大数据与大数据经济学
大数据时代的经济学变革
大数据时代的经济学变革随着科技的快速发展，大数据时代已经悄然而至。
在大数据时代的影响下，经济学也发生了一系列深刻的变化。
本文将深入探讨大数据时代对经济学产生的影响和变革，以便更好地理解和应对这个时代带来的挑战。
一、大数据改变数据获取方式在传统经济学研究中，数据获取往往依赖于抽样调查或实验室实验。
然而，大数据时代的数据来源更加丰富多样，涵盖了社交媒体、物联网、电子商务等多个领域。
这些数据不仅数量庞大，而且包含了大量的非结构化和实时数据，为经济学研究提供了前所未有的数据基础。
通过大数据技术，经济学研究者可以更加全面地了解经济现象，挖掘潜在规律，为政策制定提供更有力的依据。
二、数据驱动的决策制定在大数据时代，经济学研究方法发生了深刻变化。
传统经济学通常依赖于理论和经验分析，而大数据时代的经济学研究更加注重实证研究，通过数据分析得出结论。
这种趋势使得经济学决策更加科学化和精细化，从而提高了政策制定的有效性和针对性。
此外，大数据技术的应用也使得企业和组织能够更好地理解消费者行为和市场趋势，优化资源配置和运营策略，提高竞争力。
三、经济学理论的拓展与更新大数据时代不仅改变了数据获取方式和决策制定方法，也拓展了经济学的研究领域和理论框架。
传统经济学主要关注经济变量之间的相互关系，而大数据时代的数据具有多样性、复杂性和不确定性，需要经济学研究者不断探索新的理论和方法。
例如，在信息经济、共享经济、数字经济等领域，大数据技术为经济学研究提供了新的视角和方法，推动了经济学理论的更新和发展。
四、挑战与应对尽管大数据时代为经济学带来了许多变革和机遇，但也面临着一些挑战。
首先，数据安全和隐私问题是大数据时代面临的重要问题。
大量的个人隐私和企业机密数据在网络上传播，如何保护数据安全和隐私成为亟待解决的问题。
其次，大数据技术需要更高的数据处理和分析能力，这需要经济学研究者不断学习和掌握新的技术和工具。
最后，如何将大数据技术与传统经济学理论相结合，构建适应大数据时代的经济学理论和方法体系，也是当前面临的重要挑战。
大数据经济学
大数据经济学在当今数字化的时代，大数据已经成为了一个热门的话题。
它不仅仅是海量的数据，更是一种能够改变经济运行方式和决策模式的重要资源。
大数据经济学作为一门新兴的学科，正逐渐引起人们的关注和研究。
大数据是什么呢？简单来说，大数据就是规模极其巨大、复杂到无法用传统的数据处理方式在合理时间内进行捕捉、管理和处理的数据集合。
这些数据来源广泛，包括互联网、社交媒体、物联网设备、金融交易等等。
它们的数量之大、增长速度之快，让人惊叹不已。
那么，大数据经济学到底研究什么呢？它主要关注大数据对经济活动的影响，以及如何利用大数据来优化经济决策和提高经济效益。
首先，大数据改变了企业的运营和竞争方式。
在过去，企业往往依靠有限的市场调研和经验来做出决策。
但现在，通过对大数据的分析，企业能够更准确地了解消费者的需求和行为。
例如，电商平台可以根据用户的浏览历史、购买记录和评价，为其推荐个性化的商品；制造企业可以通过分析设备运行的数据，提前预测故障，进行预防性维护，从而提高生产效率，降低成本。
其次，大数据为市场预测提供了新的手段。
传统的市场预测方法可能存在误差和局限性，而大数据能够整合更多的信息，提供更全面、更精准的预测。
比如，房地产企业可以利用大数据分析人口流动、就业趋势、政策变化等因素，来预测不同地区的房价走势；金融机构可以通过分析大量的交易数据，评估市场风险，做出更明智的投资决策。
再者，大数据推动了创新和新产品的开发。
企业可以通过挖掘大数据中的潜在需求和痛点，开发出更符合市场需求的产品和服务。
例如，共享经济的兴起就是基于对人们出行和住宿需求数据的分析和挖掘。
然而，大数据的应用也并非一帆风顺，它带来了一些挑战和问题。
数据质量和可信度就是一个重要的问题。
