大数据金融和金融学是两个不同的概念，它们在研究方法、应用领域和理论框架上存在显著差异。
1. 研究方法：金融学主要采用传统的经济学理论和方法，如供求理论、市场均衡分析等，来研究金融市场的运行机制和金融资产的价格形成。而大数据金融则更多地依赖于数据挖掘和数据分析技术，通过对海量金融数据的处理和分析，揭示金融市场的内在规律和风险特征。
2. 应用领域：金融学的主要研究领域包括金融市场、金融机构、金融工具、金融监管等。大数据金融则更多地关注大数据技术在金融领域的应用，如信用评估、风险管理、投资策略等。此外，大数据金融还涉及到金融科技（FinTech）的发展，如移动支付、区块链、人工智能等新兴技术在金融领域的应用。
3. 理论框架：金融学的理论框架主要包括宏观经济学、微观经济学、货币银行学等，这些理论为金融学的研究提供了坚实的基础。而大数据金融的理论框架则更加多元化，除了传统的金融理论外，还包括数据科学、信息论、机器学习等跨学科的理论和方法。
4. 实践意义：金融学的实践意义主要体现在金融市场的稳定和发展，以及金融机构的风险管理等方面。大数据金融的实践意义则更加广泛，它不仅有助于金融机构提高风险管理能力，降低运营成本，还可以为政府监管部门提供有力的决策支持，促进金融市场的健康发展。
总之，大数据金融和金融学虽然都与金融领域密切相关，但它们在研究方法、应用领域和理论框架上存在明显的差异。大数据金融作为一门新兴的交叉学科，其发展对于推动金融创新和提升金融服务效率具有重要意义。
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