bank Loan
تفاصيل العمل
مشروع تحليل بيانات القروض البنكية – باستخدام SQL وPower BI
نبذة عن المشروع:
يهدف هذا المشروع إلى تحليل شامل لمحفظة القروض البنكية من خلال إنشاء قاعدة بيانات، معالجة البيانات، وتصميم لوحات تفاعلية عبر Power BI. يُستخدم المشروع لمساعدة البنوك أو شركات التمويل في اتخاذ قرارات دقيقة اعتمادًا على مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs).
? الجزء الأول – MS SQL Server: إعداد وتحليل البيانات
إنشاء قاعدة بيانات وجداول SQL وتحميل بيانات القروض من ملفات خارجية.
تنظيف البيانات والتأكد من تنسيق التواريخ، القيم الرقمية، ونوع البيانات.
استخدام استعلامات SQL لتحليل مؤشرات الأداء مثل:
عدد طلبات القروض
إجمالي المبالغ الممولة
المبالغ المستلمة من العملاء
معدل الفائدة
نسبة الدين إلى الدخل (DTI)
توزيع الطلبات بين "قروض جيدة" و"قروض سيئة"
حساب القيم الشهرية (Month-to-Date) والفروقات الشهرية (Month-over-Month).
الجزء الثاني – Power BI: تصميم لوحة المعلومات التفاعلية
تم تصميم 3 لوحات رئيسية في Power BI:
Dashboard 1 – Summary:
عرض إجمالي الطلبات، التمويل، والمبالغ المستلمة.
مقارنة بين القروض الجيدة والسيئة حسب:
عدد الطلبات
التمويل الممنوح
الأموال المستلمة
تقديم مؤشرات أداء بصيغة KPI Cards لسهولة التتبع.
Dashboard 2 – Overview:
تحليل زمني لطلبات القروض حسب التاريخ (Line Chart).
تحليل جغرافي حسب الولاية (Filled Map).
تحليل مدة القرض (Donut Chart).
تحليل طول مدة التوظيف وتأثيرها على التمويل (Bar Chart).
تحليل الغرض من القرض (Loan Purpose).
تحليل امتلاك العقار باستخدام Tree Map.
Dashboard 3 – Details:
لوحة تفصيلية تعرض جميع البيانات الرئيسية من محفظة القروض.
تُستخدم لعرض المعلومات الدقيقة عن كل قرض، حالة القرض، بيانات المقترض، وغيرها.
المهارات والأدوات المستخدمة:
SQL Server:
CTE – JOINS – GROUP BY – DATEPART – CAST – COUNT – AVG – PARTITION
Power BI:
Power Query – Data Modelling – DAX – KPI Cards – Time Intelligence – Visuals Formatting – Navigation Buttons
القيمة المضافة من المشروع:
القدرة على التعامل مع قواعد بيانات حقيقية
تحويل البيانات إلى تقارير مرئية تساعد الإدارة العليا في اتخاذ القرار
عرض الفروق بين القروض الجيدة والسيئة لاتخاذ إجراءات تصحيحية
دعم القرار بناءً على تحليل موسمي وإقليمي وديموغرافي