互联网金融中的风险识别与数据分析技术研究主要关注于如何利用数据分析技术来识别和评估互联网金融领域中存在的各种风险，并提供相应的风险防控措施。
互联网金融中的风险识别与数据分析技术研究主要关注于如何利用数据分析技术来识别和评估互联网金融领域中存在的各种风险，并提供相应的风险防控措施。以下是一些常见的研究方向和技术方法：
1. 风险识别模型：研究如何建立有效的风险识别模型，通过对大量的用户数据进行分析和挖掘，识别潜在风险问题。
2. 数据挖掘和机器学习：利用大数据和机器学习算法，发现和分析用户行为中的隐藏规律和异常模式，识别出潜在的风险情况。
3. 金融风险评估：利用数据分析技术对互联网金融产品的风险进行评估和定量分析，帮助投资者和用户做出风险管理决策。
4. 信用风险管理：研究如何构建有效的信用评估模型，通过对用户的个人信息、信用记录等进行分析，识别出具体的信用风险。
5. 市场风险预警：通过对市场数据和行业动态进行实时监测和分析，发现和预测互联网金融市场中的潜在风险。
6. 信息安全与隐私保护：研究如何利用数据分析技术来加强互联网金融的信息安全和用户隐私保护，防止数据泄露和欺诈等风险。
通过对以上技术和方法的研究和应用，可以有效地提高互联网金融行业的风险管理水平，保护投资者和用户的权益，促进互联网金融行业的可持续发展。