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摘要：在大数据时代下，各种各样的数据实时可得，整个社会甚至整个全球的经济都发生了根本的变化，宏观经济研究也进入了一个新的时代环境中，同时也使各行各业面临着机遇和挑战。本文主要从大数据对宏观经济分析的革命性意义入手，探讨了大数据时代下宏观积极面临的机遇与挑战，同时也提出了大数据对宏观经济研究的对策。
Abstract：In the era of big data， a variety of real-time data available throughout the entire community and even the world economy has undergone fundamental changes in macroeconomic research has entered a new era in the environment， but also to businesses facing opportunities and challenges.This article from the revolutionary big data for macroeconomic analysis of the paper discusses the opportunities and challenges for the next era of big data macro positive face， but also made big macroeconomic data research strategies.
关键词：大数据时代；宏观经济；经济研究
Key words：Big Data era； Macroeconomic； economic research
中图分类号：F49 文献标识码：A 文章编号：10-1438（2016）06-0014-05
随着互联网技术的发展和日益普及，数据量增长速度极快，用常规的数据工具无法在一定时间内进行采集、处理、存储和计算，因此，以“PB”单位的数据信息系统应运而生，简称为大数据，人类社会由此进入了大数据时代。它不仅储存数量大，而且速度快时效高。大数据时代正在影响着整个社会的方方面面。从经济学角度看，大数据时代将逐渐影响到各个经济领域，目前，对宏观经济分析中如何应用大数据技术已经成为全球关注的热点，但我国对大数据时代下的宏观经济研究，重视不够，这就是本文研究的主要意义。
一、大数据对宏观经济分析的革命性意义
（一）大数据在很大程度上拓宽了信息来源
海量的实时数据是大数据时代下的重大变化。对传统经济进行分析主要依靠的是数据样本，在大数据时代下，经过系统的各种计算整理，得到的数据就是总体本身。例如，在电子商务网站中进行的每一笔交易，其成交的交易信息都能记录下来。繁多而全面的可得数据对宏观经济的分析是非常重要的，能准确地了解宏观经济形势，并根据形势做出正确宏观经济预测，从而制定合理的宏观经济政策。这些优势是传统经济分析方法无法超越的。
（二）大数据时代下信息获取速度快，时效高
传统经济的分析主要靠大量结构化的数据，并且数据收集速度慢，信息时效性不强，有很大的滞后性。比如，企业要公布极度GDP往往会有很长一段时间的滞后期，这就不能及时了解到宏观经济形势，不能做出正确的宏观经济预测，进而不能制定合理的经济政策。大数据时代下的信息收集速度是前无仅有的，例如搜索引擎要求能把几分钟前的信息被用户查询到，个性化的算法要求尽可能实时完成推荐，并且互联网的信息，可以使每个人都能实时得到所想要的信息。利用大数据时代下信息的实时性，提高宏观经济预测的时效性，为宏观经济政策的制定提供最有效的信息。
（三）大数据时代为宏观经济分析带来了方法论的变革
传统经济的计量都是建立在统计学的基础上。但随着信息量的增多和处理信息能力的提高，对经济分析的方法可能从样本统计转变为总体普查，这对宏观经济分析有重大意义。宏观经济分析繁多复杂，如果对宏观经济变量的分析，尽量建立在对经济主体行为和其他经济变量的基础上，尽可能抛弃原先那种假设检验的方式，无疑对提高宏观经济分析的准确性有重要作用。在宏观经济分析过程中，会出现许多影响经济的不确定性因素，其得出的结论就会遭受到质疑，这时就要注重对可靠相关关系的挖掘，充分利用相关关系对经济预测、制定的作用，从而为宏观经济的分析提供了一个更为广阔的空间。
