大数据金融和金融学是两个不同的概念。大数据金融是指利用大数据技术，对金融市场进行深度挖掘和分析，以实现更精准的投资决策、风险管理和客户服务。而金融学是一门研究金融理论、方法和实践的学科，主要关注金融市场、金融机构、金融工具等方面的知识。
首先，从研究内容上看，大数据金融更侧重于应用层面，即如何利用大数据技术来分析和处理金融市场数据，从而为投资者提供更好的投资决策支持。而金融学则更侧重于理论层面，即研究金融市场的基本原理、模型和方法，以及金融机构的运作机制等。
其次，从研究方法上看，大数据金融通常需要借助大数据分析、机器学习、人工智能等技术手段，通过挖掘和分析大量金融数据，发现潜在的市场规律和风险因素。而金融学则需要运用传统的金融理论和方法，如资产定价模型、投资组合理论等，来分析和预测金融市场的走势。
再次，从应用领域上看，大数据金融主要应用于投资银行、资产管理公司、保险公司等金融机构，帮助他们更好地进行投资决策、风险管理和客户服务。而金融学则广泛应用于金融监管机构、学术研究机构、高校等领域，为金融市场的健康发展提供理论支持和指导。
最后，从发展趋势上看，随着大数据技术的不断发展和应用，大数据金融将在未来发挥越来越重要的作用。同时，金融学作为一门传统学科，也需要不断吸收新的理论和方法，以适应金融市场的变化和发展。
总之，大数据金融和金融学虽然都是金融领域的重要分支，但它们在研究内容、方法和应用方面存在明显的差异。大数据金融更侧重于应用层面的研究和实践，而金融学则更侧重于理论层面的研究和探讨。
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