Pavadinimas: Duomenų Analitikos kursų baigiamasis darbas

Analizės tema: Finansinių paslaugų gavėjo tipo (asm.duomenų) koreliacija su įsipareigojimų vykdymo kokybe

Tikslai: 

- Nustatyti kokie kliento profilio parametrai ar jų kombinacijos didina nemokumo riziką 

- Patvirtinti arba paneigti, kad: 

1. "gruodžio, bei sausio mėnesį dažniau grąžinamos skolos" 
2. "vyresnės moterys pareigingiau vykdo fin.įsipareigojimus" 
3. "vedę vyrai rečiau tampa nemokiais" 

- Naudojantis Python SCLEARN moduliu sukurti potencialaus kliento mokumo prognozavimo įrankį

Duomenų šaltinis: Realios lietuviškos vartojimo kreditų rinkos bedrovės "nuasmeninti" duomenys, ( 2x .XLSX, 1x.CSV (>1 mln. rows))

Turinys: (Planas_A-B)Duomenų struktūros, ryšių, kiekybės ir kokybės analizė (Python)

Duomenų semantikos ir pragmatikos analizė (Tableau)

Importavimas iš CSV į MySQL su Python pagalba(>1mln įrašų 1 lentelė apie klientų mokėjimus) (MySQL)Duomenų agregavimas SQL'e (group by, count, sum, max, avg) (MySQL)