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在大数据时代如何利用数据挖掘处理海量数据从而对信用风险进行预测分析成为了当下非常重要的问题,本文运用XGBoost算法建立信用风险分析模型,运用栅格搜索等方法调优XGBoost参数,基于以AUC、准确率、ROC曲线等评价指标,与决策树、GBDT、支持向量机等模型进行对比分析,基于德国信用数据集验证了该模型的有效性及高效性。