长期以来，信贷风险是金融机构和监管部门风险防范与控制的主要对象和核心内容。特别是在改革开放以后，全球金融逐步接轨，对国内的金融市场带来巨大波动，无论是银行还是投资机构，这些金融机构在信用贷款方面都收到了前所未有的挑战。通过对全球的金融机构危机的研究调查结果显示，导致银行破产的主要原因是信贷风险。要在日趋激烈的市场竞争中取胜，强化全面信贷风险防范已成为当务之急。因此，各银行信贷风险防范策略研究既有理论探讨价值，又有实际现实意义。本文通过使用回归分析法应用于信贷风险预警中，通过记录、统计客户的信用记录，预测客户未来的违约情况。通过使用回归分析法，对需要数据挖掘的数据进行预先处理，包括数据清理、数据选择、数据集成和数据变化等4个部分。再将挖掘到的数据与风险预警系统结合，对贷款风险进行量化，将量化后得到的危机风险值传递给上层进行定性分析与研究，将决策反馈给贷款风险预警系统。采用尽量简单的模型和Logistic回归方法满足客户动态的更新需求，处理连续变量，解决信贷风险预警模型中处理的数据量大、速度要求高的问题。通过充分利用数据挖掘等先进技术，特别是使用回归分析法、实证分析等方法应用于信贷风险预警中，实现预测客户未来的违约情况，从而实现银行全局化、安全化和高效化的贷款管理。