大数据的经济学研究文献综述
大数据时代文献综述(一)2024
大数据时代文献综述（一）引言概述：随着信息技术的不断发展和数据的大规模积累，大数据时代正以前所未有的速度产生着深远的影响。
在这个时代，大数据的应用已经渗透到诸多领域，如金融、医疗、交通等，给社会带来了诸多的机遇和挑战。
本文旨在通过文献综述的方式，介绍大数据时代的概念以及其主要特点，分析大数据对经济社会发展的影响，并总结目前相关研究的主要问题和趋势。
正文内容：一、大数据时代的概念和特点1. 大数据的定义和范围2. 大数据的四个特点：大量性、高速性、多样性和价值密度3. 大数据的数据源和采集技术4. 大数据的存储和处理技术5. 大数据的隐私与安全问题二、大数据对经济发展的影响1. 大数据在市场营销中的应用及效果2. 大数据对企业决策的支持作用3. 大数据对商业模式创新的推动4. 大数据对供应链管理的优化5. 大数据在金融行业的应用和风险管理三、大数据对社会发展的影响1. 大数据在医疗领域的应用和医疗服务的改进2. 大数据对教育领域的影响和学习模式的改变3. 大数据在城市规划和交通管理中的应用4. 大数据对环境保护与可持续发展的促进5. 大数据对政府决策与治理的影响四、大数据研究的主要问题和趋势1. 大数据的质量与准确性问题2. 大数据融合与共享的难题3. 大数据的处理与分析技术的挑战4. 大数据隐私保护的法律与伦理问题5. 大数据人才培养与研究的跨学科合作五、总结在大数据时代，大数据的产生和应用不仅带来了巨大的机遇，也带来了诸多挑战。
大数据已经对经济社会发展产生了深远影响，但同时也暴露出一系列问题。
未来，需要进一步研究与探索大数据的质量与准确性、处理与分析技术以及隐私保护等方面的问题，加强跨学科合作，培养专业人才，以更好地应对大数据时代的挑战与机遇。
文末总结。
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述引言：随着信息技术的迅猛发展，我们正逐渐进入一个被大数据所主导的时代。
大数据的产生和应用已经深刻地影响着我们的生活和工作方式。
本文综述了大数据时代的相关文献，旨在探讨大数据的定义、特点、应用领域以及对社会经济发展的影响。
一、大数据的定义和特点1. 定义：大数据是指规模巨大、类型多样、生成速度快，无法通过传统数据处理工具进行处理和分析的数据集合。
2. 特点：a. 规模巨大：大数据以TB、PB甚至EB为单位进行存储和处理。
b. 类型多样：大数据包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
c. 生成速度快：大数据的生成速度远远超过了传统数据处理的能力。
d. 价值密度低：大数据中包含了大量的噪音数据，需要通过数据挖掘和分析来获取有价值的信息。
二、大数据的应用领域1. 商业和市场营销：大数据可以帮助企业分析消费者行为、市场趋势和竞争对手情报，从而制定更有效的营销策略。
2. 金融和风险管理：大数据可以用于金融交易分析、风险评估和欺诈检测，提高金融机构的风险管理能力。
3. 医疗和健康：大数据可以用于医疗数据分析、疾病预测和个性化医疗，提高医疗服务的质量和效率。
4. 城市规划和交通管理：大数据可以帮助城市规划者分析交通流量、优化交通路线和改善城市交通拥堵问题。
5. 教育和学术研究：大数据可以用于学生学习行为分析、教育资源优化和科学研究数据处理。
三、大数据对社会经济发展的影响1. 经济增长：大数据的应用可以促进创新和创业，推动新兴产业的发展，从而推动经济增长。
2. 就业机会：大数据的发展需要专业人才，将为就业市场提供更多的机会，同时也需要培养适应大数据时代的人才。
3. 个人隐私和数据安全：大数据的应用需要处理大量的个人数据，对个人隐私和数据安全提出了新的挑战，需要加强相关法律和技术手段的保护。
4. 社会治理和公共服务：大数据可以帮助政府更好地了解社会民生需求，优化公共服务和社会治理，提高政府决策的科学性和精准性。
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述【大数据时代文献综述】【引言】随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当今时代的热点话题之一。
大数据的产生和应用给各行各业带来了巨大的变革和机遇。
本文将对大数据时代的相关文献进行综述，从定义、特点、应用领域等方面进行详细介绍，旨在全面了解大数据时代的现状和未来发展趋势。
【定义】大数据是指规模巨大、类型繁多且难以在常规时间内处理的数据集合。
根据国际数据公司IDC的定义，大数据具备“3V”特征：Volume（数据量大）、Velocity （数据处理速度快）和Variety（数据类型多样）。
此外，还有人们提出了“4V”或者“5V”的概念，即Value（数据价值）和Veracity（数据真实性）。
【特点】大数据时代具有以下几个显著特点：1. 数据量巨大：大数据时代的数据量呈指数级增长，远远超过传统数据库处理的能力范围。
