大数据金融和金融学是两个不同的概念，它们在研究范围、方法和应用方面都有很大的区别。
1. 研究范围：金融学主要研究金融市场、金融机构、金融市场的运行机制以及金融政策等方面的问题，关注宏观层面的金融现象和规律。而大数据金融则更侧重于利用大数据技术来分析和预测金融市场的走势，挖掘潜在的投资机会，优化投资组合，提高投资效益。
2. 方法应用：金融学主要采用传统的经济学理论和方法，如供求关系、市场均衡等，进行实证分析和理论研究。而大数据金融则更多地运用统计学、数据挖掘、机器学习等大数据分析技术，对海量的金融数据进行深入挖掘和分析，以发现金融市场的规律和趋势。
3. 应用领域：金融学的研究和应用主要集中在金融市场、金融机构和金融政策等方面，为金融机构提供决策支持，为政府制定金融政策提供参考。而大数据金融则更多地应用于投资银行、资产管理公司、保险公司等金融机构，通过对大数据的分析，帮助这些机构更好地进行风险管理、资产配置和投资决策。
4. 发展趋势：随着大数据技术的发展，大数据金融逐渐成为金融行业的重要趋势。越来越多的金融机构开始重视大数据技术在金融领域的应用，以提高自身的竞争力和盈利能力。同时，金融学也在不断吸收大数据技术的新成果，推动金融理论和方法的创新和发展。
总之，大数据金融和金融学虽然都是金融领域的重要组成部分，但它们在研究范围、方法应用和应用领域等方面都有很大的区别。大数据金融更侧重于利用大数据技术来分析和预测金融市场的走势，挖掘潜在的投资机会，优化投资组合，提高投资效益；而金融学则更关注金融市场、金融机构和金融政策等方面的研究，为金融机构提供决策支持，为政府制定金融政策提供参考。
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