由于大数据来源广泛，数据的准确性、完整性和一致性可能无法得到保证。
错误或不准确的数据可能导致错误的决策。
数据隐私和安全也是不容忽视的。
大量个人和企业的敏感信息被收集和存储，如果这些数据泄露，将给个人和社会带来严重的损失。
探讨大数据对经济学的影响
探讨大数据对经济学的影响大数据是指在处理规模庞大、涉及多个领域的数据时所用到的技术和方法。
在过去的几年里，随着技术的进步和计算能力的提高，大数据已经成为一个重要的工具和资源，对经济学产生了深远的影响。
大数据为经济学研究提供了更多的数据来源和样本。
过去的经济学研究主要依赖于有限的数据样本和简化的模型，这限制了研究的深度和准确性。
而大数据的出现让经济学家能够处理更多、更全面、更准确的数据，从而获得更可靠的研究结果。
大数据改变了经济学研究的方法和手段。
传统的经济学研究主要基于理论推导和实证分析，这需要大量的时间和人力成本。
而大数据的应用使得经济学家能够更快速地分析数据并得出结论，从而加快了研究的进程。
大数据为经济学研究提供了更多的维度和视角。
传统的经济学研究主要关注宏观经济现象和宏观经济模型，对个体和微观经济现象的研究有限。
而大数据的出现使得经济学家能够深入研究个体行为和微观经济现象，从而提供更多细致和准确的经济分析。
大数据使得经济学研究更加包容和多样化。
传统的经济学研究主要关注经济理论的发展和验证，而大数据的应用使得经济学家能够更多地考虑其他学科的影响和因素，在经济学研究中引入更多的交叉学科内容，拓宽了研究的范围。
大数据的应用对经济政策的制定和实施产生了重要的影响。
传统的经济政策制定主要依靠计划经济和统计数据，而大数据的应用使得经济政策能够更加精准地制定和实施，从而提高了经济政策的效果和效率。
大数据对经济学产生了深远的影响。
它提供了更多的数据来源和样本，改变了研究的方法和手段，提供了更多的维度和视角，使得研究更加包容和多样化，并对经济政策的制定和实施产生了重要的影响。
随着大数据技术的不断创新和发展，其对经济学的影响将变得更加显著和重要。
探讨大数据对经济学的影响
探讨大数据对经济学的影响大数据是指邮件、社交媒体、网站访问、智能设备、传感器和其他数字来源产生的海量数据。
这些数据可以被用来发现新的商业机会、改善经济预测、提高生产效率和增强市场竞争力。
大数据的影响正在改变各个行业，包括经济学。
首先，大数据的存在使得经济学能够更加细致地研究实际经济现象。
传统的经济学研究依赖于有限的数据集，这通常只涵盖了一组相对较小的参数。
因此，经济学家必须制定假设并进行简化来使数据可操作。
这些假设和简化可能会导致误差、失真，影响结果的准确性。
大数据解决了这个问题。
它给出了一个更加全面的数据采集方式，因此可以使经济学家拥有更精准的数据以进行更加深入的分析。
其次，大数据让经济学家和决策者能够更好地预测未来事件和趋势。
经济学家所研究的现象通常都是非线性的，这意味着走势难以预测。
在大数据时代，收集和分析的数据量更大，相应的研究算法也日益复杂。
这导致经济学家更加精准地预测趋势变化、货物和服务的价格变化。
从而让企业能够更好地制定商业策略、避免损失，进而优化市场效益。
第三，大数据的存在使得经济学家和企业家更加依赖数据的模拟，而不仅是理论模型。
在大数据时代，经济模型的预测仅仅从小型数据集和假设中得出结论已不符合现实。
大数据的出现使得经济学家和企业家更能真实地模拟市场和经济现象。
所以，企业家可以通过以往的数据和分析，快速地预测新的市场趋势，并作出适应市场变化的决策。
最后，大数据的出现对经济学而言是一种革命性的机遇。
它允许经济学家和企业家通过数据来制定更加客观的决策，而非只是根据经验和推测。
这就使得经济学的品质得以提高，同时也使得市场表现更为积极。
要充分利用大数据的好处，我们需要更好地运用数据分析技能和处理大数据的技术，以提高经济学家和企业家的能力实现更好的预测和决策。
