P2P网络借贷起源于英国,随着互联网金融的逐步发展,已成为我国时下炙手可热的互联网金融新模式,在个人贷款和中小企业融资方面发挥了重要作用。然而网络借贷行业在爆发式增长的同时,也面临着重大的信用风险,而信用风险评估则是有效识别并降低信用风险的决定性因素。P2P信贷在中国处于起步阶段,该信贷模式拥有众多的优点,但还面临许多问题,尤其是巨大的信贷安全隐患,本文以P2P网络信贷平台交易数据为依据,运用决策树来构建信用风险评估模型进行分析。在本实验中,根据已知的样本与原始信用评价状态,基于历史数据进行训练和测试,以从一系列可能的指标中找出与违约个体(包含自然人、法人及其他组织)具有统计显著性的若干指标;然后反过来根据这些预警指标值,识别和预测其他个体(包含自然人、法人及其他组织)未来违约的可能性,以采取针对性措施提前化解风险。本文的主要工作包括:(1)提出本论文的研究背景及意义、论述国内外目前在本领域的研究前沿、把握学术研究动态以及焦点、并发现存在的问题,找到文章的切入点,最后提出本文的研究思路和研究内容。(2)对信用风险评估基础理论做了比较详细的介绍。首先界定了信用风险评估中四个最基本概念(信用、信用风险、信用风险管理和信用风险评估),最终通过对这些基本概念的相关理论详细的整理和回顾,本文对信用风险评估的理论体系进行了细致的梳理;(3)通过对信用风险评估指标体系的研究与探讨,在此基础上,构建了P2P网络借贷信用风险评估指标体系,并将模型的性能与计算结果进行分析,最后利用实际数据对信用风险评估指标体系及基于C4.5算法的信用风险评估模型进行改进并实证检验。