P2P(peer-to-peer)网络借贷,是一种借助电子商务的专业网络平台,是个人与个人之间互为借贷的小额借贷交易。P2P网络借贷由于具有门槛低、主要从事无抵押借贷、借款方式相对透明等特点,备受中小微企业和个人的追捧。特别是在美国2008年金融危机之后的几年内,传统金融机构融资低迷,但是,网络借贷的发展浪潮持续增高。伴随着互联网金融以及互联网金融产品的高速发展,P2P网络借贷违约率即信用风险成为大家人以及社会所关注的焦点,高信用风险成为网络借贷自身发展的最大瓶颈。本文采用排序选择模型,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,分别从国内最早的P2P网络借贷平台——拍拍贷网站,及目前发展最好的网站——人人贷网站上截取贷款数据,选取了借款人个人特征信息(年龄、性别、借款人职业)、借款人交易特征信息(历史借款记录、借款目的)、平台评价信息(信用等级、贷款规模、利率、贷款期限、每月还款额)和借款人投标信息(中标次数、流标次数)四个方面作为信息数据,并运用Logit模型对P2P网络借贷借款人的信用风险影响因素进行了实证分析。研究结果显示:(1)借款人职业与借款人信用风险存在着显著的正相关关系。借款人职业越稳定,其信用风险越大。(2)借款人借款记录与借款人信用风险存在着显著的正相关关系。借款人目的与借款人信用风险之间存在着显著的负相关关系。借款人借款的信息越真实,借款动机可靠性越强,借款人信用风险越小。(3)借款人信用评级与借款人信用风险存在显著的负相关关系。借款人贷款规模与借款人信用风险负相关,借款人利率和每月还款额与借款人信用风险正相关。(4)借款人中标次数与借款人信用风险存在着显著的正相关关系;借款人流标次数与借款人信用风险存在着显著的正相关关系。借款人在平台中越活跃,其信用风险就越大。本研究结果,既可以为防范P2P网络平台信用风险提供新的思路,也可以为完善我国P2P网贷行业治理提供新的经验证据。