经济学是非常复杂的东西，它受太多太多复杂因素所决定，有些甚至是我们压根没想过的。按照吴军的说法，“几乎任何理论想要被证实总能找到数据支持。也正是因为这个原因，在同一时间点，两个经济学家会对经济形势有截然相反的看法，而且都有合情合理的证据。”所以我们会看到一个很可笑的情况，经济危机来临前，没有几个经济学家可以预测到，但发生后，几乎所有人都可以长篇大论地，非常自信地说出一堆堆合理的解释，说的连自己都相信自己真是个无所不知的经济学家了。
在大数据时代，上述问题在一定程度上可以避免，因为数据的产生和收集是在预先设定目标之前，经过分析后，能够得到什么结论就是什么结论。正是因为在收集数据时没有前提和假设，大数据分析才能给我们带来很多预想不到的惊喜，也才使大家觉得计算机变得很聪明了（吴军）。但大数据产生的结论，却是不一定可以合理解释的，或者说现有理论给出的解释还不足以让人信服。
既然无法解释，那何必一定要解释呢，把经济学的研究应用于实际，帮我们解决目前的实际问题才是最重要的。如目前的计算机审计，大数据发现某些指标之间存在相关性，虽然不知道为什么，但当关联异常，就可以为我们的审计提供线索。每个行业都不一样，每个阶段都不一样，如什么都要把原理弄明白，实在低效，有时甚至不可能，而且即使真明白了，很多指标早变了。所以，对复杂社会问题非要纠结其内部机制有时是得不偿失的。
世界是确定的，也是不确定的，确定性只是不确定性的特殊形式。确定的问题可以采用机械论的方法，不确定的问题可以采用大数据的方法 ，何必拘泥于形式，一切好用就好。
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