集的349支私募股权投资基金来看，尽管募集数量同比下降5.4%，但是募资金额同比增长36.3%，募资市场复苏迹象明显。其中，外币基金新增27支，披露金额的26支共计111.80亿美元，募集热度出现回升。
投资规模有所增长，成长资本、房地产、PIPE为主要投资策略。2013年披露金额的602起私募股权投资案例涉及交易金额244.83亿美元，同比增长23.7%。其中大宗交易共发生15笔，涉及金额超过94亿美元，有效带动了投资金额的迅速增长。
从投资策略来看，2013年成长资本、PIPE、房地产投资三种策略占据全部策略类型的95%以上。其中，披露金额的成长腾达资本投资384起、房地产投资100起、PIPE投资92起，涉及金额分别为126.12亿美元、63.39亿美元、45.63亿美元。全年还发生并购投资14起，夹层资本7起、过桥投资2起。
并购退出占比27.2%，香港主板成为通过IPO实现退出的主要场所空间。由于2013年国内IPO经历了漫长的空窗期，在主退出众多渠道受阻的情况下，退出创造市场呈现多元化态势，其中发生并购退出案例62笔，占总案例数的27.2%，成为最主要的退出方式。全年41笔IPO退出案例都发生在境外，其中香港主板IPO退出34笔。此外，本年度股权转让与股东回购各发生47笔与38笔，管理层收购发生20笔，另有以房地产基金退出为主的其他方式退出17笔，清算退出3笔。
我国私募股权投资基金存在的问题
相关政策法规不完善。我国现行《证券法》虽对非公开发行证券有所规定，但并未将PE等私募形态基金纳入规范范围，且现行《证券投资基金法》也不涉及私募形态基金。《公司法》、《合伙企业法》、《信托法》等法律法规虽然为私募股权投资基金的设立、发展提供了些许法律支持，但是这些法律法规的一些细则并没有出台，影响了法规的可操作性。
监管机制责任不到位。私募股权投资基金涉及募集资金和投资活动，触及面广，涉及部门较多。在当前以机构监管为主的分业监管制度下，政府部门的监管职责或相互重叠或没有明确划分，造成监管法律基础缺失、监管主体不明确、具体监管机制设计不够完善以及政府监管与自律监管边界不清晰等主要问题，在实务上对私募股权投资基金发展产生困扰。
私募股权投资重点领域主要为传统行业。国外经验表明，私募股权投资基金主要投资于创新产业。但我国本土私募股权投资基金主要分布于传统行业，富于技术创新的高新技术产业则相对缺乏资金，不利于我国高新技术产业和中小企业的长期发展，同时遏制了私募股权投资创新产业的动力。
㈣ 现在市场上非常火的大数据基金靠谱吗
我认为大数据是未来的趋势 i100我有 i300我也买了点 买基金就要顺势而为
㈤ 如何看出私募股权基金的骗局
要想看出私募股权基金的骗局就要先了解私募股权基金的风险。
首先是分为两类：商回业风答险和违规风险
商业风险是指在私募股权基金进入公司后公司运营产生亏损或因其他原因产生的到期无法兑付的情况，这种风险是可控的且合理存在的，与收益相伴而生，商业风险转变为损失时，由投资人自行承担。要想规避商业风险就要选择信誉较好的基金公司的产品，详细了解基金投向和风控措施，慎重选择，该种风险谈不上骗局，属于正常市场风险。
违规风险又分为事前的违规风险和事后的违规风险，其中事后的违规风险主要表现为企业在获得资金后挪用或转移，这时主要考验基金公司的监管运营能力，要想规避最好的方式是选择信誉较好的基金公司。
事前的违规风险可以说是基金公司参与的违规骗局，主要体现为超额募集或者改变投向等。这种骗局主要靠高回报和客户服务作为诱饵，要想甄别需谨记羊毛出在羊身上，目前实体经济能承受的财务成本大都不超过12%年化，扣除基金公司的运营成本、客户服务成本和较高的销售提成、项目提成，能留给投资者的利润空间不会太大，万万不可贪图利息丢了本。所以说到底，抵制高利润诱惑和选择有信誉的基金公司是规避私募股权基金骗局的最重要因素。