مشروع تحليل بيانات مصرفية وداشبورد تفاعلي باستخدام Python وSQL وPower BI يركز على فهم كيفية استخدام البنوك للبيانات في تحليل مخاطر القروض (Loan Risk Analysis) ودعم قرارات الموافقة أو الرفض.

تم العمل على تنظيف وربط البيانات من أكثر من جدول، وبناء مؤشرات تساعد على التمييز بين العملاء القادرين على السداد والعملاء ذوي المخاطر العالية (High Risk).
كما تم إنشاء عمود جديد Engagement لقياس تفاعل العميل، وتصميم داشبورد يعرض أهم KPIs بشكل واضح لدعم اتخاذ القرار.

المشروع يمثل أول تجربة عملية مع Power BI وتطبيق حقيقي لمفاهيم Data Analytics على مشكلة مصرفية واقعية.

الأدوات المستخدمة:
Python – SQL – Power BI – Data Cleaning – Data Analysis