（四）大数据时代促进了宏观经济分析技术的革新
传统经济的分析技术主要依靠关系型宏观经济数据，经过数据统计，并且数据中的信息都是分散的，不是结构化的数据，数据来源复杂多样，不利于统计分析。虽然有些已经利用计算机进行数据统计，但很少应用数据处理技术。大数据时代下的宏观经济分析，已经能使用数据处理技术，比如机器语言，利用机器进行图像、语音识别，自然语言处理等，已经取得了巨大成功，极大地提高了宏观经济分析的能力，能对海量数据进行综合分析，提高数据分析的准确性。
二、大数据时代下宏观经济面临的机遇与挑战
（一）大数据时代下宏观经济分析面临的挑战
大数据时代的特点，为宏观经济分析提供了多种多样的数据基础，大数据分析技术的开发与应用也使宏观经济分析的方法有所改变，提高了经济分析的准确性、科学性和时效性。
1.数据范围大，类型种类繁多
现在，全球的数据每年的增长速度令人吃惊，数据规模庞大。宏观经济经过多年的累计和统计，已经了拥有了大量的结构化数据，但是，在大数据时代下，不仅有结构化的数据，还包含了大量的非结构化数据，为宏观经济的分析带来了大量的数据，不再单单仅依靠统计部门的统计，提高了宏观经济分析的准确性和科学性，同时也拓宽了宏观经济领域。 2.大数据时代下数据分析的方法更加智能化
尽管信息技术的发展时间已经很长，但是使用信息技术对宏观经济进行分析的成分很少，其应用的范围也比较窄，在线分析技术和数据开发的应用比较少。以大规模进行算法图形处理、文字处理的MapReduce和对大量数据进行分布式处理的Hadoop为代表的非关系数据，充分利用了其自身能进行大规模数据的并行运算的特点以及操作简单易使用等特点，不仅为宏观经济分析提供了更加便捷、更加高效的数据收集、处理平台和多种精确的分析方法，还提高了宏观经济分析的精确性和科学性。
3.数据的采集和处理实现了实时化
大量的实时数据伴随着互联网的快速发展而产生。如通过各种网络平台微博、网站进行新品发布会等，个人可以通过搜集的信息发布对一些事情的个人见解和态度。这些即时传递的信息和数据对宏观经济形势的分析也起到了重要作用。通过数据处理分析平台，能对数据信息进行实时跟踪，及时获取相关信息，迅速对获得的数据进行分析处理，从而提高宏观经济的时效性，为宏观经济政策的制定提供更有效的信息，并且赢得更多的决策时间。
（二）大数据时代下宏观经济面临的挑战
尽管在大数据时代下，为宏观经济的分析提供了很大的机遇，但是因为大数据时代下，各种数据信息来源比较广泛，对数据处理的技术还尚未成熟，各种相关制度不够完善，因此，大数据时代下的宏观经济分析还面对着来自各个方面的挑战。
1.数据整理难度加大
大数据时代下对宏观经济进行分析面临的主要问题就是数据信息的可靠性。首先，大数据时代下的数据来源范围广泛，许多都来自网络，数据的真实性和准确性有的未经过证实和考证，假数据较多；其次，除了数字数据外，还包含了许多文字、图像、视频等半结构或非结构化数据，在很大程度上加大了数据的整合力度。这些都加大了数据整理难度。
2.数据安全系数难以保证
当前，数据的安全问题是数据大时代下面临的最大挑战。一是大数据时代下的数据收集和整理，会使那些有极高价值、极为敏感的数据集中，就会吸引许多潜藏的攻击者，给不法分子造成可乘之机，为企业或者社会带来安全隐患；二是保存在非关系型数据库中的数据，因为这个数据库在保护数据方面存在一定的安全风险，还需要在加强数据安全方面不断提高；三是数据来源范围比较广，就加大了数据定位和对机密数据的保护难度。
3.运用大数据技术进行宏观经济分析的人才缺乏
虽然大数据这个概念在很早就已经产生，但也是最近这几年才的到快速发展，得到了政府、企业和学者的关注。但是，在全世界上，能熟练掌握和运用大数据对宏观经济进行分析和处理的人员比较稀缺，所以，这就成为大数据背景下，对宏观经济分析的最大障碍。
4.大数据时代下，宏观经济分析的平台还有待开发
