Analyze some Data

Zamknięty Opublikowano 7 lat temu Płatność przy odbiorze
Zamknięty Płatność przy odbiorze

Ogólny opis zadań

Celem projektu jest zapoznanie się z budową w pełni automatycznych procesów raportowych wykorzystując zarówno metody przetwarzania danych jak i analizy statystyczne. Projekt oparty jest na podstawowych sposobach raportowania portfela kredytów detalicznych przydatnych w zarządzaniu ryzykiem kredytowym.

Teoretyczne podstawy

Analizę vintage wykonuje się by badać stabilność ryzyka kredytowego w czasie i by znaleźć asymptotyczną jego maksymalną wartość. Statystykę vintage liczy się zarówno ilościową jak i kwotową. Jest ona zależna od następujących parametrów:

m – liczba miesięcy po uruchomieniu kredytu

due – minimalna liczba opóźnionych rat

m_prod – miesiąc w którym wszystkie kredyty uruchomiono.

Vintage ilościowy (m_prod, m, due)=(liczba wszystkich kredytów uruchomionych w miesiącu m_prod

dla których m-miesięcy po uruchomieniu liczba opóźnionych rat >= due)/ (liczba wszystkich kredytów

uruchomionych w miesiącu m_prod).

Statystykę kwotową uzyskujemy ważąc licznik i mianownik kwotami branych kredytów.

Lista zadań

Ze zbioru production należy przeanalizować wszystkie zmienne opisujące rachunek (aid) i klienta (cid).

Każdą ze zmiennych należy podzielić na kategorie, maksymalnie 3. Dla przykładu zmienną act_age na

kategorie: młodzi (<18), starsi (<35) i najstarsi (>=35). Dla każdej skategoryzowanej zmiennej należy

wyznaczyć miernik współzależności ze zmienną zerojedynkową vintage3 po 12 miesiącach (w kodzie

powyżej zmienna vin3 dla seniority=12).

Należy posortować wszystkie zmienne według tej statystyki i dla pierwszych 5 najlepszych zmiennych

z grup app_: , act_:, ags:, agr:,wykonać wykresy w rożnych formatach: HTML – interaktywne raporty z

wygodnymi linkami i obrazkami png (ods graphics) , PDF – raport wykonany przez jakąś technikę (być może wykorzystując LaTeX) dającą ładne i wysokiej rozdzielczości raporty, Excel – raporty z gotowymi ładnymi elementami graficznymi.

Należy policzyć vintage dla due= 1, 2 i 3.

Linki reportów HTML powinny wskazywać także Excele i PDFy.

Finalny zestaw raportów powinien składać się z kilku warstw:

- warstwa zbiorcza, gdzie przedstawione są raporty całego portfela i dwóch produktów: css i ins.

- warstwa identyfikacji zmiennych i ich porządku

- warstwa każdej zmiennej.

Kreatywność

Istotą projektu jest nie tylko napisanie właściwych kodów, ale także umiejętne rozwiązanie problemu dużej liczby raportów i wielu obliczeń. Dodatkowo należy wpaść na pomysł jak policzyć prognozę vintage3 po 12 miesiącach zarówno ilościową jak i kwotową. Wykonawcy projektu powinni postawić się w roli zarządzającego ryzykiem kredytowym i umieć na podstawie wykonanych raportów

jednoznacznie stwierdzić, czy ryzyko portfela jest stabilne, czy profil klientów jest stabilny, a jeśli nie to co się zmienia. Można też zdecydować się na inną granulację, zamiast po miesiącach to po kwartałach lub półroczach. Finalne zestawy raportów muszą być czytelne i w powinny być tak

dobrane do danych, by można było w szybki sposób zauważyć najważniejsze zmiany.

Big Data Sales Eksploracja danych Przetwarzanie danych SAS Analiza Statystyczna

Numer ID Projektu: #12927581

O projekcie

5 ofert Zdalny projekt Aktywny 7 lat temu

5 freelancerów złożyło ofertę za zł541 w tym projekcie

kumarpm

Hi, Below is my experience and I can deliver you quality work with in specified or agreed time. Myself, Ph.D. in advanced analytics and 10+ years of experience in teaching and delivering business analytics projec Więcej

zł750 PLN w ciągu 3 dni
(17 Oceny)
4.8
akshaynaidu9

A proposal has not yet been provided

zł666 PLN w ciągu 10 dni
(8 Oceny)
3.3
kubust

Dzień dobry, chętnie podejme się wdrożenia całej platformy raportowej - oczywiście w przypadku konkretnej platformy raportowej mówimy o budżecie około 50.000 złotych. (wliczając licencję na oprogramowanie itd.) Oczywiś Więcej

zł466 PLN w ciągu 10 dni
(0 Oceny)
1.9