信用卡是世界上通用的现代电子货币金融产品,由于它具有的高收益性,一直受到中外商业银行的青睐。在中国,虽然信用卡还是一种新兴产业,但是它发展的速度始终特别快。紧跟着信用卡的成长,信用卡发卡量逐渐增加而且信用卡的消费额也在快速上升,因此,信用卡的信用风险也就慢慢地出现了。数据的量化分析作为信用卡的风险管理中最为核心的一部分,如何排除不实数据的干扰成为信用卡信用风险控制的一个难题。风险是永远无法避免的,但是不能因为无法避免就不去限制风险概率。在管理过程中无法控制风险的发生与否,但是制定一个可以量化的风险管理系统是非常必要的。量化风险是减少损失的基础,可以说,对于风险的管理其目的就是测量风险,以及其实施的计量和节制。要实现风险量化的目的,数据的要求将是非常严格的。在办理信用卡的所有程序中,每环的任何部分可能会出现不实数据。如果数据分析方法可消除不实数据对分析结果的干扰,提高风险测量结果的准确性,并改善信用卡资产质量管理和风险管理水平,这是对于银行的稳定运行无疑是重要的。本文主要从信息获取、数据分析以及数据分析技术在实际业务中的应用三个方面来进行阐述的。在信息获取方面,主要研究如何对前端数据采集进行优化,具体通过信用卡的办理流程来阐明了不实数据可能产生的原因,通过优化数据采集流程、简化以及规范数据录入项目,可以有效减少主观因素导致的误差。在数据分析方面,本文介绍了逻辑分析法、信息对比法和优选法三种方法并且采取比较分析法介绍了三种方法的优劣,并对如何合理地建立逻辑判断模型,信息比对法中对比对存在差异数据的处理以及优选法的适用范围等进行了研究并提出解决方案。在应用方面,本文运用案例分析法具体介绍了三种数据分析方法在实际业务中的应用。