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逾期客户和非逾期使用者的初始认证等级年龄性别学历等维度的占比分布情况
依据法律行业的观点，逾期使用者和非逾期使用者的初始认证等级、年龄、性别、学历等维度的占比分布情况，可以从以下几个方面来实分析。
针对初始认证等级，逾期使用者和非逾期使用者的分布情况有可能存在差异。逾期客户往往是指那些未有按期偿还借款或信用卡还款的使用者，为此初始认证等级较低的使用者可能更容易成为逾期客户。例如部分无信用记录或信用评级较低的借款人可能更容易无法按期偿还借款而这些借款人的初始认证等级较低。相比之下非逾期客户往往是那些按期偿还借款或信用卡还款的客户，因而他们的初始认证等级可能较高。
对年龄维度，逾期客户和非逾期客户的年龄分布也可能存在差异。一般而言年轻人可能更容易成为逾期客户因为他们常常拥有较短的信用历，缺乏还款能力或经验。相比之下年龄较大的客户可能更稳定和可靠，有更长的信用历，并且更有可能按期偿还债务。 逾期客户可能在年轻年龄中占比较高，而非逾期客户可能在年龄较大的群体中占比较高。
第三，对性别维度，逾期使用者和非逾期使用者的性别分布也可能存在差异。性别本身多数情况下与使用者的还款能力或债务偿还表现木有直接关系。 无法得出性别对于逾期客户和非逾期客户分布的具体作用。在法律行业，性别歧视是被严格禁止的，由此性别在评估借款人信用品质时往往不应被考虑。
对于学历维度，逾期客户和非逾期使用者的学历分布也可能存在差异。多数情况下情况下，高学历的借款人可能更能够理性评估财务状况并更有可能按期偿还债务。因为高学历的借款人可能有更好的职业前景和收入水平，他们更有能力偿还债务。相比之下低学历的借款人可能更容易陷入财务困境，无法按期还款。 逾期客户在较低学历群体中占比较高，而非逾期客户在较高学历群体中占比较高。
在实际分析中，还需要基于大量的数据样本实详细的统计分析和建模，以便更全面地熟悉逾期使用者和非逾期客户在初始认证等级、年龄、性别、学历等维度上的占比分布情况。同时还应结合法律行业的实际需求和个案情况，对数据实行精确的筛选和分析以便制定更科学的风险控制和债务还款策略。