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随着时代的发展与进步，信息的重要性越发明显，大数据作为新产业链，在社会各方面的应用也越来越普遍。无论是互联网企业巨头还是各大机构，甚至是一个小公司都需要进行大数据分析。据研究机构Gartner对大数据的权威定义，它是指通过采集和使用新的处理方式才能使得决策者，具备更加强大的洞察的发现力、决策能力以及进行流程优化的能力。为此，只有具备这三种能力才能适应新时代的高增长率、多样化以及海量化处理的信息资产。而目前大数据经济学就是在大数据的概念上产生的。

那么什么是大数据经济学呢？MBA智库百科上明确表示，它是指在经济学研究和应用当中采用大数据以及其思想对传统经济学进行深化的新兴交叉学科。不仅需要研究如何建模、管理和应用大数据，更要进一步研究传统经济学如何应对大数据带来的挑战与机遇。作为新兴交叉学科，大数据经济学除了需要经济学家也需领域以及信息技术等专家参与共同合作。除此之外，对人文社科、自然科学的跨学科研究也有更高的要求，这对整个经济学、社会学、公共管理将带来革命性变革。因为大数据经济学能够提供足够的市场信息，从而使得使用者得到最优决策，因此对一般均衡经济理论也有重大影响与启示。

在信息化的高速发展当中，必然会出现大数据。首先它能够采集总体性质的数据，其次，它在很大程度上解决了传统宏观以及微观经济学此前采样代表性不足和两者之间缺乏内在逻辑关联的问题。年上海交通大学出版社发行的由作者徐晋所写的《大数据经济学》一书当中指出，大数据的本质其实就是社会经济的离散化解构与重构。作为国内出版的第一本关于大数据的经济学著作，徐晋提出了离散主义并且指出精神产品大生产与生命时间的稀缺性。随后也说明了大数据经济学所使用的基本范式有以下三个方面，分别是第一：离散化解构、第二：全息化重构、第三：价值关联。目前所说的行业数据化，其实就是市场参与方的交易信息数据化。由于现代化科学技术带动各个行业逐步实现信息化、平台化、网络化，在不同的行业领域均生产大量数据。从信息技术来看，可以称之为大数据，不过，从经济学的角度出发，因为这部分数据并没有产生价值，或许称其为海量数据更为准确。

大数据分析推动经济发展迫在眉睫。从技术角度上说，当前大数据分析是前沿技术，从事数据挖掘的企业和技术专家从各种各样的数据当中快速获得有价值的信息，并通过海量数据进行特征分析将之间的价值关联逐步凸显出来。由此可见，大数据其本质上也是海量数据从量变发展为质变的一种经济表现。举例来说，单一行业酒店，与旅游联系起来，两者之间产生的海量数据，通过多种特征分析便可以得知酒店与旅游两个行业之间的价值关联。大数据源于海量数据，其本质还是市场的解构。换句话来说，是指行业海量数据的关系从量变到质变的转化过程。而大数据则表现为存在价值关联的海量数据。简而言之，就是信息数据化以后更为广阔范围内的市场交易主体以及交易信息的价值关联。

大数据经济学的研究内容主要分为三部分，分别是大数据计量经济学、大数据统计学、大数据领域经济学。在这三门学科当中，有着密切的共生关系。其中，大数据统计学是研究基础，大数据计量经济学是研究方法，而大数据领域经济学则是具体的实际运用。首先，传统统计学采用的抽样调查方式并不适用于当前的情况，此外，传统经济学所要求的精确数据以及加工数据的方法在大数据时代，因为工作量巨大分析困难恐怕也难以获得准确的答案。当前更为