随着互联网技术的日新月异,网络资金借贷平台应运而生,展现出了广阔的应用前景。网络资金借贷平台具有门槛低,风险大,收益回报高等特点,运用传统的管理方法较难保障平台平稳运行。因此研究客户的各种行为,对平台风险的管理具有重要意义。本论文阐述了P2B投融资平台的发展现状与未来趋势,分析了P2B投融资平台的相关特征。进而对用户数据进行挖掘,使用基于改进时间序列模型的P2B投融资平台交易预测模型,对当前交易存在的问题分析研究,预测平台未来的发展动态。提出了通过改进K-Means聚类算法来进行用户信用风险评估,降低P2B投融资平台的风险,拓宽融资渠道,保障平台平稳运行。本论文采用数据分析方法,使中小微企业用户真实的生产销售情形、未来发展趋势,通过数据量化的方式,真实、客观的反应在系统中。将抽象的信用信息进行量化,预测平台未来发展动态,降低平台运行风险。希望在下一步工作中,能够继续改进数据分析算法,为金融机构提供更为有效的征信数据。