总之，大数据是一种经济学和市场创新的力量泉源。
大数据的出现使得经济学研究的方式发生了革命性的变化。
随着技术的进步和大数据研究的不断深化，我们有理由相信，大数据将为经济学和市场创新带来更多机遇，为我们创造更多价值。
经济学与大数据分析
经济学与大数据分析随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
它以海量、高速、多样和真实的数据为基础，通过先进的分析技术，揭示其中蕴藏的价值和规律。
在经济学领域，大数据分析正逐渐成为一种强有力的工具，对于经济现象的研究和预测有着重要的作用。
本文将探讨经济学与大数据分析的关系，并分析其对经济学的影响和应用前景。
一、大数据对经济学的影响大数据分析给经济学带来了深刻的影响。
首先，大数据的应用使得经济学研究可以基于更广泛、更真实的数据，避免了传统样本容量有限的问题，提高了研究的可信度和准确度。
其次，大数据分析可以揭示经济现象背后的潜在规律和关联性，帮助经济学家发现以往忽视的因素，并对经济现象进行更全面、更精确的解读。
再次，大数据分析技术的应用为经济学提供了新的研究方法和工具，使得研究者可以更好地理解经济系统的复杂性和动态性。
二、大数据分析在宏观经济研究中的应用大数据分析在宏观经济研究中有广泛的应用。
首先，大数据可以帮助经济学家更准确地了解市场供求关系和价格趋势，从而提供更有效的宏观经济政策建议。
例如，通过对大规模消费者数据的分析，可以实时把握消费者的购买意愿和消费趋势，为政府制定消费刺激政策提供依据。
其次，大数据分析可以帮助经济学家更全面地评估宏观经济政策的效果。
通过对经济各领域数据的跟踪和分析，可以及时发现政策的潜在风险和问题，引导政府及时调整政策，避免出现严重的经济危机。
三、大数据分析在微观经济研究中的应用大数据分析在微观经济研究中也有广泛的应用。
首先，大数据分析可以帮助企业更好地了解市场竞争环境和消费者需求，从而制定更科学的市场营销策略。
例如，通过对大规模的社交媒体数据的分析，企业可以快速了解消费者的口碑和评价，为产品改进和品牌推广提供依据。
其次，大数据分析可以帮助企业进行供应链管理和风险控制。
通过对供应链数据的跟踪和分析，企业可以及时发现供需不平衡、库存积压等问题，并采取相应的措施，提高运营效率和降低风险。
大数据对经济学意义的解读
大数据对经济学意义的解读随着技术的不断进步，大数据已成为当前社会发展的重要趋势，无论是政府还是企业都在积极探索如何利用大数据来推动经济发展。
本文将就大数据对经济学意义进行解读，分析其如何对经济学的研究和实践产生重要影响。
一、大数据的定义及特点大数据是指以超出常规软件性能所能处理的数据集为基础的一类数据处理工作。
其特点主要包括数据量大、多样性、时效性和价值性。
数据量大是大数据最突出的特点，传统的数据处理工作往往只能处理较小规模的数据，而大数据的数据量可以达到十亿级别。
多样性则指大数据不局限于某一种形式的数据，可以包括文字、图像、视频等多种形式的数据。
时效性意味着大数据的数据更新速度很快，具有较高的实时性。
而价值性则是大数据最重要的方面之一，它可以提供一些意想不到的重要信息，从而为企业和政府提供有益决策支持。
二、大数据对经济学的意义1. 数据驱动经济增长随着大数据技术的发展，在很多领域中，数据已经成为推动经济发展的最主要的驱动力之一。
在生产领域，大数据可以帮助企业更好地掌握市场需求，提高生产效率，从而提高企业的营运效益和竞争力。
在服务领域，大数据可以帮助企业更好地了解消费者需求，提供更优质的服务，从而获得更多的客户和市场份额。
同时，大数据也可以为政府提供更多的经济决策支持，帮助政府更好地规划经济发展和促进全民福利。
2. 数据分析成为经济学研究的一部分随着大数据技术的不断发展，越来越多的数据可以被存储和分析，大数据已成为经济学研究的重要组成部分。
