大数据风控是指通过收集、分析、处理和利用大量数据，以识别、评估和管理风险的一种方法。在大数据风控中，涉及到的数据内容非常广泛，主要包括以下几个方面：
1. 用户数据：包括用户的基本信息（如姓名、性别、年龄、职业等）、消费记录（如购物、餐饮、旅游等）、社交关系（如好友、家人、同事等）等。这些数据可以帮助企业了解用户的行为习惯、消费能力和社交网络等信息，从而为风控提供依据。
2. 交易数据：包括用户的交易记录（如购买商品、支付金额、支付方式等）、交易频率（如每月交易次数、每次交易金额等）、交易时间（如交易发生的时间、交易的时间段等）等。这些数据可以帮助企业分析用户的消费行为和信用状况，从而为风控提供依据。
3. 账户数据：包括用户的账户信息（如银行账户、信用卡账户等）、账户余额、账户流水等。这些数据可以帮助企业了解用户的财务状况和资金流动情况，从而为风控提供依据。
4. 行为数据：包括用户的浏览记录、搜索记录、点击记录、评论记录等。这些数据可以帮助企业了解用户的兴趣和需求，从而为风控提供依据。
5. 设备数据：包括用户的设备信息（如IP地址、操作系统、浏览器类型等）、设备型号、设备品牌等。这些数据可以帮助企业了解用户使用的设备类型和来源，从而为风控提供依据。
6. 地理位置数据：包括用户的地理位置信息（如经纬度、城市、区域等）。这些数据可以帮助企业了解用户的实际位置和活动范围，从而为风控提供依据。
7. 社交媒体数据：包括用户的社交媒体账号信息（如微博、微信、QQ等）、发布的内容、互动记录等。这些数据可以帮助企业了解用户的社会影响力和口碑情况，从而为风控提供依据。
8. 第三方数据：包括与用户相关的第三方数据（如征信报告、法院判决、行政处罚等）。这些数据可以帮助企业了解用户的信用状况和法律风险，从而为风控提供依据。
通过对这些数据的收集、分析和处理，企业可以更好地了解用户的风险状况，从而制定相应的风控策略和措施，降低信贷风险和提高业务效率。同时，大数据风控还可以帮助企业发现潜在的欺诈行为和异常交易，保护企业的经济利益和声誉。
