Étude de cas : rapport sur le risque de crédit

Concepts de communication des données

Hadrien Lacroix

Curriculum Manager

Risque de crédit

• Risque de crédit : probabilité de défaillance
• La banque Loanme souhaite prédire si un client est susceptible de se trouver en situation de défaut de paiement.
• Données brutes disponibles
• Analyse de l'exploration des données
• Entraînement et évaluation des modèles

Audience

• Pour les parties prenantes sans maîtrise de la technologie
• Responsables de la prise de décision au sein de la banque

Histoire

 

• Contexte :
  • Augmentation de la part de défauts de paiement au cours des cinq dernières années.
  • Prévoir quels clients présentaient un risque élevé de défaut de paiement.
• Perspective : Les personnes ayant connu plusieurs périodes de chômage ont tendance à être plus défaillantes.
• Perspective : Les personnes dont les revenus sont faibles ont tendance à se trouver davantage en situation de défaut de paiement
• Point culminant : Il est possible de prédire quelles personnes sont les plus susceptibles de se trouver en situation de défaut de paiement avec une précision de 95 %.
• Étapes suivantes : Effectuer un essai sur une population témoin

Technique ou non technique

  ![Pièce de puzzle avec ou sans technologie] (https://assets.datacamp.com/production/repositories/5945/datasets/bc741881cef3a0da52cfaa17ad69e05e802e89bd/techornontech.png = 50)

• Traduire des résultats techniques

Les données appropriées

  ![Pièce de puzzle avec le mot data mis en évidence] (https://assets.datacamp.com/production/repositories/5945/datasets/bc0b22333bfd86a5d365512cfbe634cecced2a42/data_right.png = 50)

• Profil du public cible
  • Rôle : Directeur du département des finances
  • Intérêt : Décision relative à la mise en place d'un système automatisé de rejet des demandes de prêt
  • Données appropriées :
    • Relation entre l'âge ou le revenu et le défaut de paiement d'un prêt
    • Pourcentage de clients défaillants au cours des prochains mois

Statistiques

  ![Pièce de puzzle avec le mot data mis en évidence] (https://assets.datacamp.com/production/repositories/5945/datasets/bc0b22333bfd86a5d365512cfbe634cecced2a42/data_right.png = 50)

• Âge moyen et revenu
• Pourcentage de variation

Visuels

 

• Boîte à moustaches représentant l'âge par rapport à la condition de défaut de paiement

Visuels

 

• Boîte à moustaches représentant l'âge par rapport à la condition de défaut de paiement
• Graphique linéaire avec pourcentage de variation des clients défaillants

Format correct

 

• Qui ? Directeur du département financier
• Pourquoi ? Décisions importantes à venir
• Contenu : Principales conclusions et recommandations
• Canal : envoyer les résultats avant la réunion.

Rapport

• Rapport écrit
• Rapport de synthèse ou rapport final ?

Rapport

• Rapport de synthèse
• Rapport informatif ou rapport analytique ?

Rapport

• Rapport de synthèse
• Rapport analytique

Structure du rapport de synthèse

• Introduction
  • Objectif
  • Informations contextuelles
  • Question d'analyse
• Corps
  • Données
  • Résultats : Principales conclusions
• Conclusions
  • Reformuler la question
  • Point de vue central
  • Ajouter des recommandations

Passons à la pratique !

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