داشبورد احترافية عن بيانات قروض بنكية مصممة بلغة Python بإستخدام مكتبة داش

لوحة تحكّم واحدة قادرة أن تغنيك عن مئات التقارير. ده كان الهدف من الـ Loan Analytics Dashboard اللي بنيته باستخدام Dash وPython، بحيث تكون أداة تفاعلية تجمع بين التحليل العميق وسهولة الاستخدام، وتعرض كل insight بشكل واضح بدل ما تحتاج تقرأ ملفات وتقارير طويلة. اللوحة مصممة لتقدم تحليل شامل لبيانات القروض: تتعامل مع البيانات المفقودة بشكل نظيف، وتعرض المؤشرات الأساسية، وتتيح لصاحب القرار إنه يشوف سلوك العملاء وفهم نمط الموافقات والرفض من خلال واجهة مرتّبة وسلسة مستفيدة من خبرتي في تحليل البيانات، ومن خبرتي كـ React Web Developer في بناء واجهات تفاعلية. معالجة البيانات: تم التعامل مع القيم المفقودة باحترافية: تنظيف وتعديل البيانات العددية معالجة الفئات غير المكتملة التحويل بين الأنواع المختلفة إعداد البيانات بشكل جاهز للتحليل البصري دا بيضمن إن كل Insight مبني على بيانات سليمة. أنواع الرسوم البيانية المستخدمة: استخدمت حوالي 10 رسوم وتحليلات مختلفة، وكل واحد منها ينتج Insight واضح ومباشر: Pie Charts: لعرض توزيع الفئات مثل التعليم، الجنس، الأصول… Bar Charts & Grouped Bar Charts: للمقارنات بين الفئات (مثل Approved vs Rejected). Line Charts: لرصد الاتجاهات العامة في البيانات. Scatter Plots: لاستخراج الارتباطات المهمة (Income vs Loan Amount — Debts vs Loan Status). KPIs / مؤشرات بصرية لعرض أهم الأرقام بسرعة. كل رسم بياني اتبنى بحيث يقدّم معلومة عملية فعلًا، مش مجرد شكل و بس الفلاتر التفاعلية: أضفت مجموعة فلاتر قوية تتيح للمستخدم دمج عشرات الاحتمالات والتحليلات: فلتر الجنس: ذكر / أنثى / كلاهما فلتر التعليم: متخرج / غير متخرج / كلاهما فلتر الأصول: يمتلك أصول فوق 40k أو لا فلتر الحالة الائتمانية سلايدر لمبلغ القرض لتحديد نطاق معين وتحليل سلوك العملاء داخله كل الفلاتر مربوطة بالرسوم بشكل حي, فتغيير أي قيمة بيحدث اللوحة كلها.. باختصار: قدرت أقدّم لوحة تفاعلية متكاملة، بسيطة في الاستخدام لكنها قوية في التحليل. بدل تقارير طويلة وتبعثر معلومات، كل شيء في مكان واحد: إحصائيات – اتجاهات – مقارنات – ارتباطات – Insights جاهزة تساعد أي صاحب قرار يفهم الصورة بسرعة وبوضوح.