Bank Data Analysis & Reporting with Python

يركز هذا المشروع على تحليل بيانات المعاملات المصرفية عبر مختلف المجالات والمواقع.

الهدف هو مراقبة قيم المعاملات وأعدادها مع مرور الوقت، وتحديد المواقع ذات الأداء الأفضل، ورصد الأنماط الموسمية لنشاط العملاء.

الأدوات والتقنيات:

- بايثون: باندا (معالجة البيانات وتحليلها)، ماتبلوتليب وسيبورن (التصورات)، بلوتلي/ستريمليت (تطوير لوحات المعلومات).

- باور بي آي: لبناء لوحات معلومات تفاعلية.

التحليلات والمخرجات الرئيسية:

- تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا.

- اتجاهات قيمة وحجم المعاملات مع مرور الوقت (السنة والشهر).

- مقارنة المواقع لتحديد الفروع ذات الأداء العالي.

- التحليل حسب المجال لفهم أماكن حدوث معظم المعاملات.

- لوحة معلومات تفاعلية تتضمن:

- قيم وأعداد المعاملات شهريًا.

- أفضل 10 مواقع من حيث القيمة.

- الأداء حسب المجال.

- الأنماط الموسمية/الزمنية.

الرؤى:

- تحديد واضح للمواقع التي تُولّد أعلى قيم للمعاملات.

- المجالات الأكثر مساهمة في نشاط البنوك.

- فترات الذروة الموسمية للمعاملات (مثل الأشهر التي تشهد أعلى نشاط للعملاء).

- توفير رؤى عملية لتخصيص الموارد وتتبع أداء الفروع.