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（3）數據挖掘技術也可以適應各種形式的數據，數據挖掘可以是連續的數據，離散數據，而其他形式的數據處理，以便在更大的靈活性，在選擇指標時，更加符合客觀實際的信用風險模型。
（4）數據挖掘技術是優于修正的噪音數據，對那些在特殊階段或數據的完整性，市場條件可能不準確，有可能是虛假的數據。由數據挖掘的方法可以修改一些在一定程度上，從而提高了模型的準確性進行評估；
（5）數據挖掘在不完全信息的情況下也可以計算，計算信貸風險往往會遇到德國不完整的信息問題，一些指標只能在一個范圍的估計。通過粗糙集數據挖掘或分類樹方法，可以優化性能的范圍，以獲取該指標更準確的估計；
為現代信用風險管理方法有兩個：第一是所謂的指數法，其基礎是信用相關業務的某些特性來企業信用評估；第二類是所謂的結構化方法，根據歷史數據和市場數據模擬在企業資產價值變化的動態持續的過程，然后確定其企業信用的位置。
