1，提高數據質量。針對現有網貸數據不規範、不清晰的問題，可以加強數據標準化，規範數據采集方式和格式，保證數據的準確性、完整性和壹致性。
2.加強數據分析和挖掘。通過建立合理的模型和算法，從不同維度對數據進行分析和挖掘，形成更可預測和可解釋的結果，為風險評估提供更準確的數據支持。
3.增加數據來源。除了傳統的銀行和金融機構，還可以從網貸平臺等非傳統數據源收集數據，以擴大數據維度，提高數據可用性。
4.建立信用評價體系。通過建立較為完善的信用評價體系，形成科學的個人信用評分，可以客觀、全面地評價借款人的信用狀況。
此外，針對網貸交易中的逾期和多頭借貸，也可以采取合理的措施規避風險。比如對於多頭借貸的問題，可以通過“小七征信”等渠道查看自己的借貸情況，並根據情況采取相應的措施減輕負擔。同時，建議借款人在三個月內停止壹切與借貸相關的操作，做到緩壹緩，從而降低違約和逾期的風險。
綜上所述，網貸大數據的風險評估可以通過提高數據質量、加強數據分析和挖掘、增加數據來源、建立信用評估體系等方式有效提高。同時，合理規避長貸等風險也很重要。以上建議僅供參考。