摘要：金融学所研究的领域博弈性与时效性特点较为明显，需要针对市场与买卖关系，甚至对经济大环境均要有所关注，才能保证不被社会所淘汰。而大数据时代的背景下，金融学者需要不断提升自我捕获有效信息的能力，转变研究思维，才能推动金融界的不断进步。
关键词：大数据思维；金融学研究；运用
1大数据思维在金融学中的应用价值
大数据思维在金融学中的应用价值主要包括以下几方面内容，第一，拓展金融学研究的范围，由于大数據具有数据丰富以及种类多等特点，因此能够将大数据思维应用在多种领域中，进而实现数据结构的多元化管理。在传统数据采集的过程中，只是采用单一的结构将数据形式展现出来，这种数据处理方式具有一定的难度。但是将大数据思维与其相互结合，能够大大提升数据的多样性，使金融数据信息的来源更加丰富，进而达到拓展金融数据研究范围的目的。
第二，保证金融学研究的准确性，目前，我国研究人员在对金融学的研究已经不仅仅局限于经济研究以及财务研究，已经在此基础上展开了创新。因此在数据处理的过程中，需要将大数据思维应用在其中，由于大数据思维具有准确高效的特点，因此能够提升金融学研究的准确性，进而达到促进金融学研究发展的目的。在应用大数据思维的过程中，研究人员能够采集大量的数据信息，提升研究样本的丰富性，能避免出现研究样本随机性以及偶然性的情况出现，提升金融学最终研究结果的准确性以及有效性，不断促进我国金融学研究的发展。
第三，将金融学研究与其他领域相互结合，随着时代的发展，当今社会已经呈现出多元化的发展趋势，因此在研究金融学的过程中，不能仅仅局限于金融学本身，需要将其与其他学科相互结合，打破学科与学科之间的独立性，只有这样才能保证金融学在当今时代下的良好发展。将大数据思维应用在其中，能够将金融学与其他学科相互结合，将数据信息应用在金融学中，促进金融学研究逐渐向着多样化的方向发展。例如，在金融学研究的过程中，将物理学与金融学相互结合，使用数据模型建立的方式，建立金融学模型，同时利用科学理论，对金融学的的模型展开分析，这种方式能够促进金融学向着多元化的方向发展。采用大数据在收集大量数据信息之后，大数据思维能够对以上数据信息展开量化处理，这种方式能够在促进金融学研究自身良好发展的同时，促进其他学科的稳定发展，无论是对金融学还是其他学科，都具有较高的应用价值以及促进作用。
2大数据思维在金融学研究中的使用情况
2.1大数据思维在金融学研究中的运用现状
虽然大数据思维为金融学研究提供了一种更为先进的研究方法，但是因大数据思维人才紧缺、大数据思维模式过于落后化等原因，极大地降低了大数据思维对推动金融学研究的作用和效果。
金融学研究所需要的数据信息量过于庞大和复杂，提高了对金融学研究人员数据观察能力、数据分析能力以及计算机操作能力的要求，不仅要利用大数据技术获得更多安全可靠的数据信息，还需要对这些数据信息进行归纳整理和分析，因此，大数据思维在金融学研究中的应用不仅需要互联网技术应用能力，还需要工作人员具有较强的综合能力。但是从当前金融学研究情况来看，大多数金融学研究人员过于依赖能够快速处理数据信息的互联网技术，久而久之，造成金融学研究人员的综合能力不进反退。
数据信息是否真实全面会直接影响甚至改变数据信息分析的结果，只有综合全面分析真实完整和价值较高的信息才能保证结论的准确性，但是大数据所提供的各种数据信息有一定的不完整性，只能解答部分问题，而不能准确得出全部问题的答案，更不可能以此体现问题的实质。金融学研究人员过于重视数据信息的直接分析，很少关注数据信息深层次的涵义，从而降低了各种数据信息结论的准确性，增加了决策失误情况发生的几率。
大数据思维管理范围较广，涵盖了数据信息管理、专业人员、专业技术等的管理。虽然大数据思维自产生之后就得到了迅速发展，但是其发展时间较短和发展模式并不完善，大数据思维仍处于发展性阶段，技术管理和人才管理过程中也逐渐暴露出了许多新的难题。
2.2大数据思维对金融学研究的积极影响
大数据所提供的数据信息更加全面和丰富，有利于提高金融学研究数据结构模式的多元化和全面化。原有数据信息结构模式比较单一，降低了金融学对数据信息结构模式的综合利用率。利用大数据思维可以最大限度的提高数据信息样本的多样性和丰富性，拓宽了各种数据信息来源的渠道和促进了金融学研究形式的创新。
大数据思维也提高了金融学研究的针对性和准确性。当前金融学研究范围不断拓宽，在原有财务和经济等领域研究的基础上进行创新型研究。金融学研究人员通过利用大数据思维可以在第一时间获得最新的样本信息，降低了所使用样本信息的随机性和偶然性，从而提高了金融学研究成本的说服力。
