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Data mining methods can be divided
Data mining methods can be divided into four groups according to their functions: prediction model, classification, link analysis and time series prediction. Each function can be developed and modified to adapt to different business applications. For example, classification model can be used to establish credit risk rating model, credit risk rating model, loss model, fraud prediction model and bankruptcy model. In order to realize every function of data mining, there are many different methods or algorithms to use.The credit risk scoring model discussed in this paper mainly belongs to the classification model, so the main methods used are classification analysis and segmentation analysis. The main methods of classification analysis include: decision tree, neural network, difference analysis, logical regression, probability regression; the main methods of segmentation analysis include: K-average, demographic segmentation, neural network segmentation.4.6 factors influencing the score
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数据挖掘方法可分为根据它们的功能四组：预测模型，分类，链接分析和时间序列预测。每项功能都可以开发和修改，以适应不同的业务应用。例如，分类模型可用于建立信用风险评级模型，信用风险评级模型，损失模型，欺诈预测模型和破产模型。为了实现数据挖掘的各项功能，主要有属于分类模型，所以采用的主要方法是分类分析和细分分析许多不同的方法或算法来在本文所讨论use.The信用风险评分模型。分类分析的主要方法包括：决策树，神经网络，差异分析，逻辑回归，回归的概率;
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数据挖掘方法根据其功能可分为四组：预测模型、分类、链路分析和时间序列预测。每个功能都可以开发和修改，以适应不同的业务应用程序。例如，分类模型可用于建立信用风险评级模型、信用风险评级模型、损失模型、欺诈预测模型和破产模型。为了实现数据挖掘的每个功能，可以使用许多不同的方法或算法。本文讨论的信用风险评分模型主要属于分类模型，主要采用分类分析和细分分析。分类分析的主要方法包括：决策树、神经网络、差分分析、逻辑回归、概率回归;分段分析的主要方法包括：K平均、人口统计分割、神经网络分割。
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数据挖掘方法按其功能可分为四类：预测模型、分类、链接分析和时间序列预测。每个功能都可以开发和修改以适应不同的业务应用程序。例如，分类模型可以用来建立信用风险评级模型、信用风险评级模型、损失模型、欺诈预测模型和破产模型为了实现数据挖掘的各项功能，需要使用多种不同的方法或算法，本文所讨论的信用风险评分模型主要属于分类模型，因此主要采用分类分析和分段分析两种方法。分类分析的主要方法有：决策树、神经网络、差分分析、逻辑回归、概率回归；分割分析的主要方法有：K-均值、人口学分割、神经网络分割。4.6影响得分的因素<br>
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