大数据和经济学统计学是两个不同领域的学科，它们在数据收集、处理和应用方面存在一些区别。
1. 数据类型：经济统计学主要关注宏观经济数据，如GDP、失业率、通货膨胀率等。而大数据则涵盖了更广泛的数据类型，包括文本、图像、音频、视频等非结构化数据。
2. 数据处理：经济统计学通常使用统计模型来分析数据，以预测未来的经济趋势和政策效果。而大数据技术则包括了数据采集、存储、处理和分析等多个环节，可以处理海量的数据。
3. 应用领域：经济统计学主要用于政府、金融机构和企业等领域，用于制定经济政策和进行投资决策。而大数据技术则广泛应用于各个领域，如互联网、医疗、金融、物流等，用于发现新的商业机会和优化业务流程。
4. 数据分析方法：经济统计学主要依赖于传统的统计方法和模型，如回归分析、时间序列分析等。而大数据技术则包括了机器学习、人工智能等先进的数据分析方法，可以处理复杂的非线性关系和大规模数据集。
5. 数据隐私和安全：经济统计学在处理个人数据时需要遵守严格的隐私保护法规，如GDPR。而大数据技术则涉及到大量的个人信息，需要确保数据的安全和合规性。
6. 数据价值：经济统计学关注的是宏观层面的数据，其价值在于揭示经济运行的基本规律和趋势。而大数据技术则关注微观层面的数据，其价值在于发现个体行为和市场变化的内在联系。
总之，大数据和经济统计学虽然在某些领域有交集，但它们在数据类型、处理方法、应用领域、数据分析方法、数据隐私和安全以及数据价值等方面存在明显的区别。随着大数据技术的发展，经济统计学也面临着新的挑战和机遇，需要不断更新知识和技能以适应这一变化。
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