不同行业都有其自身独特的行业特征，因此，数据信息的处理方式也就有所差异，这就需要适应不同行业的大数据分析平台。近些年来，信息技术得到快速发展，已经出现了许多不同的数据技术平台，但是根据不同行业特点进行数据分析和开发的平台仍是缺乏，特别是适合宏观经济进行分析的大数据收集和处理技术还有待开发。
三、大数据在宏观经济中的研究与应用
大数据时代下的宏观经济研究领域主要集中在宏观经济数据挖掘、宏观经济预测、宏观经济分析技术以及宏观经济政策这四个领域。
（一）大数据时代下的宏观经济数据挖掘
在大数据时代下，宏观经济的统计调查就是数据挖掘的过程。随着互联网技术的发展，数据日益增长，数据的来源途径也就随之增加，不可避免就会存在“噪声”。传统经济分析的统计调查方法在大数据时代下数据采集显得越来越落后，因此，利用计算机进行数据收集的技术随之产生，称为“数据挖掘”。数据挖掘多是利用网络软件建立机器学习模式，将从网络上获取的原始信息经过一定方法对数据进行过滤，只保留有价值的信息，然后对有用信息进行加工提取，转化为结构化的数据。从宏观经济角度讲，根据数据来源，将数据挖掘分为两类：一是对数量信息的收集整理。这种数据挖掘主要针对信息来源广泛且更新速度快这一方面提出的解决办法，有效解决数据信息滞后带来的问题。二是对非数量信息的收集整理。主要是针对文字、图像、视频这些信息，对非数量信息进行整理，挖掘出结构化、数字化的信息，同时还会面对将非结构化的数据转为结构化数据的艰巨任务。利用大数据时代下的数据挖掘，可以实现信息的实时性，提高时效性。
（二）大数据时代下的宏观经济预测
大数据时代下信息的实时性和时效性，为了宏观经济的及时预测提供了可能，信息量大且来源广泛为准确的预测提供了条件。大数据时代下的宏观经济预测将更加科学合理、实用有效。大数据对宏观经济预测最重要的就是现时预测。现时预测主要是针对已经发生的事情，因为获取信息的途径困难，难以之间获取到准确的信息，只能根据已取得的信息进行推测预估。在宏观经济中，通常会使用到现时预测，比如，在月底要预估本月国内生产总值，就需要用现时预测，因为本月的生产总值已经发生，但还不能马上获取到具体的数据，只能依靠相关数据进行预测。传统经济预测主要是靠调查统计的数据，就会导致数据信息滞后，造成宏观经济波动，大数据时代下的数据实现了实时性，为宏观经济预测提供了更加快捷的方法。
（三）大数据时代下的宏观经济分析技术
在大数据时代下，人类能对海量信息进行分析处理的能力大大加强，多是依赖于机器学习算法，也就是说，把输入和输出信息输入到计算机，根据算法，把输入变量和输出变量建立某种经济关系。机器学习的算法种类繁多，比如线性数据分析、决策树、遗传算法等等。并且在识别图像、语音，处理自然语言等方面也取得了巨大的成果，是大数据时代下宏观经济分析的主要技术。机器学习正试图通过计算机或模拟人类学习行为以此取得新的技能，然后重新组织已经具备的知识机构，不断进行完善。机器学习模型促进了宏观经济分析技术的不断提高，反过来，宏观经济分析也促进了机器学习模型的不断改进与完善。 （四）大数据时代下的宏观经济政策制定
政府对宏观经济政策的制定得力于大数据时代的到来。政府在制定政策时，通过大数据获取信息的实时性，为政策制定赢得了更大的空间，从而提高了公共服务质量，为更好的公共服务提供了有效的指导。大数据时代的到来，为政府经济的统计工作带来了很大的影响。首先，随着大数据时代下，经济分析技术的不断发展，政府应把新型经济分析技术纳入政府统计工作中，充分利用大数据经济分析技术，为政府统计工作的变革提供条件。其次，大数据时代带来不仅仅是结构化数据，还有非结构化数据，政府不但要重视结构化数据，更要注重对非结构化数据的挖掘，找出更为适当的经济数据。加强利用互联网挖掘数据，不仅可以获取数量数据，还可以获得大量的图像、语音、视频等数据。最后，政府应增加统计数据的途径，大数据下获取数据的途径非常广泛，政府不能只依赖于靠自己的力量去收集信息，应将统计拓展到政府以外，通过各种知名网站去获取自己无法获得的数据资源。
四、大数据时代下宏观经济发展的对策
（一）为宏观经济分析构建良好的大数据发展环境