2. 处理速度快：大数据处理需要具备高速的计算和分析能力，以满足实时决策和应用的需求。
3. 数据类型多样：大数据涵盖了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、图象、音频等。
4. 数据价值高：通过挖掘和分析大数据，可以揭示隐藏的关联性和价值，为企业和社会创造更多商业机会和社会价值。
5. 数据真实性要求高：大数据的真实性对于决策和应用至关重要，因此数据质量和数据安全成为大数据时代的重要问题。
【应用领域】大数据时代的应用领域广泛，以下是几个典型的应用领域：1. 商业智能和市场营销：通过大数据分析，企业可以深入了解消费者的需求和行为，提供个性化的产品和服务，从而提高市场竞争力。
2. 金融风控和欺诈检测：大数据分析可以匡助金融机构及时发现风险和欺诈行为，提高风险管理和客户信任度。
3. 医疗健康：通过大数据分析，可以实现个性化的医疗诊断和治疗方案，提高医疗效果和患者满意度。
4. 城市管理和智慧城市：大数据分析可以匡助城市管理者更好地了解城市运行情况，提供智慧交通、智慧能源等解决方案，提升城市管理效率和居民生活质量。
文本大数据分析在经济学和金融学中的应用_一个文献综述
文本大数据分析在经济学和金融学中的应用:一个文献综述文本大数据分析在经济学和金融学中的应用: 一个文献综述引言随着信息技术的发展和互联网的普及，数据量呈指数级增长。
大数据时代的到来带来了对数据的更全面、更深入的分析需求。
传统的经济学和金融学方法往往局限于小样本数据，难以展现全局趋势和宏观影响。
然而，文本大数据分析作为一种新兴的数据挖掘技术，可以挖掘和分析海量的非结构化数据，使得经济学和金融学研究更加客观和全面。
本文将对文本大数据分析在经济学和金融学中的应用进行综述，探讨其对研究方法的改进和决策制定的影响。
一、文本大数据分析的基本概念与方法1.1 文本大数据的特点文本大数据，是指通过网络、社交媒体、新闻报道、博客等途径产生的非结构化文本数据。
相较于传统的结构化数据，文本大数据具有以下特点：不规则性、不完备性、多样性、时效性和高维度。
1.2 文本大数据分析的方法文本大数据分析的方法一般分为三个步骤：数据预处理、特征提取和模型构建。
其中，数据预处理包括数据清洗、分词和去噪等；特征提取则针对不同的研究领域选择不同的方法，常用的特征提取方法包括主题模型、情感分析和文本聚类等；模型构建则通过机器学习、深度学习和自然语言处理等技术构建相应的预测或分类模型。
二、文本大数据分析在经济学中的应用2.1 文本大数据对经济普查的影响传统的经济普查往往需要进行实地调查和填表，费时费力且容易受到个体误差的影响。
而文本大数据分析可以通过挖掘社交媒体等平台上的用户行为数据，收集消费、投资和就业等方面的信息，从而实现对经济活动的实时监测和评估。
2.2 文本大数据对产业研究的影响文本大数据分析可以挖掘新闻报道、公司公告和专家观点等信息，帮助研究者了解产业发展趋势和市场动态。
例如，通过分析公司财报和媒体报道，可以预测公司的盈利能力和市场表现，使投资决策更加科学和准确。
三、文本大数据分析在金融学中的应用3.1 文本大数据对市场情绪的影响传统的金融学理论常常忽略了情绪对市场的影响，而文本大数据分析可以通过对社交媒体上的情绪进行监测和分析，揭示市场参与者情绪对市场走势的影响。
大数据的经济学研究文献综述
大数据的经济学研究文献综述学院:金融学院班级：13金融学硕姓名：熊美兰摘要:本文从传媒经济本体研究、产业经济学视角下的传媒经济研究、传媒经济研究工具的创新等方面来管窥近年来该领域的主要关注点以及新趋势和新突破,同时关注传媒经济学科体系研究的最新发展。
本年度传媒经济研究主题较为集中，主要是探讨传媒产业的数字化生存、全媒体转型策略与路径。
演化经济学、制度经济学、计算机和通信技术等视角和方法的引人,更加凸显了传媒经济学“跨学科”和“融合”的特征。
关键字:全媒体；三网联合；大数据；云计算;传媒经济学一、引言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1.2ZB（1ZB＝1024ＥB,１EB=1024PB,1PB=1024TB,1TB=1024GＢ),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)［1]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(Ｍckinsey aｎｄCｏmpaｎy)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。
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述引言：随着信息技术的快速发展，大数据已成为当今社会的热门话题。
大数据时代的到来给各个领域带来了巨大的机遇和挑战。
本文将对大数据时代的相关文献进行综述，探讨大数据的定义、特点、应用领域以及对社会经济发展的影响。
