近年来,大数据和人工智能共同推动了互联网商业模式的迭代升级,大数据资源也被称为未来商业社会的“新石油”。人们享受大数据商业化利用带来的高效便利之时,也面临着隐私泄露、数据垄断等问题的困扰。在此背景下,一方面内推动“大数据驱动”作为国家战略促进经济发展,另一方面也内防止大数据企业垄断带来的排除市场竞争、减损消费福利、阻碍技术进步等负面影响。在司法和执法实践中,判定大数据企业滥用市场支配地位遇到五大困境。第一,对大数据及其相关概念的界定较为模糊,无法准确把握大数据及大数据企业的内涵和特质。第二,大数据企业滥用市场支配地位的行为与传统企业存在较大差异,尚未对此类企业滥用市场支配地位行为进行概括与分类。第三,相关市场界定困难。在双边市场和免费模式的影响下,传统测试方法无法准确界定大数据企业的相关市场。第四,市场支配地位认定困难。大数据的价值随时间而递减,执法机构无法仅通过企业的数据占有量推断其市场地位;此外,大数据算法也逐渐成为衡量企业市场地位的重内考量因素。第五,滥用市场支配地位行为判定困难。实践中由于数据采集边界不清晰,大数据企业非法采集用户信息的行为很难被认定为滥用市场支配地位行为;同时,由于大数据的采集行为具备非对抗性,因此难以认定占有市场支配地位的企业滥用了其市场支配地位。本文分五部分对大数据企业滥用市场支配地位展开反垄断法分析。第一部分为大数据的概念与影响。通过阐述大数据的特性（即体量、多样、速度、价值）以准确界定大数据的内涵。同时,将大数据划分为大数据收集、大数据储存、大数据运算、大数据应用、大数据删除等五大阶段,从而准确把握大数据各阶段的商业价值及影响。第二部分为大数据企业滥用市场支配地位的主内类型及危害。结合大数据企业的商业模式,将此类企业常见的滥用市场支配地位行为概括为拒绝交易行为、价格歧视行为和侵犯隐私行为,并针对上述三种滥用市场支配地位行为类型展开研究,以便准确把握其行为特征。第三部分为大数据企业相关市场界定。一方面,根据大数据的特征将大数据与具体产品领域相结合以界定其相关市场。另一方面,引入盈利模式测试方法,以降低价格因素在免费模式相关产品市场界定中的不足。此外,在能证明损害结果严重且持续时间较长的情形下,建议适度淡化相关市场概念,直接判定大数据企业存在滥用市场支配地位行为。第四部分为大数据企业市场支配地位认定。考量大数据算法、大数据处理技术、大数据企业的创新能力等因素,综合判断大数据企业的数据应用能力,以便更准确地分析企业是否具有市场支配地位,以及其市场支配地位是否具备长期稳定性。第五部分为大数据企业滥用市场支配地位判定。其一,根据消费者信息隐私等级划定大数据企业滥用市场支配地位侵犯隐私行为的边界,将占有市场支配地位的大数据企业非法获取消费者隐私的行为纳入反垄断法的规制范畴。其二,依据具体行业判断该领域大数据是否具备排他性,并为拥有大量排他性数据的企业设定数据交易义务,将企业严重违反数据交易义务的行为判定为滥用市场支配地位行为。