良好的大数据发展环境，一定会为宏观经济的发展提供良好的氛围。首先，政府部门应该高度重视大数据在宏观经济分析中的应用，充分利用大数据时代带来的技术优势，大力推行大数据经济分析技术，在资金、政策等方面给予大力支持，从而引导企业朝着更好的方向发展。同时在科研方面要加大投入力度，实时跟踪技术方面的发展。其次，在企业方面，企业领导要明确大数据对宏观经济分析的作用，大力推行大数据经济分析技术，加快促进传统经济分析方法向先进方法的转化速度，对现有资源进行整合，及时更新宏观经济分析技术。最后，在技术研发机构上，应该培养更多大数据分析技术的专业人才，不断对技术进行改进和开发，不断加强对跨学科领域之间的合作，加强技术人员与经济领域的学者之间的交流沟通，增进彼此领域之间的了解，以便能更好地发挥自己的职能，相互促进，有效提高经济分析技术对经济学研究的适用性。
（二）推进大数据采集和整理工作
在大数据时代下，对海量信息进行采集和整理，无疑是宏观经济分析中最为复杂的一项工作，也是最重要的一环，它直接决定了宏观经济预测和宏观经济政策制定的准确性、科学性。因此，在对大数据进行采集时，采集人员应该更加具有专业性，能熟练掌握数据采集的过程，并且要经验丰富。另外，还要不断扩宽获取宏观经济数据的途径，对数据的采集、保存和分析等工作要制定严格的管理秩序，并且要严格按照程序办事。
（三）提高宏观经济分析的大数据研发水平
大数据时代下，宏观经济分析的技术的研发，就是通过计算机算法研究人员经济分析人员进行交流沟通，让算法研发人员更加了解宏观经济分析的过程，才能有针对性的研发出更多适合宏观经济分析的技术平台，如需要对宏观经济分析程序进行优化，就需要了解宏观经济分析人员的要求，然后计算机算法研发人员才能根据分析人员的需求进行适当优化，为宏观经济分析提供一个更好的平台。
另外，还可以建立一个宏观经济预测的计算机模型，加大宏观经济预测软件的开发力度，提高宏观经济预测的准确率。
（四）加强培养宏观经济分析人才
对于宏观经济领域人才的培养，需要加强企业与计算机之间的联系，加强宏观经济分析人员对大数据的技术的了解，对分析人员进行更加专业化的培训，提升他们的专业水平。除了进行专业知识领域的培训，还应加强宏观经济分析人员在计算机技能操作领域的培训，让他们能熟练运用计算机技术，加强大数据时代下计算机语言与宏观经济分析技术的相互配合，加大跨学科领域之间的相互联系，从而提高企业宏观经济分析的准确性，加快宏观经济领域的发展。
五、结语
大数据时代带来了大量的数据信息、拓宽了信息来源，并且提高了信息的时效性，能实时获取最新的数据信息，为宏观经济分析提供了很大的机遇。但是在大数据环境下，由于存在大量的数据噪音，对数据信息的真实性造成很大影响，因此，宏观经济数据挖掘变得越来越重要，需要不断改进技术，加强对各种数据的收集与整理，为宏观经济分析提供更加有效、真实、实用的数据，为宏观经济分析带来更大的优势。
我们应充分发挥大数据时代带来的各种优势，使其充分应用到宏观经济中，不断提高宏观经济分析的准确性和时效性，从而推动宏观经济的快速发展。
Abstract：In the era of big data， a variety of real-time data available throughout the entire community and even the world economy has undergone fundamental changes in macroeconomic research has entered a new era in the environment， but also to businesses facing opportunities and challenges.This article from the revolutionary big data for macroeconomic analysis of the paper discusses the opportunities and challenges for the next era of big data macro positive face， but also made big macroeconomic data research strategies.