比如，通过分析大量市场数据，经济学家可以更好地预测市场趋势和价格波动，从而为企业提供有益的决策支持。
同时，基于大数据的贸易分析已成为经济学研究的热点领域之一，有助于揭示各国之间的贸易关系、贸易流程和制度设计。
3. 促进经济结构调整和转型升级大数据可以为企业和政府提供更多的信息支持，从而促进传统经济向数字经济转型。
通过分析大数据，企业可以更好地发掘自身的优势和不足，及时调整经营策略，更好地适应市场变化。
大数据及大数据经济学
大数据及大数据经济学一、引言大数据是指在传统数据处理应用工具无法处理的大规模、高速率、多样化的数据集合。
随着信息技术的发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会的重要资源和发展趋势。
大数据经济学是研究大数据对经济产生影响的学科，涉及数据采集、处理、分析和应用等方面。
本文将详细介绍大数据及大数据经济学的概念、应用、挑战和未来发展趋势。
二、概念和特点1. 大数据的概念大数据是指规模巨大、速度快、多样化的数据集合，包括结构化数据和非结构化数据。
它涵盖了从传感器、社交媒体、电子商务、科学研究等各个领域产生的数据。
2. 大数据的特点（1）规模巨大：大数据的规模通常以TB、PB、EB等计量单位来衡量，远远超过传统数据处理工具的能力。
（2）速度快：大数据的产生速度非常快，要求实时或者准实时处理。
（3）多样化：大数据包含各种类型的数据，包括文本、图象、音频、视频等非结构化数据。
三、大数据的应用1. 商业领域（1）市场营销：通过大数据分析用户行为和偏好，提供个性化的推荐和定征服务，提高市场竞争力。
（2）供应链管理：通过大数据分析供应链数据，优化物流、库存和生产计划，提高运营效率和降低成本。
（3）金融风控：通过大数据分析客户信用、行为和交易数据，提高风险管理能力，防范金融风险。
2. 社会领域（1）医疗健康：通过大数据分析医疗数据，提供个性化的诊断和治疗方案，改善医疗服务质量。
（2）城市管理：通过大数据分析城市交通、能源、环境等数据，优化城市规划和资源配置，提升城市管理水平。
（3）教育教学：通过大数据分析学生学习情况和教学效果，提供个性化的教学和评估，提高教育质量。
四、大数据经济学的挑战1. 数据隐私和安全大数据的应用离不开个人和机构的数据，如何保护数据隐私和确保数据安全是一个重要的挑战。
2. 数据质量和可靠性大数据的质量和可靠性对于数据分析和决策的准确性和有效性至关重要。
3. 技术和人材大数据的处理和分析需要先进的技术和专业的人材，技术和人材的短缺是一个挑战。
探讨大数据对经济学的影响
探讨大数据对经济学的影响随着科技的不断发展以及信息技术的迅猛发展，大数据已经成为经济领域中不可忽视的的一个技术。
大数据是指海量、五花八门的数据集合，而经济学是对社会价值转化的理论研究，随着大数据对社会经济的影响逐渐明显，大数据对经济学也产生了很大的影响。
一、大数据使经济理论更加丰富大数据的概念刚刚被提出时，随着应用程序和服务的体量急剧增长，大数据分析逐渐成为机构和科学家探寻和理解市场、人类偏好和趋势的一种新的工具。
然而现如今，大数据已经成为了经济领域中的重要资源，有效利用大数据将可以创造出更为精细化的经济模型，并建立起更准确且更完整的经济理论。
大数据的来源可以是从网站浏览量、在线消费历史到社交网络分析等等，这些数据可能会导致经济理论上的局限性被打破，社会经济发展的趋势得以更加深入地研究和分析。
正因为如此，在新经济时代，许多传统的经济学理论已经不能很好地解释当今的经济现象，而大数据则为经济学家们解决这些难题提供了有效的工具和手段。
二、大数据推进了经济和金融领域的数字化和智能化数字化和智能化是在大数据方案中的最终目标，许多经济和金融领域的信息已经被数字化，这使得许多企业和机构能够更有效地执行其信息或者数字转型计划。
与此同时，人工智能可以帮助革命性地提高金融情报的速度，并在市场监管方面提供更准确的数据。
