Fallstudie: Bericht zum Kreditrisiko
Konzepte der Datenkommunikation
Hadrien Lacroix
Curriculum Manager
Kreditrisiko
Kreditrisiko: Ausfallwahrscheinlichkeit
LoanMe Bank möchte vorhersagen, ob ein Kunde wahrscheinlich ausfällt
Rohdaten verfügbar
Datenexplorationsanalyse
Modelltraining und -bewertung
Zielgruppe
Nicht-technische Stakeholder
Entscheidungsträger bei Banken
Geschichte
Hintergrund:
Anstieg des Ausfallprozentsatzes in den letzten 5 Jahren.
Vorhersage, welche Kunden eine hohe Ausfallwahrscheinlichkeit hatten.
Einblick: Menschen mit mehr Arbeitslosigkeitsphasen neigen eher dazu, häufiger standardmäßig
Einblick: Menschen mit geringerem Einkommen neigen eher dazu, häufiger in Verzug zu geraten
Höhepunkt: Mit einer Genauigkeit von 95 % vorhersagen, welche Personen eher ausfallen
Nächste Schritte: Führen Sie einen Test an einer Kontrollpopulation {{5}} durch
Technisch oder nicht technisch
Technische Ergebnisse übersetzen
Die richtigen Daten
Zielgruppen-Persona
Rolle
: Finanzdirektor
Interesse
: Entscheidung zur Implementierung eines automatisierten Kreditablehnungssystems
Geeignete Daten
:
Zusammenhang zwischen Alter oder Einkommen und Kreditausfall
Prozentsatz der Kunden, die in den nächsten Monaten ausfallen
Statistik
Medianalter und Einkommen
Prozentsatz der Änderung
Visuals
Boxplot mit Alter vs. Standardzustand
Visuals
Boxplot mit Alter vs. Standardzustand Liniendiagramm mit %‑Änderung, standardmäßig für Kunden
Korrektes Format
Wer?
Direktor der Finanzabteilung
Warum?
Wichtige Entscheidungen stehen bevor
Senden Sie die Ergebnisse vor dem Meeting
Bericht
Schriftlicher Bericht
Zusammenfassungsbericht oder Abschlussbericht?
Bericht
Zusammenfassungsbericht
Informationsbericht vs. Analysebericht?
Bericht
Zusammenfassungsbericht
Analytischer Bericht
Struktur des Zusammenfassungsberichts
Einführung
Zweck
Kontextbezogene Informationen
Analysefrage
Körper
Daten
Ergebnisse: Wichtige Erkenntnisse
Schlussfolgerungen
Frage {{9}} wiederholen
Zentrale Erkenntnis
Empfehlungen hinzufügen
Lass uns üben!
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