تحويل بيانات إكسل إلى تقرير تفاعلي لتحليل القروض البنكية

قمت في هذا المشروع بتحليل مجموعة بيانات خاصة بالقروض البنكية (Bank Loan Data) تم سحبها من ملف Excel، وتحويلها إلى لوحة قياس (Dashboard) تفاعلية وديناميكية توفر رؤية شاملة حول أداء البنك وجودة القروض الممنوحة.

ما تم إنجازه في هذا المشروع:

معالجة وتنظيف البيانات (Data Cleaning):

استيراد البيانات من ملف Excel ومعالجتها لضمان دقتها وخلوها من الأخطاء قبل البدء في التحليل.

بناء مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs):

حساب إجمالي طلبات القروض (Total Loan Applications).

حساب إجمالي المبالغ الممولة (Total Funded Amount) والمبالغ المستلمة.

حساب متوسط معدل الفائدة (Average Interest Rate) ونسبة الدين إلى الدخل (DTI).

إضافة مقارنات زمنية لقياس النمو الشهري (MoM) والشهري حتى تاريخه (MTD) لإظهار اتجاهات الأداء (مثلاً: زيادة التمويل بنسبة 13.04%).

تحليل المخاطر (Good vs Bad Loans):

تصنيف القروض إلى "قروض جيدة" (Good Loans) و"قروض متعثرة" (Bad Loans) وعرضها بنسب مئوية واضحة (كما يظهر في الـ Donut Charts).

توضيح عدد الطلبات وقيمتها لكل فئة لمساعدة الإدارة في تقييم المخاطر.

تصوير البيانات (Data Visualization):

تحليل زمني: عرض تطور طلبات القروض عبر الشهور (Line Chart) لتتبع المواسم وفترات الذروة.

تحليل حسب الغرض: توضيح أسباب القروض الأكثر طلبًا (مثل سداد الديون، تحسين المنزل، إلخ) باستخدام Bar Charts.

تحليل ديموغرافي: توزيع القروض بناءً على ملكية المنزل (Home Ownership) ومدة الخدمة الوظيفية (Emp Length).

جدول تفصيلي: عرض البيانات الدقيقة لحالة القروض (Fully Paid, Charged Off, Current) مع التفاصيل المالية.

تفاعلية التقرير:

إضافة فلاتر (Slicers) تتيح للمستخدم تصفية النتائج حسب (السنة، الشهر، الولاية، الغرض من القرض) للحصول على تحليلات مخصصة.

المهارات والأدوات المستخدمة:

تحليل البيانات (Data Analysis).

تصميم لوحات المعلومات (Dashboard Design).

Data Modeling & Calculations.

Excel / Power BI (حسب الأداة التي استخدمتها للعرض النهائي).

النتيجة النهائية: لوحة تحكم تمكن صانعي القرار من مراقبة محفظة القروض، تحديد المخاطر المحتملة، وفهم سلوك العملاء بلمحة واحدة.