例如，许多机构正在尝试建立“智能证券交易系统”，这些系统可以利用大数据分析，以指导交易员做出具有更高成功率的决策。
后者也可以避免人性偏差和错误进行交易。
由于大数据技术的充分运用，金融和经济领域将会迎来更加智能化的趋势，数字和信息技术将会较为充分地得到运用。
三、大数据更好地揭示经济的潜在利润点随着科技的不断发展，社会经济的变化也变得更加复杂，这意味着产业链可能变得更加复杂，不可预测的风险和机会也将随之而来。
然而，有效地利用大数据将会使得我们更加深入地去理解市场。
无论是低成本、高增长，还是风险大、公正，大数据可以帮助我们确定经济市场上的潜在利润点，从而更好地优化和整合资源。
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大数据与大数据经济学2012年，Twitter上每天发布超过4亿条微博，Facebook上每天更新的照片超过1000万张,Farecast公司用将近10万亿条价格记录来预测机票价格，准确率高达75%,采用该系统购票，平均每张机票可节省50美元。
Gartner预测未来5年全球大数据将会增加8倍，其中80%是非结构化数据。
2013年世界上存储的数据将达到,如果将这些数据刻录到CDR只读光盘上，并堆起来，其高度将是地球到月球距离的5倍。
2011年，麦肯锡公司对全世界大数据的分布作了一个研究和统计，中国2010年新增的数据量约为250PB,而欧洲约为2000PB,美国约为3500PB,大数据已经深深地充斥了人类经济社会的许多角落。
著名未来学家阿尔文?托夫勒(1980)^很早就在其经典著作《第三次浪潮》中，将大数据热情地赞誉为“第三次浪潮的华彩乐章”，但是大数据成为高频词是最近一两年的事情。
随着社交网络、物联网、云计算的兴起，数据规模越来越大，2011年5月，全球知名咨询公司麦肯锡(MckinseyandCompany)发布了《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》2报告，标志着‘‘大数据”时代的到来，指出‘‘数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。
2012年世界经济论坛发布了《大数据、大影响》3的报告，从金融服务、健康、教育、农业、医疗等多个领域阐述了大数据给世界经济社会发展带来的机会。
2012年3月，奥巴马政府发布《大数据研究和发展倡议》4,投资2.5亿美元，正式启动大数据发展计划，计划在科学研究、环境、生物医学等领域寻求突破。
据Gartner 公司2012年8月发布的技术发展生命周期5趋势图(图1),大数据不到两年时间内成为新技术发展的热点。
一时间大数据蜂拥袭来，那么什么是大数据?大数据对传统经济学会带来哪些冲击?传统经济学应该如何面对大数据带来的挑战?对于什么是大数据，目前业界并没有公认的说法。
Dumbill(2012)6采用IBM公司的观点,认为大数据具有“3V”特点，即规模性(Volume)、多样性(Variety)、实时性(Velocity)。
以IDC为代表的业界认为大数据具备“4V”特点，即在3V的基础上增加价值性(Value)。
NetApp公司7认为大数据应包括A、B、C三大要素，即分析(Analytic)、带宽(Bandwidth)和内容(Content)。
所谓大分析(BigAnalytics),指通过对大数据进行实时分析后带来新的业务模式，帮助用户获得洞见，从而更好地进行客户服务;高带宽(BigBandwidth)指快速有效地消化和处理大数据;大内容(BigContent)—方面指大数据包括结构化、半结构化数据与非机构化数据，另一方面则是指对数据的存储扩展要求极高，能轻松实现数据的恢复、备份、复制与安全管理。
