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如果您不熟悉评分系统，那么您的第一本书应该是naeem siddiqi撰写的有关使用SAS进行信用评分的方法。如果您还没有上课，那就去吧。该课程的主要重点是对以数百万美元计价和出售SAS企业矿机的总体理解。
如果您需要理论，则需要大学附近的分类数据分析和数据挖掘课程。即使参加了这些课程，您仍然需要帮助。
目前最流行的技术是
聚类，判别分析，因素分析，主成分也是必须的。
伊丽莎白·梅斯（Elizabeth Mays）的信用评分也会给您一个很好的概览。
我还参加了SAS研究所的信用风险建模课程，这对我有所帮助。这是一个不断学习的过程，从来没有做过。
贝叶斯人也喜欢他们的方法。
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我也忘了提。逻辑回归是目前最流行的技术，并且将永远是银行将继续使用的技术。除非您的银行不太愿意去理解这些方法，并且其他方法的重点仍然是冒险和赚钱，否则其他方法很难卖给高层管理人员。
我在信用评分领域工作。即使我喜欢探索不同的方法，但我发现逻辑回归即使不是最好的方法也通常足够好。我没有调查过有关该主题的最新论文，但是从大多数论文的记忆中，您会看到诸如神经网络模型之类的其他方法通常在预测能力（由GINI和AR衡量）方面没有显着提升。同样，对于外行人来说，这些模型往往更难理解（通常大多数高级管理人员没有统计学背景），而使用逻辑回归的记分卡方法似乎提供了最容易解释的模型。没错，大多数记分卡都没有考虑互动，
话虽这么说，最近有人对使用生存分析技术构建计分卡感兴趣，因为它比逻辑回归具有一些优势。也就是说，我们可以更轻松地将宏观经济因素纳入模型，我们可以在模型构建中使用更多最新数据，而不必至少依赖12个月前的数据（因为物流中的二元指标通常被定义为默认值）接下来的12个月）。在这方面，我的论文可以提供另一种观点，即它使用生存分析来探索建立信用记分卡。我展示了生存分析记分卡在外观和感觉上与逻辑回归记分卡相同，因此可以引入它们而不会造成太多麻烦。
在我的论文中，我还描述了ABBA算法，这是一种对变量进行分箱的新颖方法。
更新： 我没有声称我的论文是否有什么用。这只是该领域从业人员的另一个观点。