② 신용점수
신용점수는 개인의 신용위험을 현재와 과거의 신용거래 이력 등을 통해 점수화한 것이다. 신용점수의 평균은 803점이며, 최고 953점까지의 분포를 갖는다. 신용점수가 0인 경우는 사망자, 평점산정대상 연령(만 18세이상 ~ 만 90세미만)이 아닌 경우, 또는 평점산정 시 필요한 신용정보 미보유의 경우에 발생하며, 표본에서 그 비율은 0.614%에 불과하다(〈참고1〉 참조). 
신용점수의 분포를 보면, 소득과 달리 정규분포와는 상이한 모습을 보이고 있으며, 고신용자의 비중이 상당히 높은 것으로 나타난다. 이러한 신용점수의 비대칭적인 현상은 연체발생빈도가 극히 미미한데 기인한 것으로 보인다. 또한 대출이 없는 경우 신용점수의 분포를 보면, 특정값에서 빈도가 집중되는 히핑(heaping) 현상을 볼 수 있다. 이에 따라 신용점수를 구간별로 나누어 분석할 경우 이러한 점에 유의할 필요가 있다. 
신용점수(등급)는 상환이력정보(연체여부 등), 채무부담수준(대출 및 카드), 신용거래기간, 신용정보형태(거래 업권 및 상품) 등을 고려하여 신용평가사에서 자체적으로 산정한다. 
③ 거주지
거주지정보는 신용정보상의 거주지 정보이다. 우편번호 앞3자리를 보여주고 있어, 시, 군, 구 단위까지의 정보를 포함하고 있다. 신용정보상의 주소지는 실제 거주지와 차이가 날 수 있으며, 주택담보대출의 경우 담보주택의 주소와 상이할 가능성이 있다. 이메일 청구서 보급 확대 등으로 주소지 업데이트에 시차가 발생할 수 있고, 전월세 거주자의 경우 주거이전의 빈도가 높은 것 등이 신용정보상의 주소지와 실제 거주지와의 차이를 발생시키는 요인이 될 수 있다. 
다만, 주택담보대출을 보유한 경우 주택담보대출 취급시 금융기관들이 담보설정을 위해 등기여부를 확인하기 때문에 적어도 대출발생시점에는 주소지 정보의 정확성이 확보되고 있다고 볼 수 있다. 실제 인구통계상의 지역별 인구비중과 가계부채 DB상의 인구비중을 비교해보면 대체로 유사한 모습을 볼 수 있다.
한편, 신용정보상의 거주지는 가계신용 통계의 지역별 통계와 차이가 있다. 가계신용통계의 지역별 통계는 금융기관 점포 소재지 기준이다. 따라서 거주지와 대출받은 금융기관점포의 소재지가 상이할 경우 지역별 대출잔액이 차이가 날 수 있다. 
미국 소비자신용패널(CCP)의 경우도 차입자의 주소가 우편수신주소(mailing address)에 기초하고 있어, 실제 거주지와 우편주소가 반드시 일치하는 것은 아님을 밝히고 있다. 가령 친척의 주소나 사무실 주소가 등록될 가능성도 있으며, 주소가 변경되었더라도 금융기관에 늦게 알릴 수도 있기때문에 이러한 주소불일치 현상이 발생된다.