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风险进行预测和控制。在大数据风控中，涉及的数据内容和方法非常广泛，主要包括以下几个方面：
1. 用户行为数据：包括用户的登录、注册、浏览、购买等行为数据，以及用户的个人信息、信用记录等。这些数据可以帮助我们了解用户的行为模式，从而预测用户可能面临的风险。
2. 交易数据：包括用户的交易记录、交易金额、交易频率等。通过对这些数据的分析，可以发现用户的消费习惯和风险偏好，从而为风控提供依据。
3. 信用数据：包括用户的信用评分、信用报告、还款记录等。这些数据可以帮助我们评估用户的信用状况，从而判断其可能存在的风险。
4. 社交网络数据：包括用户的社交关系、朋友圈、微博等。通过对这些数据的分析，可以发现用户的社会网络情况，从而判断其可能存在的风险。
5. 地理位置数据：包括用户的地理位置信息、出行记录等。通过对这些数据的分析，可以发现用户的生活轨迹，从而判断其可能存在的风险。
6. 设备数据：包括用户的设备类型、设备使用时间、设备使用频率等。通过对这些数据的分析，可以发现用户设备的使用情况，从而判断其可能存在的风险。
7. 行业数据：包括行业的市场规模、行业增长率、行业竞争状况等。通过对这些数据的分析，可以发现行业的发展趋势，从而判断其可能存在的风险。
8. 宏观经济数据：包括国家的经济发展水平、经济政策、经济周期等。通过对这些数据的分析，可以发现国家的经济状况，从而判断其可能存在的风险。
在大数据风控中，常用的方法主要有以下几种：
1. 统计分析：通过对大量数据的统计分析，找出数据中的规律和趋势，从而预测风险。
2. 机器学习：通过训练模型，让模型学习数据中的规律和特征，从而实现风险的预测和控制。
3. 深度学习：通过构建神经网络等深度学习模型，实现对复杂数据的学习和预测。
4. 规则引擎：根据预设的规则，对数据进行筛选和处理，从而实现风险的识别和控制。
5. 自然语言处理：通过对文本数据的分析，提取出有价值的信息，从而实现风险的识别和控制。
6. 可视化：通过图表等形式，直观地展示数据的特点和规律，从而帮助决策者更好地理解和应对风险。
