银行新增不良贷款数据分析表格怎么做出来的

银行新增不良贷款数据分析表格可以通过FineBI进行制作，步骤包括：数据收集、数据清洗、数据建模、分析和可视化。通过FineBI，银行可以轻松地将分散在不同系统中的数据汇集在一起，并进行清洗和建模。数据收集是第一步，通常从多个来源获取数据，包括内部系统和外部数据库。数据清洗是确保数据准确性和一致性的关键步骤。数据建模则是将清洗后的数据进行合理的结构化处理。通过FineBI，银行可以使用强大的分析和可视化工具，将数据转化为直观的图表和报告，从而更好地理解和管理新增的不良贷款数据。FineBI具有高度的灵活性和可扩展性，使得数据分析过程更加高效和准确。

一、数据收集

数据收集是银行新增不良贷款数据分析的第一步。银行需要从多个来源收集数据，包括内部系统（如核心银行系统、贷款管理系统等）和外部数据库（如信用评级机构的数据、市场研究报告等）。数据收集的目标是获取全面、准确的贷款信息。FineBI可以连接多种数据源，包括SQL数据库、Excel文件、CSV文件等，帮助银行整合分散的数据。

为了确保数据收集的有效性，银行需要制定详细的数据收集计划。计划应包括数据源的识别、数据类型的定义、数据采集方法的选择以及数据收集时间表的制定。例如，银行可以设定每月定期从核心银行系统中提取贷款数据，并从信用评级机构获取最新的信用评分信息。FineBI支持定时任务功能，可以自动定期从指定数据源中提取数据，确保数据的及时性和准确性。

在数据收集过程中，银行还需要注意数据的隐私和安全问题。对于敏感的贷款信息，银行应采取加密措施，并确保数据传输和存储过程中的安全性。FineBI提供了多种数据安全保护机制，如数据加密、访问控制等，帮助银行保护敏感信息。

二、数据清洗

数据清洗是确保数据准确性和一致性的关键步骤。银行在收集数据后，通常会发现数据中存在一些问题，如缺失值、重复值、异常值等。数据清洗的目标是通过一系列的操作，将数据中的错误、缺失和不一致的部分进行修正和处理，确保数据的质量。

数据清洗的第一步是处理缺失值。缺失值是指数据集中某些字段没有值的情况。银行可以选择删除包含缺失值的记录，或者使用插值、均值填充等方法对缺失值进行填补。FineBI提供了多种数据预处理工具，帮助银行快速处理缺失值。

第二步是处理重复值。重复值是指数据集中存在相同的记录。银行需要对数据进行去重操作，确保每条记录在数据集中唯一存在。FineBI支持数据去重功能，可以自动识别和删除重复记录。

第三步是处理异常值。异常值是指数据集中存在的极端值或不合理的值。银行可以使用箱线图、散点图等方法识别异常值，并对异常值进行处理。例如，可以选择删除异常值，或者使用合理的值进行替换。FineBI提供了强大的数据可视化工具，帮助银行识别和处理异常值。

三、数据建模

数据建模是将清洗后的数据进行合理的结构化处理。银行需要根据业务需求，设计适当的数据模型，以便于后续的分析和可视化。数据建模的目标是将数据转化为具有逻辑结构的信息，便于分析和决策。

数据建模的第一步是定义数据表结构。银行需要根据数据的类型和关系，设计合适的数据表结构。例如，可以将贷款信息、客户信息、信用评分等数据分别存储在不同的表中，并通过外键建立表之间的关系。FineBI支持多种数据表结构设计工具，帮助银行快速设计数据模型。

第二步是数据表的关联。银行需要根据业务需求，定义数据表之间的关联关系。例如，可以通过客户ID将贷款信息表和客户信息表关联起来，通过贷款ID将贷款信息表和信用评分表关联起来。FineBI支持多种数据表关联操作，帮助银行建立复杂的数据关系。

第三步是数据的聚合和计算。银行需要根据业务需求，对数据进行聚合和计算。例如，可以计算每个客户的贷款总额、每个贷款的利息总额、每个客户的信用评分平均值等。FineBI提供了丰富的数据聚合和计算功能，帮助银行快速进行数据处理。

