摘要：数据多样化和规模的急剧增长，为经济学科带来了新的挑战，同时促进了其方法与工具的创新和发展。大数据时代，经济学科在数据维度、模型设定、复杂特征刻画、模型依赖和预测等方面面临诸多挑战。基于机器学习优势，推动机器学习与经济学科交叉融合，扩展经济学科的应用边界，丰富其模型构建、方法论和工具使用，有助于提升经济学科在实证研究中的严谨性和科学性，使其能够更精确地捕捉和分析经济现象的复杂性。

关键词：大数据;经济学科;机器学习;交叉融合;教学创新;