Gartner认为，大数据需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力，满足海量、高增长和多样化信息资产的需要。
大数据是工业传感器、互联网、移动数码等固定和移动设备产生的结构化数据、半结构化数据与非结构化数据的总和，大数据重在实时的处理与应用，以获得所需要的信息和知识，从而实现商业价值以及为公共管理服务。
数据挖掘和人工智能等应用工具在大数据处理中发挥着重要作用，现代信息技术是大数据赖以存在和发展的重要支撑力量。
二、大数据给经济学带来的影响Victor(2012)8在其最新著作《大数据时代—生活、工作与思维的大变革》中指出，大数据时代，思维方式要发生3个变革：第_，要分析与事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量数据样本;要总体，不要样本。
第二，要乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性。
第三,不再探求难以捉摸的因果关系，应该更加注重相关关系。
杨华磊(2013)9分析了高频数据对传统经济学研究范式的冲击，出现了‘‘非主流经济学就是致力研究异常现象的经济学”，当然高频数据与大数据不是一回事，两者之间存在交集。
那么，大数据给经济学带来了哪些影响昵?(一)大数据研究对象变成了总体传统经济学研究中，由于搜集数据的条件所限，人们往往对数据进行抽样，用少量样本来进行研究，这一传统一直延续至今，并且成为经济学研究的主流做法，但是抽样的质量对研究结果影响很大，比如公众对政府统计部门公布的物价指数和基尼系数引发的怀疑。
在大数据时代，很多场合下已经无需进行针对样本的研究，直接将总体作为研究对象，从而很大程度上改变了数据来源方式，对数据的处理也产生了深远的影响。
(二)大数据不需要基于假设检验的研究传统的经济学研究，往往根据研究内容提出数个假设，然后再采用数学模型基于统计检验来验证假设。
但在大数据时代，由于有足够的变量、足够的数据，可以采用人工智能来进行数据挖掘和知识发现，得到的结论是成百上千的，和传统经济学研究需要验证假设的数量永远不是一个数量级。
在大数据时代，如果继续采用传统的假设检验方法进行研究，永远是不充分的、不完备的、无法满足需要的。
大数据时代重在对数据处理的多样化结果进行分析，可以是基于经济学的，也可以是基于应用的，从而辅助人们决策。
此外，由于变量的完备性要求使得传统的基于假设验证的研究有时变得十分尴尬。
比如，研究研发投入对企业绩效的影响，需要考虑的不仅仅是研发投入，还要考虑企业资本结构、竞争水平、人员素质、行业特点、管理能力等诸多因素，研究者重点关注的是研发投入的弹性系数，但却得到了其它所有数十个变量的弹性系数，从而使研究重心不容易掌握。
(三)大数据使得因果关系变得不太重要传统经济学是一门解释科学，重在对经济现象进行解释，了解他们的因果关系，但在大数据时代，这样做是远远不够的，大数据甚至可以发现事物发展潜在的规律，以供经济学家解释，具有_定的“智能性”，某种程度上超越了经济学研究的因果关系。
大数据并没有改变因果关系，但是使传统经济学的因果关系变得不太重要。
比如经济学家在预测房价时，无非是根据住房价格变化的影响因素来进行分析，比如经济发展水平、人均收入、土地价格、宏观房产政策、地点等因素。
但谷歌预测房价时，根据住房搜索查询量变化进行预测，结果比不动产经济学家的预测更为准确及时。
IBM日本公司，通过检索关键词“新订单”“雇员“生产”等来预测采购经理人指数，仅用6小时就得出结果，并且和专业的采购人指数分析师们计算的结果基本一致。
大数据并没有改变因果关系，但使因果关系变得意义不大，很多时候因果关系成为‘‘正确的废话”。
(四)传统的因果关系有时无法验证弄清事物之间的内在联系和作用机制，一直是传统经济学研究的核心。
但有时因果关系是没有办法验证的。
比如新产品上市，人们往往倾向于购买新产品，这样对旧产品的需求会下降，那么旧产品价格应该立即回落，这是其一。
