Немецкие займы

Стек: #PostgreeSQL #sqllite, Microsoft #Excel #PowerQuery

Что было сделано:
Обработка данных (#etl): Очищен и структурирован "сырой" набор данных (немецкие кредитные данные) из 1000 записей.
#PostgreeSQL: Написана серия запросов с использованием CTE и Case When для сегментации клиентов по уровню риска, возрасту и цели займа.
Моделирование Excel: Построена автоматизированная таблица с помощью функций XLOOKUP и IFS для расшифровки категориальных кодов. После этого созданы сводные таблицы для расчета среднего чека и процента просроченных займов по жилищным условиям и профессиям.

Создан аналитический отчет, который определяет сегменты заемщиков с самым высоким уровнем риска (например, молодежь с образовательными займами), что позволяет оптимизировать кредитную политику.