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（3）数据挖掘技术也可以适应各种形式的数据，数据挖掘可以是连续的数据，离散数据，而其他形式的数据处理，以便在更大的灵活性，在选择指标时，更加符合客观实际的信用风险模型。
　　（4）数据挖掘技术是优于修正的噪音数据，对那些在特殊阶段或数据的完整性，市场条件可能不准确，有可能是虚假的数据。由数据挖掘的方法可以修改一些在一定程度上，从而提高了模型的准确性进行评估；
　　（5）数据挖掘在不完全信息的情况下也可以计算，计算信贷风险往往会遇到德国不完整的信息问题，一些指标只能在一个范围的估计。通过粗糙集数据挖掘或分类树方法，可以优化性能的范围，以获取该指标更准确的估计；
　　为现代信用风险管理方法有两个：第一是所谓的指数法，其基础是信用相关业务的某些特性来企业信用评估；第二类是所谓的结构化方法，根据历史数据和市场数据模拟在企业资产价值变化的动态持续的过程，然后确定其企业信用的位置。