（3） （3）数据挖掘过程包括：数据选择，数据转换，数据挖掘，数据解释。
（4） （4）数据挖掘的方法：联想，划分，聚类，预测，顺序模式，相似时间序列。
（5） （5）数据挖掘的科学方法数学工具：统计学，决策树，神经网络，模糊逻辑，
线性规划。
（6） （6）个人信用评分系统是将个人信用的历史（六个月之上）经过45 至 65 个因
素的刻划后表述的决策模型。通常个人信用评分为 350 至 850 之间。每人从 850 分
起，有坏帐记录，即扣去不同比例的分数。经过评分模型的分析，最后得到决策评
分。（850 为最好）
（7） （7）评分因素：过去的付帐历史、信用欠帐量、信用卡使用时间、新信用卡的
申请、信用卡的类、信用卡交易情况、现金提取情况
（8） （8）应用前景：银行各类信贷风险分析，企业和个人信用风险分析
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