大数据风控是指通过分析大量的数据，利用机器学习、人工智能等技术手段，对用户的行为模式、信用风险、欺诈行为等进行预测和识别，从而帮助企业或机构降低风险、提高收益的一种风险管理方式。大数据风控相关数据主要包括以下几个方面：
1. 用户数据：包括用户的基本信息（如年龄、性别、职业、教育背景等）、消费记录（如购物、支付、贷款等）、社交数据（如朋友圈、微博等）等。这些数据可以帮助企业了解用户的基本情况和消费习惯，为风控提供依据。
2. 交易数据：包括用户的交易记录、交易金额、交易频率、交易时间等。这些数据可以帮助企业了解用户的交易行为，发现异常交易行为，为风控提供线索。
3. 信用数据：包括用户的信用评分、信用报告、历史违约记录等。这些数据可以帮助企业评估用户的信用风险，为风控提供依据。
4. 行为数据：包括用户的点击率、浏览量、停留时间、跳出率等。这些数据可以帮助企业了解用户在平台上的行为特征，为风控提供依据。
5. 设备数据：包括用户的IP地址、地理位置、操作系统、浏览器类型等。这些数据可以帮助企业了解用户的来源和设备信息，为风控提供依据。
6. 网络数据：包括用户的网络连接情况、网络速度、DNS查询等。这些数据可以帮助企业了解用户在网络上的行为特征，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、好友关系、发帖内容等。这些数据可以帮助企业了解用户的社交网络，为风控提供依据。
8. 第三方数据：包括用户的征信报告、法院判决、行政处罚等。这些数据可以帮助企业了解用户的外部信用状况，为风控提供依据。
9. 行业数据：包括行业的市场规模、竞争格局、政策法规等。这些数据可以帮助企业了解所在行业的基本情况，为风控提供依据。
10. 宏观经济数据：包括国家的GDP增长率、通货膨胀率、失业率等。这些数据可以帮助企业了解宏观经济环境，为风控提供依据。
对于大数据风控来说，要求主要有以下几点：
1. 数据质量：数据的准确性、完整性、一致性是风控的基础，需要确保数据的质量和准确性。
2. 数据来源：数据的来源要广泛，包括内部数据和外部数据，以确保数据的全面性和多样性。
3. 数据处理：需要对数据进行清洗、整合、转换等处理，以提高数据的可用性和可解释性。
4. 数据分析：需要运用机器学习、人工智能等技术手段，对数据进行分析和挖掘，以发现潜在的风险和机会。
5. 模型训练：需要不断优化和调整模型，以提高模型的预测能力和稳定性。
6. 实时监控：需要对风控系统进行实时监控，以便及时发现和处理异常情况。
7. 法规合规：需要遵守相关法律法规，确保风控活动合法合规。
8. 安全保密：需要保护好用户的数据安全，防止数据泄露和滥用。
