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信用卡公司是一個服務(wù)性的金融企業(yè),如何提高在服務(wù)過程中的服務(wù)質(zhì)量,改進服務(wù)方法,使公司的決策更為準確及時,是信用卡公司追求的一個目標。本文介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在信用卡公司對用戶評分中的應(yīng)用，對比分析了幾種個人信用評分模型建模方法的特點，建立了一種決策樹－神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)個人信用評分模型，并針對該模型提出了一種近鄰聚類算法，該算法在信用評分應(yīng)用中可以得到較理想的結(jié)果。
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