تحليل بيانات القطاع المصرفي ولوحة مؤشرات أداء تفاعلية (Bank Misr Data Analysis Dashboard)

قمت في هذا المشروع بتحليل شامل لبيانات القطاع المصرفي (نموذج بنك مصر) بهدف استخراج رؤى تحليلية (Insights) تساعد في فهم سلوك العملاء وأداء الفروع والمحفظة الائتمانية. اعتمد المشروع على تحويل البيانات الخام إلى قصة رقمية مرئية تسهل عملية اتخاذ القرار.

أبرز النقاط التي تم تغطيتها في التحليل:

تحليل الحسابات والأرصدة: دراسة تطور أعداد الحسابات وتحليل تركز السيولة، حيث كشف التحليل عن استحواذ قطاع الـ VIP على أكثر من 70% من إجمالي الأرصدة.

تحليل محفظة القروض: مراقبة أداء القروض (نشطة، متعثرة، مغلقة) وتحديد القطاعات الأكثر نمواً مثل قروض السيارات، مع رصد الانخفاض في قطاعات أخرى كالتمويل العقاري.

الديموغرافيا وسلوك العملاء: تحليل قاعدة العملاء بناءً على الوظائف والفئات العمرية، مما حدد الفئات الأكثر تفاعلاً مع خدمات البنك (مثل فئة المتقاعدين والمهندسين).

الأداء الجغرافي: توزيع الفروع وتحليل الكثافة في المحافظات المختلفة (القاهرة، الجيزة، المنصورة).

تحليل المعاملات المالية: دراسة التدفقات النقدية اليومية والشهرية وتصنيفها (إيداع، سحب، تحويل).

المهارات التقنية الموظفة:

DAX Expressions: لكتابة المقاييس (Measures) والمعادلات الحسابية المتقدمة لاستخراج النسب المئوية ومعدلات النمو.

Power Query (M Language): لتنظيف البيانات (Data Cleaning) ومعالجة القيم المفقودة وضمان جودة البيانات قبل التحليل.

Data Visualization: اختيار أفضل الرسوم البيانية التي تناسب طبيعة البيانات البنكية لسهولة القراءة والمتابعة.