P2P网络借贷,是一种借助电子商务的网络平台,由个人与个人间互为借贷的小额借贷交易。网络借贷的出现解决了广大中小企业和普通民众贷款难的问题,贷款不用再看银行的脸色,体现了普惠金融的理念。P2P的出现是顺势而为,其发展在近几年更是高歌猛进。然而,目前P2P平台的运营也蕴含着各种风险,借款人违约,欠钱不还,平台圈钱跑路,监管不严等现象时有发生,因此,风险控制是P2P平台发展的关键,风险控制决定着行业的生存和发展,影响着投资市场的稳定和发展。本文采用多元二分类因变量Logistic回归模型,基于excel VBA数据挖掘技术,编写宏程序,通过网页固定抓取数据,从领军P2P行业的人人贷公司的网站上抓取借款人信息的数据,对影响借款人信用风险的因素进行分析。研究结果表明:借款人的信用等级、借款的成功次数、流标次数、利率和借款期限是影响借款人信用风险的主要因素,而年龄、学历、婚姻不是主要因素,与借款人信用风险之间不存在显著影响。通过回归模型分析后,不仅对其进行结构分析,还进行了变量控制分析以及变量预测,为分析某一给定借款人是否存在信用风险提供了理性判断依据。在此基础上,提出了优化人人贷借款人信用风险管控制度的对策,期望能够改善人人贷借款人信用风险管控制度,减少风险的发生。最后,总结全文,并提出下一步的工作,继续研究以更好的防范我国网络借贷行业借款人的信用风险。