随着个人消费信贷在我国快速的发展，如何加强个人消费信贷管理已成为金融机构越来越重视的问题，住房信贷与信用卡在消费信贷中的异军突起，也引起了更多的关注。数据与有效的数据分析技术相结合，可以为消费信贷管理与风险防范提供决策支持。那么，如何改进基于多目标线性规划(MCLP)的分类模型，使之更好的在消费信贷管理中得以应用?如何测量住房消费信贷中城镇居民的住房购买力?本文的研究试图解决这些问题。　　 本文主要从微观与宏观两个层面针对消费信贷中的两个重要部分：住房贷款与信用卡的风险管理与防范进行研究。从微观层面，数据挖掘技术在个人信用评分上的应用，可以解决违约客户的行为预测问题，成为两者风险管理的重要工具。从宏观层面，根据信贷对象的不同，主要针对住房信贷中的居民购买力测算问题建立了模型，并作了实证分析。　　 本文主要采用从定性到定量的综合集成法，基于数据挖掘、统计、计量等数据技术，从微观层面针对消费信贷的特点建立了基于MCLP的模型与方案，从宏观层面通过建立居民住房购买力的测算模型和分析模型的结果为住房信贷的健康发展与解决城镇居民住房问题提出了相应的政策建议。　　 本文研究结论与创新点主要有：提出了基于主成分分析(PCA)的MCLP数据挖掘方案，为应用MCLP提供借鉴；建立了基于模糊线性规划的FLP框架，并实证了该框架在消费信贷客户行为分析中的可行性；根据个人消费信贷的特点提出了非平衡数据集的选取、带有移动边界的FLP和带有惩罚系数的MCLP三种可以提高个人消费信贷违约分类准确率的方法；建立了静、动态城镇居民住房购买力测算模型，并分析了北京为例的测算结果，为保障消费信贷健康发展、解决城镇居民住房问题政策建议的提出提供了依据。