数据仓库是适合知识发现的过程的结构。数据仓库的处理过程是从“数据清理/整合——>数据仓库——>数据选择——>数据挖掘——>模式评价——>知识”不断循环的过程（注：类似Fayyad 96年提出的数据挖掘过程模型）。
      将数据仓库和挖掘的结构划分为四个层次：第一层是数据层，第二层是多维数据库层MDDB，第三层是OLAP和OLAM，第四层是用户界面。（注：类似Han Jiawei的OLAM体系结构）
     数据挖掘过程包括：数据选择，数据转换，数据挖掘，数据解释
     数据挖掘的方法：联想，划分，聚类，预测，顺序模式，相似时间序列。
     数据挖掘的科学方法数学工具：统计学，决策树，神经网络，模糊逻辑，线性规划。
    个人信用评分系统是将个人信用的历史（六个月以上）经过45至65个因素的刻划后表述的决策模型。通常个人信用评分为350至850之间。每人从850分起，有坏帐记录，即扣去不同比例的分数。经过评分模型的分析，最后得到决策评分。（850为最好）
    评分因素：过去的付帐历史、信用欠帐量、信用卡使用时间、新信用卡的申请、信用卡的类、信用卡交易情况、现金提取情
     应用前景：银行各类信贷风险分析，企业和个人信用风险分析