一、大数据的定义和特点1. 定义：大数据是指规模庞大、种类繁多、速度快、价值密度低的数据集合。
这些数据来自于各种来源，包括传感器、社交媒体、互联网等。
大数据具有高度的复杂性和多样性，需要利用先进的技术和工具进行处理和分析。
2. 特点：（1）规模庞大：大数据的规模通常以TB、PB甚至EB为单位，远远超过传统数据处理能力。
（2）种类繁多：大数据包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频等。
（3）速度快：大数据的产生速度非常快，需要实时或近实时地进行处理和分析。
（4）价值密度低：大数据中包含了大量的噪音和无用信息，需要通过数据挖掘和分析提取有价值的信息。
二、大数据的应用领域1. 商业和市场营销领域：大数据在商业和市场营销领域的应用非常广泛。
通过对大数据的分析，企业可以了解消费者的需求和行为，制定精准的营销策略，提高销售额和市场份额。
同时，大数据还可以帮助企业进行风险管理和预测，优化供应链和物流管理。
2. 医疗和健康领域：大数据在医疗和健康领域的应用有助于提高医疗服务的质量和效率。
通过对大数据的分析，医疗机构可以实现个性化医疗，提供更精确的诊断和治疗方案。
此外，大数据还可以用于疾病监测和预测，帮助公共卫生部门及时采取措施应对突发疫情。
3. 城市管理和智能交通领域：大数据在城市管理和智能交通领域的应用可以提升城市的安全性、便利性和可持续发展水平。
通过对大数据的分析，城市管理者可以实时监测交通状况、优化交通流量，减少拥堵和交通事故。
同时，大数据还可以用于城市规划和资源分配，提高城市的整体运行效率。
4. 金融和风险管理领域：大数据在金融和风险管理领域的应用可以提高金融机构的风险控制能力和决策效率。
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述引言概述：随着信息技术的迅猛发展，大数据时代已经到来。
大数据作为一种新兴的技术和应用，对于各个领域的发展和决策都具有重要的作用。
本文将从五个大点出发，对大数据时代的相关文献进行综述，以期对大数据时代的发展和应用有更深入的了解。
正文内容：1. 大数据的定义和特点1.1 大数据的定义大数据是指规模巨大、复杂度高、处理速度快的数据集合，传统的数据处理工具无法有效处理。
大数据的特点主要包括数据量大、数据类型多样、数据处理速度快和数据价值高等。
1.2 大数据的应用领域大数据的应用领域非常广泛，包括金融、医疗、交通、能源、教育等各个领域。
例如，在金融领域，大数据可以用于风险管理、投资决策等方面；在医疗领域，大数据可以用于疾病预测、药物研发等方面。
2. 大数据的技术和方法2.1 大数据的采集和存储技术大数据的采集和存储技术包括传感器技术、云计算技术、分布式存储技术等。
这些技术可以有效地获取和存储大数据。
2.2 大数据的处理和分析方法大数据的处理和分析方法包括数据挖掘、机器学习、人工智能等。
这些方法可以匡助人们从大数据中提取有价值的信息和知识。
3. 大数据的挑战和问题3.1 数据隐私和安全问题在大数据时代，数据的隐私和安全问题越来越重要。
如何保护用户的隐私和数据的安全，是大数据面临的一个重要挑战。
3.2 数据质量问题由于大数据的规模庞大，数据质量问题成为一个关键的挑战。
如何保证数据的准确性和完整性，是大数据处理中需要解决的问题之一。
4. 大数据的发展趋势4.1 人工智能与大数据的融合人工智能和大数据是相互促进的关系。
随着人工智能的发展，大数据的应用将会更加广泛，同时大数据也可以为人工智能提供更多的数据支持。
4.2 边缘计算与大数据的结合边缘计算是一种新兴的计算模式，可以将计算资源更加挨近数据源，提高数据处理的效率。
将边缘计算与大数据相结合，可以进一步提升大数据的处理能力。
5. 大数据的影响和意义5.1 对决策的影响大数据可以为决策提供更多的数据支持和参考，匡助决策者做出更准确、更科学的决策。
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述引言：随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会的重要组成部份。
大数据的涌现带来了许多机遇和挑战，对各行各业都产生了深远的影响。
本文将对大数据时代的相关文献进行综述，探讨大数据的定义、特征、应用领域以及对社会经济发展的影响等方面的研究成果。
一、大数据的定义和特征大数据是指由于数据量过大、种类繁多、处理速度快等特点而难以使用传统的数据处理工具和方法进行处理和分析的数据集合。
根据维度不同，大数据可以分为四个方面的特征：4V特征，即Volume（数据量大）、Velocity（数据处理速度快）、Variety（数据种类多）、Value（数据价值高）。
二、大数据的应用领域1. 商业与市场营销领域：大数据分析可以匡助企业了解消费者需求、预测市场趋势、优化营销策略等，提升企业竞争力。
