Loan Data Analysis and Visualization Using Python

يركز هذا المشروع على تحليل بيانات طلبات القروض باستخدام Python لاكتشاف الأنماط وفهم العوامل المرتبطة بالموافقة على القروض أو رفضها.

الأدوات والتقنيات المستخدمة

Python

Pandas وNumPy

Matplotlib وSeaborn

Jupyter Notebook

المهام المنفذة في المشروع

تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة.

إجراء التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA).

تحليل مبالغ القروض، ودخل المتقدمين، ودرجات الائتمان، وأغراض الحصول على القروض.

دراسة العلاقات بين خصائص المتقدمين وحالة طلب القرض.

إنشاء الرسوم البيانية والتصورات المرئية لتوضيح أهم النتائج.

نتائج المشروع

يساعد التحليل على تكوين فهم أوضح لأنماط طلبات القروض، وإبراز العلاقات بين الخصائص المالية للمتقدمين ونتائج الموافقة على طلبات القروض.

ملاحظة: تعكس النتائج الأنماط الموجودة في مجموعة البيانات المتاحة، ولا تثبت وجود علاقة سببية بين المتغيرات.