关键词：大数据时代；宏观经济；经济研究
Key words：Big Data era； Macroeconomic； economic research
中图分类号：F49 文献标识码：A 文章编号：10-1438（2016）06-0014-05
随着互联网技术的发展和日益普及，数据量增长速度极快，用常规的数据工具无法在一定时间内进行采集、处理、存储和计算，因此，以“PB”单位的数据信息系统应运而生，简称为大数据，人类社会由此进入了大数据时代。它不仅储存数量大，而且速度快时效高。大数据时代正在影响着整个社会的方方面面。从经济学角度看，大数据时代将逐渐影响到各个经济领域，目前，对宏观经济分析中如何应用大数据技术已经成为全球关注的热点，但我国对大数据时代下的宏观经济研究，重视不够，这就是本文研究的主要意义。
一、大数据对宏观经济分析的革命性意义
（一）大数据在很大程度上拓宽了信息来源
海量的实时数据是大数据时代下的重大变化。对传统经济进行分析主要依靠的是数据样本，在大数据时代下，经过系统的各种计算整理，得到的数据就是总体本身。例如，在电子商务网站中进行的每一笔交易，其成交的交易信息都能记录下来。繁多而全面的可得数据对宏观经济的分析是非常重要的，能准确地了解宏观经济形势，并根据形势做出正确宏观经济预测，从而制定合理的宏观经济政策。这些优势是传统经济分析方法无法超越的。
（二）大数据时代下信息获取速度快，时效高
传统经济的分析主要靠大量结构化的数据，并且数据收集速度慢，信息时效性不强，有很大的滞后性。比如，企业要公布极度GDP往往会有很长一段时间的滞后期，这就不能及时了解到宏观经济形势，不能做出正确的宏观经济预测，进而不能制定合理的经济政策。大数据时代下的信息收集速度是前无仅有的，例如搜索引擎要求能把几分钟前的信息被用户查询到，个性化的算法要求尽可能实时完成推荐，并且互联网的信息，可以使每个人都能实时得到所想要的信息。利用大数据时代下信息的实时性，提高宏观经济预测的时效性，为宏观经济政策的制定提供最有效的信息。
（三）大数据时代为宏观经济分析带来了方法论的变革
传统经济的计量都是建立在统计学的基础上。但随着信息量的增多和处理信息能力的提高，对经济分析的方法可能从样本统计转变为总体普查，这对宏观经济分析有重大意义。宏观经济分析繁多复杂，如果对宏观经济变量的分析，尽量建立在对经济主体行为和其他经济变量的基础上，尽可能抛弃原先那种假设检验的方式，无疑对提高宏观经济分析的准确性有重要作用。在宏观经济分析过程中，会出现许多影响经济的不确定性因素，其得出的结论就会遭受到质疑，这时就要注重对可靠相关关系的挖掘，充分利用相关关系对经济预测、制定的作用，从而为宏观经济的分析提供了一个更为广阔的空间。
（四）大数据时代促进了宏观经济分析技术的革新
传统经济的分析技术主要依靠关系型宏观经济数据，经过数据统计，并且数据中的信息都是分散的，不是结构化的数据，数据来源复杂多样，不利于统计分析。虽然有些已经利用计算机进行数据统计，但很少应用数据处理技术。大数据时代下的宏观经济分析，已经能使用数据处理技术，比如机器语言，利用机器进行图像、语音识别，自然语言处理等，已经取得了巨大成功，极大地提高了宏观经济分析的能力，能对海量数据进行综合分析，提高数据分析的准确性。
二、大数据时代下宏观经济面临的机遇与挑战
（一）大数据时代下宏观经济分析面临的挑战
