Customer Credit Behaviour Analysis

🎯 يهدف مشروعي "تحليل سلوك ائتمان العملاء" إلى فهم كيفية إدارة العملاء لقروضهم، ومن يسدد في الوقت المحدد، ومن يتخلف عن السداد، ولماذا. مجموعة بيانات الائتمان العالمية: تنظيف البيانات باستخدام بايثون نمذجة البيانات باستخدام باور بي آي إنشاء لوحة معلومات باستخدام باور بي آي ⛔ التحديات التي واجهتني: إدارة مجموعات بيانات ضخمة تحتوي على قيم مفقودة وتنسيقات غير متناسقة. إنشاء خصائص مجمعة ذات دلالة من بيانات الرصيد الشهري. تصميم عرض مرئي واضح يُبرز الأنماط ويُساعد في اتخاذ القرارات. 💡 أهم النتائج: معدل التخلف عن السداد ≈ 8%، مما يعني أن معظم العملاء يسددون في الوقت المحدد. تُعد العوامل السلوكية (التأخر في السداد، نوع الوظيفة، الحالة الاجتماعية) مؤشرات أقوى للتخلف عن السداد من الدخل أو حجم القرض. يُعد استقرار السكن وسجل السداد مؤشرين حاسمين للتنبؤ بالمخاطر. 📌 التوصيات: تطبيق أنظمة إنذار مبكر للكشف عن العملاء الذين تظهر عليهم علامات التأخر في السداد. قسّم العملاء إلى شرائح بناءً على سلوك السداد واستقرار الدخل لتخصيص استراتيجيات الإقراض. وفّر خيارات سداد مرنة للعملاء ذوي الدخل غير المستقر للحد من مخاطر التخلف عن السداد. استخدم التحليلات التنبؤية والتعلم الآلي لتحديد حالات التخلف عن السداد المحتملة قبل حدوثها.