Bank Customer Analysis

تحليل العملاء (Customer Analysis) - تقرير Power BI

هذا المشروع حقق المركز الثاني على مستوى الوطن العربي والمركز الأول على مستوى مصر في مسابقة Hackathon لتحليل البيانات، ضمن فريق "Numbers Mean Success".

نظرة عامة

تحليل شامل لسلوك العملاء المالي باستخدام بيانات المعاملات، البطاقات، والملفات الشخصية للمستخدمين، بهدف فهم أنماط الإنفاق، تقييم المخاطر الائتمانية، واكتشاف الفرص لزيادة نشاط العملاء.

يتكوّن التقرير من 5 صفحات تفاعلية:

- الصفحة الرئيسية – نظرة عامة على المشروع والبيانات المستخدمة

- Overview – المؤشرات الرئيسية (KPIs): إجمالي العملاء، نسبة النشاط، حجم المعاملات، والإنفاق حسب المدينة

- Transactions – تحليل المعاملات حسب الفئة العمرية، الحالة، الوقت، والموقع الجغرافي

- Financial – تحليل المخاطر الائتمانية (DTI)، معدل استخدام الائتمان، وتصنيف العملاء

- Recommendations – توصيات عملية مبنية على البيانات لكل من التسويق، المخاطر، والمعاملات

الأدوات والمنهجية

Python تنظيف البيانات وتحليلها الإحصائي الأولي (EDA)

Excel معالجة وتجهيز البيانات قبل النمذجة

التحليل الإحصائي دراسة العلاقات بين الدخل، الائتمان، ونمط الإنفاق

البحث في الويب دعم فهم السياق الصناعي لمعايير الائتمان والتصنيفات

Power BI بناء النموذج (Star Schema)، كتابة قياسات DAX، وتصميم لوحات المعلومات التفاعلية

أبرز النتائج

- التوازن المالي والالتزام بالسداد من أهم العوامل المؤثرة في تصنيف العملاء

- فئات معينة من العملاء (Poor Credit) بحاجة إلى منتجات مالية مبسطة لزيادة الشمول المالي

- تركّز الاستخدام على بطاقات Mastercard يفتح فرصة لحملات تنويع مع Visa وAmex

- فبراير يشهد انخفاضًا في الإنفاق، ما يستدعي حملات تسويقية موجهة في هذا التوقيت