大数据时代的特点，为宏观经济分析提供了多种多样的数据基础，大数据分析技术的开发与应用也使宏观经济分析的方法有所改变，提高了经济分析的准确性、科学性和时效性。
1.数据范围大，类型种类繁多
现在，全球的数据每年的增长速度令人吃惊，数据规模庞大。宏观经济经过多年的累计和统计，已经了拥有了大量的结构化数据，但是，在大数据时代下，不仅有结构化的数据，还包含了大量的非结构化数据，为宏观经济的分析带来了大量的数据，不再单单仅依靠统计部门的统计，提高了宏观经济分析的准确性和科学性，同时也拓宽了宏观经济领域。 2.大数据时代下数据分析的方法更加智能化
尽管信息技术的发展时间已经很长，但是使用信息技术对宏观经济进行分析的成分很少，其应用的范围也比较窄，在线分析技术和数据开发的应用比较少。以大规模进行算法图形处理、文字处理的MapReduce和对大量数据进行分布式处理的Hadoop为代表的非关系数据，充分利用了其自身能进行大规模数据的并行运算的特点以及操作简单易使用等特点，不仅为宏观经济分析提供了更加便捷、更加高效的数据收集、处理平台和多种精确的分析方法，还提高了宏观经济分析的精确性和科学性。
3.数据的采集和处理实现了实时化
大量的实时数据伴随着互联网的快速发展而产生。如通过各种网络平台微博、网站进行新品发布会等，个人可以通过搜集的信息发布对一些事情的个人见解和态度。这些即时传递的信息和数据对宏观经济形势的分析也起到了重要作用。通过数据处理分析平台，能对数据信息进行实时跟踪，及时获取相关信息，迅速对获得的数据进行分析处理，从而提高宏观经济的时效性，为宏观经济政策的制定提供更有效的信息，并且赢得更多的决策时间。
（二）大数据时代下宏观经济面临的挑战
尽管在大数据时代下，为宏观经济的分析提供了很大的机遇，但是因为大数据时代下，各种数据信息来源比较广泛，对数据处理的技术还尚未成熟，各种相关制度不够完善，因此，大数据时代下的宏观经济分析还面对着来自各个方面的挑战。
1.数据整理难度加大
大数据时代下对宏观经济进行分析面临的主要问题就是数据信息的可靠性。首先，大数据时代下的数据来源范围广泛，许多都来自网络，数据的真实性和准确性有的未经过证实和考证，假数据较多；其次，除了数字数据外，还包含了许多文字、图像、视频等半结构或非结构化数据，在很大程度上加大了数据的整合力度。这些都加大了数据整理难度。
2.数据安全系数难以保证
当前，数据的安全问题是数据大时代下面临的最大挑战。一是大数据时代下的数据收集和整理，会使那些有极高价值、极为敏感的数据集中，就会吸引许多潜藏的攻击者，给不法分子造成可乘之机，为企业或者社会带来安全隐患；二是保存在非关系型数据库中的数据，因为这个数据库在保护数据方面存在一定的安全风险，还需要在加强数据安全方面不断提高；三是数据来源范围比较广，就加大了数据定位和对机密数据的保护难度。
3.运用大数据技术进行宏观经济分析的人才缺乏
虽然大数据这个概念在很早就已经产生，但也是最近这几年才的到快速发展，得到了政府、企业和学者的关注。但是，在全世界上，能熟练掌握和运用大数据对宏观经济进行分析和处理的人员比较稀缺，所以，这就成为大数据背景下，对宏观经济分析的最大障碍。
4.大数据时代下，宏观经济分析的平台还有待开发
不同行业都有其自身独特的行业特征，因此，数据信息的处理方式也就有所差异，这就需要适应不同行业的大数据分析平台。近些年来，信息技术得到快速发展，已经出现了许多不同的数据技术平台，但是根据不同行业特点进行数据分析和开发的平台仍是缺乏，特别是适合宏观经济进行分析的大数据收集和处理技术还有待开发。
