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好的信用评级模型能从大量、纷繁复杂、充满噪音的数据中,提炼出宝贵的信息,发现其中蕴含的规律,解释客户的行为,预测客户未来的表现,从而为管理决策提供依据,使对数据仓库的巨大投资转化为现实生产力,取得较高的投资回报.下列是一些常用的数据挖掘和评级模型技术:Altman′s Z-得分模型、Probit和Logit模型、时间序列分析.