大数据风控是指通过收集、分析和应用大量数据来评估和管理风险的过程。在大数据风控中，涉及的数据类型繁多，以下是一些主要的大数据风控相关数据：
1. 用户数据：包括用户的基本信息（如姓名、性别、年龄、职业、教育背景等）、消费行为（如购物记录、支付方式、消费金额等）、社交关系（如好友、关注对象、互动频率等）等。这些数据可以帮助企业了解用户的需求和偏好，从而提供更个性化的服务。
2. 交易数据：包括用户的交易记录（如购买商品、服务、贷款等）、交易金额、交易时间、交易频率等。这些数据可以用于分析用户的消费习惯和信用状况，从而评估其信用风险。
3. 账户数据：包括用户的银行账户信息、信用卡信息、第三方支付账户信息等。这些数据可以帮助企业了解用户的财务状况和信用状况，从而评估其信用风险。
4. 行为数据：包括用户的在线行为（如浏览记录、搜索历史、点击行为等）、线下行为（如购物地点、消费场所等）等。这些数据可以用于分析用户的生活习惯和消费模式，从而评估其信用风险。
5. 设备数据：包括用户的设备信息（如操作系统、浏览器类型、设备型号等）、设备使用情况（如设备位置、设备性能等）等。这些数据可以用于分析用户的设备来源和使用习惯，从而评估其信用风险。
6. 网络数据：包括用户的IP地址、地理位置、网络访问记录等。这些数据可以用于分析用户的网络行为和地理位置，从而评估其信用风险。
7. 合作伙伴数据：包括与用户有合作关系的商家、金融机构等的数据。这些数据可以帮助企业了解合作伙伴的业务状况和信用状况，从而评估其信用风险。
8. 行业数据：包括行业的发展趋势、政策法规、竞争对手等信息。这些数据可以帮助企业了解行业的整体状况和竞争环境，从而评估其信用风险。
9. 宏观经济数据：包括国家的经济发展水平、货币政策、财政政策等。这些数据可以帮助企业了解宏观经济状况，从而评估其信用风险。
10. 社会数据：包括社会事件、舆论热点、公共安全等。这些数据可以帮助企业了解社会状况和公众情绪，从而评估其信用风险。
通过对这些数据的收集、分析和应用，企业可以更好地了解用户的需求和风险状况，从而制定更有效的风险控制策略。同时，大数据风控还可以帮助企业发现潜在的风险点，提前采取措施防范风险，降低损失。