三、大数据在宏观经济中的研究与应用
大数据时代下的宏观经济研究领域主要集中在宏观经济数据挖掘、宏观经济预测、宏观经济分析技术以及宏观经济政策这四个领域。
（一）大数据时代下的宏观经济数据挖掘
在大数据时代下，宏观经济的统计调查就是数据挖掘的过程。随着互联网技术的发展，数据日益增长，数据的来源途径也就随之增加，不可避免就会存在“噪声”。传统经济分析的统计调查方法在大数据时代下数据采集显得越来越落后，因此，利用计算机进行数据收集的技术随之产生，称为“数据挖掘”。数据挖掘多是利用网络软件建立机器学习模式，将从网络上获取的原始信息经过一定方法对数据进行过滤，只保留有价值的信息，然后对有用信息进行加工提取，转化为结构化的数据。从宏观经济角度讲，根据数据来源，将数据挖掘分为两类：一是对数量信息的收集整理。这种数据挖掘主要针对信息来源广泛且更新速度快这一方面提出的解决办法，有效解决数据信息滞后带来的问题。二是对非数量信息的收集整理。主要是针对文字、图像、视频这些信息，对非数量信息进行整理，挖掘出结构化、数字化的信息，同时还会面对将非结构化的数据转为结构化数据的艰巨任务。利用大数据时代下的数据挖掘，可以实现信息的实时性，提高时效性。
（二）大数据时代下的宏观经济预测
大数据时代下信息的实时性和时效性，为了宏观经济的及时预测提供了可能，信息量大且来源广泛为准确的预测提供了条件。大数据时代下的宏观经济预测将更加科学合理、实用有效。大数据对宏观经济预测最重要的就是现时预测。现时预测主要是针对已经发生的事情，因为获取信息的途径困难，难以之间获取到准确的信息，只能根据已取得的信息进行推测预估。在宏观经济中，通常会使用到现时预测，比如，在月底要预估本月国内生产总值，就需要用现时预测，因为本月的生产总值已经发生，但还不能马上获取到具体的数据，只能依靠相关数据进行预测。传统经济预测主要是靠调查统计的数据，就会导致数据信息滞后，造成宏观经济波动，大数据时代下的数据实现了实时性，为宏观经济预测提供了更加快捷的方法。
（三）大数据时代下的宏观经济分析技术
在大数据时代下，人类能对海量信息进行分析处理的能力大大加强，多是依赖于机器学习算法，也就是说，把输入和输出信息输入到计算机，根据算法，把输入变量和输出变量建立某种经济关系。机器学习的算法种类繁多，比如线性数据分析、决策树、遗传算法等等。并且在识别图像、语音，处理自然语言等方面也取得了巨大的成果，是大数据时代下宏观经济分析的主要技术。机器学习正试图通过计算机或模拟人类学习行为以此取得新的技能，然后重新组织已经具备的知识机构，不断进行完善。机器学习模型促进了宏观经济分析技术的不断提高，反过来，宏观经济分析也促进了机器学习模型的不断改进与完善。 （四）大数据时代下的宏观经济政策制定
政府对宏观经济政策的制定得力于大数据时代的到来。政府在制定政策时，通过大数据获取信息的实时性，为政策制定赢得了更大的空间，从而提高了公共服务质量，为更好的公共服务提供了有效的指导。大数据时代的到来，为政府经济的统计工作带来了很大的影响。首先，随着大数据时代下，经济分析技术的不断发展，政府应把新型经济分析技术纳入政府统计工作中，充分利用大数据经济分析技术，为政府统计工作的变革提供条件。其次，大数据时代带来不仅仅是结构化数据，还有非结构化数据，政府不但要重视结构化数据，更要注重对非结构化数据的挖掘，找出更为适当的经济数据。加强利用互联网挖掘数据，不仅可以获取数量数据，还可以获得大量的图像、语音、视频等数据。最后，政府应增加统计数据的途径，大数据下获取数据的途径非常广泛，政府不能只依赖于靠自己的力量去收集信息，应将统计拓展到政府以外，通过各种知名网站去获取自己无法获得的数据资源。