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大数据思维加强了金融学研究与其他学科研究的内在联系。金融学与数学等学科具有千丝万缕的联系，金融学不可能抛开数学等学科而进行独立研究。利用大数据思维可以实现金融学与其他学科的共同研究，例如，可以利用物理学知识来预测金融学发展趋势，利用数学知识可以搭建金融学研究模型等等。
2.3大数据思维在金融学研究中的运用前景
金融学研究早已摆脱经济和财务研究的束缚，增加了银行、证券等新的研究方向。重视大数据思维在金融学研究领域的应用，提高金融业务架构的合理性以及用户对金融业务的理解力，为加强金融行业监督管理力度提供更多有价值的参考信息，有效的降低了金融风险发生的几率。通过大数据思维可以全面深入的了解金融企业的运营现状，帮助企业制定正确的运营决策，推动企业未来发展目标的实现。
3大数据思维在金融学研究中的应用对策
3.1运用大数据思维深入挖掘信息数据
通过对以往金融学研究的观察可以了解到，金融学的研究方向并不仅仅停留在金融行业本身，其研究方向的广泛性和前瞻性使得众多行业都在利用金融学研究成果进行行业建设和行业创新，这也使得金融学研究结论和研究成果具有了更为普遍的实践意义。随着大数据技术的发展，大数据思维的应用场景不断增加，对于金融学的研究人员来说，大数据思维的出现和应用能够帮助其进一步思考金融行业和其他行业领域已经出现的现象和将有可能发生现象预估的意义。在具体的应用中，金融学研究人员可以合理运用大数据思维，明确大数据分析的研究方向，从而深入挖掘金融行业领域或者其他行业领域当中有价值的信息和资源，并以此作为分析技术的信息资源，使其应用到金融分析的各个角落之中。基于金融学研究的意义，可以明确，大数据思维运用有助于提升金融学在金融行业中的指导作用，金融行业在结合了金融学的研究理论成果后，能够提升行业内部的工作效率和决策精准度，金融企业则可以依据大数据思维，实现对市场客户的分析和个性化服务的设置，从而实现对于市场环境和市场行为的引导。
3.2打造大数据交易场景
交易作为金融学研究中的主要内容之一，在实际的金融行业和其他行业当中，交易行为是促进市场活跃和行业发展的行为方式，随着交易数量和交易数额的增加，交易行为中所能够表现出的交易特点和决策特点也逐渐明显。对于金融学研究来说，这种体现在交易行为中的决策特质，可以作为一个重要的研究方向开展研究。而对于金融企业来说，企业所能够掌握的金融数据十分有限，因此需要借助交易行为来获取数据信息的交换，从而实现众多信息内容和咨询的整合。大数据思维引导之下，金融理论的研究者往往需要站在金融行业内部价值的基础之上，对互利共赢理念进行高度认可，从而完成数据信息的分析和共享，提高信息的利用效率。而金融行业在交易过程中，则借助大数据思维，进行交易行为的信息统计，以此来保证金融市场中的可持续发展能力。笔者提出，金融研究优势的体现需要需要以交易行为数据平台建设为基础，实现企业之间的数据交易，金融行业则从中发挥优势。
3.3促进金融研究水平的发展和创新
大数据思维的运用是金融学研究未来发展中的思维支持，通过上文的论述可以看到，金融企业的可持续发展以及金融行业的交易优势体现都来源于大数据思维的运用，其中产品创新和用户需求的分析，必须借助大数据思维加以分析和信息获取，从而形成科学决策。對于金融学研究来说，其所研究的内容为金融行业的变化规律和发展前景，并通过优秀的理论总结，做出对于金融行业的发展指引。而大数据思维在金融行业中的影响日趋显著，对于金融学研究来说，更应当借助大数据思维来对金融行业中出现的运营问题和运营模式进行总结，并提出优化金融行业结构的策略。在今后的发展当中，智能化的金融管理和数据分析将作为研究方向进入到金融学研究领域之中。
4结语
现时期，将大数据思维运用在金融学研究中，是时代发展的必然性，不但能够提升研究结果的准确度，拓宽学者的研究思路，同时可加快金融业的创新进步。现代金融学研究需要发挥大数据思维的优势作用，将其内化为自身价值观的一部分，积极探索、加强学习，进而完善相关数据建设。也相信在未来的发展中，大数据思维能够深入彻底地贯彻到金融学研究中，帮助我国强化金融风险监管体系，营造自由宽松的货币环境，而后推动金融体制改革的全面落成。
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[4]马德青.大数据思维在金融学研究中的运用[J].时代金融，2016（36）：36+39.
论文作者:桂鹏俊
论文发表刊物:《基层建设》2019年第17期
论文发表时间:2019/9/12
标签：数据论文; 金融学论文; 思维论文; 金融论文; 信息论文; 行业论文; 研究人员论文; 《基层建设》2019年第17期论文;