大数据和逾期之间并没有直接的必然联系，但大数据可以用于分析和预测逾期的可能性。

一. 大数据与逾期的关系

1. 大数据的定义：大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

2. 逾期的定义：逾期通常指的是在约定的还款日期之后，借款人未能按时偿还贷款或履行其他金钱义务的行为。

3. 两者关系：大数据本身并不直接导致逾期，但通过对大数据的分析，可以识别出潜在的逾期风险。例如，金融机构可以利用大数据技术分析借款人的信用历史、还款能力、消费习惯等信息，从而评估其逾期的可能性。

二. 大数据在逾期预测中的应用

1. 信用评分模型：基于大数据的信用评分模型可以综合考虑借款人的多方面信息，如财务状况、历史借贷记录、社交行为等，为借款人打出一个信用分数。这个分数可以作为预测逾期风险的重要依据。

2. 风险预警系统：金融机构可以建立风险预警系统，通过实时监控借款人的大数据信息，及时发现潜在的逾期风险，并采取相应的措施进行防范。

3. 精准营销与风险管理：通过对大数据的分析，金融机构可以更加精准地定位目标客户群体，同时制定更加合理的风险管理策略，以减少逾期的发生。

我的观点：虽然大数据和逾期之间没有直接的必然联系，但大数据在逾期预测和风险管理方面发挥着重要作用。通过对大数据的分析和应用，金融机构可以更加有效地识别和控制逾期风险，从而保障自身的资产安全。如有进一步需要，您可以继续咨询我。