2. 医疗与健康领域：通过大数据分析，可以实现个性化医疗诊断、疾病预测和药物研发等，促进医疗健康产业的发展。
3. 交通与物流领域：利用大数据分析，可以实现交通拥堵预测、物流路线优化等，提高交通效率和物流运营效益。
4. 城市规划与智慧城市建设：大数据分析可以匡助城市规划者了解城市发展趋势、优化资源配置、提升城市管理水平等，推动智慧城市建设。
5. 金融与风险管理领域：通过大数据分析，可以实现风险预警、欺诈检测等，提升金融行业的风险管理能力。
三、大数据对社会经济发展的影响1. 经济增长：大数据的应用可以促进创新和创造就业机会，推动经济增长。
2. 产业升级：大数据可以匡助企业提升生产效率、优化供应链管理，推动产业升级和转型升级。
3. 社会管理：大数据分析可以提供决策支持，优化公共资源配置，改善社会管理效能。
4. 个人隐私与信息安全：大数据时代也带来了个人隐私和信息安全的挑战，需要加强相关法律法规和技术手段的保护。
结论：大数据时代的到来给社会带来了巨大的机遇和挑战。
通过对大数据的深入研究和应用，可以推动各行各业的发展，提升社会经济效益。
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大数据的经济学研究文献综述学院：金融学院班级：13金融学硕姓名：熊美兰摘要：本文从传媒经济本体研究、产业经济学视角下的传媒经济研究、传媒经济研究工具的创新等方面来管窥近年来该领域的主要关注点以及新趋势和新突破，同时关注传媒经济学科体系研究的最新发展。
本年度传媒经济研究主题较为集中，主要是探讨传媒产业的数字化生存、全媒体转型策略与路径。
演化经济学、制度经济学、计算机和通信技术等视角和方法的引人，更加凸显了传媒经济学“跨学科”和“融合”的特征。
关键字：全媒体；三网联合；大数据；云计算；传媒经济学一、引言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1.2ZB(1ZB=1024EB，1EB=1024PB，1PB=1024TB，1TB=1024GB)，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)［1］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(Mckinsey andCompany)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”的特点，即规模性(Volume)、多(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)一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、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: 第一，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呢?1、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。
2、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。
3、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，具有一定的“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。
4、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，从另外一个角度，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5、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一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。
6、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，但大数据动摇了这一根基，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，一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［10］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。
7、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，有没有最佳模型呢?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。