从另外—个角度，如果大家都认识到这一点，就会贪便宜购买旧产品，短期内会造成旧产品供不应求，反而导致旧产品涨价。
究竟是涨是跌，要看这两种因素谁弱谁强，采用传统经济学研究方法是难以验证这两种效应的，只能验证两种效应作用的综合结果。
实际情况是，在大数据时代，西雅图g公司分析了近400万商品的超过250亿条价格信息，发现新产品上市时，短期内旧产品价格是上涨的，过一段时间才逐步回落。
采用大数据，既可以知道多少人购买旧产品，也能知道多少人购买新产品，以及旧产品价格变化的规律。
在这种情况下，我们知道所有的因果关系，却难以检验，并且没有意义，知道结果更重要。
(五)传统经济学研究具有滞后性传统经济学对于新生事物是不敏感的，必须等事情发生并且成长到_定规模以后才能搜集到足够数据进行相关研究。
在大数据时代，可以通过海量数据对经济行为进行分析，一旦有新情况、新动态立即予以关注，从而实现对新生事物的早期干预和分析，因此具有前瞻性。
大数据本身就具有智能，可以辅助经济学发现知识。
(六)大数据对基于统计检验的计量经济学冲击很大建立在回归和统计检验基础上的计量经济学以其严谨的逻辑成为经济学研究的重要方法论，迄今为止，诺贝尔经济学奖获得者有近半数是计量经济学家，但大数据动摇了这_根基，比如采用普通回归研究自变量X于因变量Y的关系，对于X回归系数采用t检验，_般认为相伴概率小于0.05(特殊情况可以放大到0.1)就说明两变量相关。
其实在这种情况下，犯两变量不相关错误的可能性是5%，以CNNIC 发布的《第31次中国互联网络发展状况统计报告》M为例，2012年底我国网民数量达5.64亿人，假设我们研究网民平均受教育年限(X)与上网时长(Y)的关系，5%就是2820万人，此时我们还能漠视这5%的错误吗?同样，如果t检验的相伴概率为0.95,那么很明显说明平均受教育年限与上网时长不相关，但同样会犯错误，即有5%的可能性平均受教育年限(X)与上网时长(Y)是相关的，会涉及2820万网民，这同样是不能忽视的。
(七)大数据对经济学建模提出挑战传统的经济学研究，往往采用1个或少数几个数学模型来进行研究，但任何模型都各有长处，也各有其局限，没有包治百病万能的数学模型。
比如动态面板容易使投入变量的弹性系数估计变小，空间面板容易出现空间矩阵设置方法不当导致结果偏误，面板变系数模型难以和空间面板结合使用，面板联立方程模型对方程形式的要求极高，面板向量自回归模型难以和空间面板融合等等。
在研究同一问题时，可用模型其实较多，有没有最佳模型昵?这恐怕是个无解的问题。
实际情况是，迄今为止传统经济学研究得出的结论，至多只能说明采用甲模型的结论，并不具有普适性，换个乙模型结论可能立即就变了，其实研究结论是脆弱的。
此外，在研究同一个问题时，即使采用同一模型，由于模型的变量选择、估计的方法、参数设置、滞后期选择等不同，也会导致估计结果相差很大。
在大数据时代，借助云计算和分布式处理等现代信息技术，往往可以采用成百上千的模型来进行研究。
Google公司在预测2009年美国甲型H1N1流感爆发时间时，把5000万条美国人常用的检索词条和美国疾控中心2003-2008年期间季节性流感传播数据进行比较，希望通过搜索记录判断这些人是否得了流感，先后共采用了4.5亿个不同的数学模型，预测结果和官方数据的一致率高达97%,但比官方节省了两周时间，从而为政府采取相关措施赢得了宝贵的时间。
在传统经济学研究中，由于研究对象错综复杂，直接影响与间接影响因素众多，变量的完备性被认为是不可能的事情，往往只能选取少数变量来进行研究，达到一个相对满意的结果。
在大数据时代，我们可以获取越来越多的变量，从而使遗失变量的可能性降到最低，这样在研究中由原来的数个变量可能会变成数十个甚至成百上千的变量，在这样的情况下，对原有的建模技术就带来了巨大挑战，对计量经济学的发展将会产生深远影响。