初期計数でつくった表についての二つの問題を解決してからでないと、意味ある分析はできない。
第1の問題は、初期計数が意図的に、健全なスコアリング・システム
をつくるため、効果的な数より、より多くの属性項目を使っていることがあるということである。
手作業の(つまりどんな種類のコンピュータにも連結していない)スコアリング・システムの場合、5ないし6以上の属性項目を使うとより多くのスコアリングの誤りにつながる。
第2の問題は、多くの特性のなかで、ある属性が非常に数が少ないため有益な結論を引き出せないことがあるということである。
たとえば、自営業ではたった6人のよい口座と5人の不良口座しかないことを示している。
この二つの問題の解決方法を「分類」と呼ぶ。
初期計数属性項目を、計上意味のある数をもつ分類属性項目にグループ分けするのである。
たとえ、「住居形態」と同じデータであるが、新しい情報で拡大されている。
第1によい口座総数と不良口座総数の比率をそれぞれの属性項目ごとに示している。
これにえて、実数を伴った、よい口座となる見込み(ナッズ)の属性項目ごとに示している。
「コンドミニアコンドミニアム所有」、「不明」などは数が少なすぎて、計算に使用できない。このケースで合理的な手不明」と小さい数の属性項目をすべて一つのグループにまとめて、「それ以外」にすることである。
このような「分類」が可能なわけであるが、さらに選択できるのが、双方の「よい口座となる「よい口座となる比率と見込み」を伴った「住居形態」特性の見込み(オッズ)」が非常に近いということで、二つの借家についての属性項目を一つにまとめるという分類である。