四、大数据时代下宏观经济发展的对策
（一）为宏观经济分析构建良好的大数据发展环境
良好的大数据发展环境，一定会为宏观经济的发展提供良好的氛围。首先，政府部门应该高度重视大数据在宏观经济分析中的应用，充分利用大数据时代带来的技术优势，大力推行大数据经济分析技术，在资金、政策等方面给予大力支持，从而引导企业朝着更好的方向发展。同时在科研方面要加大投入力度，实时跟踪技术方面的发展。其次，在企业方面，企业领导要明确大数据对宏观经济分析的作用，大力推行大数据经济分析技术，加快促进传统经济分析方法向先进方法的转化速度，对现有资源进行整合，及时更新宏观经济分析技术。最后，在技术研发机构上，应该培养更多大数据分析技术的专业人才，不断对技术进行改进和开发，不断加强对跨学科领域之间的合作，加强技术人员与经济领域的学者之间的交流沟通，增进彼此领域之间的了解，以便能更好地发挥自己的职能，相互促进，有效提高经济分析技术对经济学研究的适用性。
（二）推进大数据采集和整理工作
在大数据时代下，对海量信息进行采集和整理，无疑是宏观经济分析中最为复杂的一项工作，也是最重要的一环，它直接决定了宏观经济预测和宏观经济政策制定的准确性、科学性。因此，在对大数据进行采集时，采集人员应该更加具有专业性，能熟练掌握数据采集的过程，并且要经验丰富。另外，还要不断扩宽获取宏观经济数据的途径，对数据的采集、保存和分析等工作要制定严格的管理秩序，并且要严格按照程序办事。
（三）提高宏观经济分析的大数据研发水平
大数据时代下，宏观经济分析的技术的研发，就是通过计算机算法研究人员经济分析人员进行交流沟通，让算法研发人员更加了解宏观经济分析的过程，才能有针对性的研发出更多适合宏观经济分析的技术平台，如需要对宏观经济分析程序进行优化，就需要了解宏观经济分析人员的要求，然后计算机算法研发人员才能根据分析人员的需求进行适当优化，为宏观经济分析提供一个更好的平台。
另外，还可以建立一个宏观经济预测的计算机模型，加大宏观经济预测软件的开发力度，提高宏观经济预测的准确率。
（四）加强培养宏观经济分析人才
对于宏观经济领域人才的培养，需要加强企业与计算机之间的联系，加强宏观经济分析人员对大数据的技术的了解，对分析人员进行更加专业化的培训，提升他们的专业水平。除了进行专业知识领域的培训，还应加强宏观经济分析人员在计算机技能操作领域的培训，让他们能熟练运用计算机技术，加强大数据时代下计算机语言与宏观经济分析技术的相互配合，加大跨学科领域之间的相互联系，从而提高企业宏观经济分析的准确性，加快宏观经济领域的发展。
五、结语
大数据时代带来了大量的数据信息、拓宽了信息来源，并且提高了信息的时效性，能实时获取最新的数据信息，为宏观经济分析提供了很大的机遇。但是在大数据环境下，由于存在大量的数据噪音，对数据信息的真实性造成很大影响，因此，宏观经济数据挖掘变得越来越重要，需要不断改进技术，加强对各种数据的收集与整理，为宏观经济分析提供更加有效、真实、实用的数据，为宏观经济分析带来更大的优势。
我们应充分发挥大数据时代带来的各种优势，使其充分应用到宏观经济中，不断提高宏观经济分析的准确性和时效性，从而推动宏观经济的快速发展。