四、数据分析

数据分析是将数据转化为有价值的信息，帮助银行理解和管理新增的不良贷款数据。银行可以通过数据分析，发现数据中的模式和趋势，识别潜在的风险和机会，制定相应的决策和策略。

数据分析的第一步是数据的描述性分析。描述性分析是通过统计方法，对数据的基本特征进行描述和总结。例如，可以计算贷款数据的均值、中位数、标准差等指标，了解数据的分布和集中趋势。FineBI提供了丰富的描述性统计工具，帮助银行快速进行数据描述性分析。

第二步是数据的探索性分析。探索性分析是通过数据可视化方法，对数据进行深入探索和分析。例如，可以使用柱状图、折线图、散点图等方法，发现数据中的模式和趋势。FineBI提供了强大的数据可视化工具，帮助银行进行数据探索性分析。

第三步是数据的预测性分析。预测性分析是通过机器学习和统计方法，对未来的数据进行预测和推断。例如，可以使用回归分析、时间序列分析等方法，预测未来的不良贷款数量和趋势。FineBI支持多种预测性分析工具，帮助银行进行数据预测和决策。

五、数据可视化

数据可视化是将数据转化为直观的图表和报告，帮助银行更好地理解和管理新增的不良贷款数据。数据可视化的目标是通过图形化的方式，将复杂的数据转化为易于理解的信息，便于银行进行分析和决策。

数据可视化的第一步是选择合适的图表类型。银行需要根据数据的类型和分析目标，选择合适的图表类型。例如，可以使用柱状图展示不同贷款类型的不良贷款数量，使用折线图展示不良贷款数量的时间变化趋势，使用饼图展示不同客户群体的不良贷款比例等。FineBI提供了多种图表类型，帮助银行选择合适的图表进行数据可视化。

第二步是图表的设计和美化。银行需要对图表进行合理的设计和美化，提高图表的可读性和美观度。例如，可以选择合适的颜色和样式，添加图例和标签，调整图表的布局和大小等。FineBI提供了丰富的图表设计和美化工具，帮助银行设计精美的图表。

第三步是图表的展示和分享。银行可以通过FineBI，将设计好的图表嵌入到仪表板和报告中，进行展示和分享。例如，可以将不良贷款分析的图表嵌入到管理层的报告中，帮助管理层了解新增的不良贷款情况，制定相应的决策和策略。FineBI支持多种图表展示和分享方式，帮助银行进行数据展示和分享。

六、案例分析

为了更好地理解银行新增不良贷款数据分析表格的制作过程，我们可以通过一个具体的案例进行分析。假设某银行希望分析过去一年中新增的不良贷款情况，并根据分析结果制定相应的决策和策略。

银行首先需要收集过去一年中的贷款数据，包括贷款金额、贷款类型、客户信息、还款情况等。银行可以从核心银行系统、贷款管理系统等内部系统中提取数据，并从信用评级机构获取客户的信用评分信息。FineBI可以连接多种数据源，帮助银行整合分散的数据。

接下来，银行需要对收集到的数据进行清洗和处理。银行可以使用FineBI的数据预处理工具，处理数据中的缺失值、重复值和异常值，确保数据的准确性和一致性。例如，对于缺失的信用评分信息，银行可以选择使用均值填充的方法进行填补；对于重复的贷款记录，银行可以选择删除重复记录；对于异常的贷款金额，银行可以选择使用合理的值进行替换。

然后，银行需要根据业务需求，设计适当的数据模型。银行可以使用FineBI的数据建模工具，设计贷款信息表、客户信息表、信用评分表等数据表结构，并通过外键建立表之间的关系。例如，可以通过客户ID将贷款信息表和客户信息表关联起来，通过贷款ID将贷款信息表和信用评分表关联起来。银行还可以使用FineBI的数据聚合和计算功能，计算每个客户的贷款总额、每个贷款的利息总额、每个客户的信用评分平均值等。

在数据建模完成后，银行可以使用FineBI的数据分析工具，对数据进行描述性分析、探索性分析和预测性分析。例如，银行可以计算过去一年中每个月的新增不良贷款数量，了解不良贷款数量的时间变化趋势；可以使用散点图展示不同贷款类型的不良贷款数量，发现不同贷款类型的不良贷款风险；可以使用回归分析预测未来的不良贷款数量，帮助银行制定相应的决策和策略。

最后，银行可以使用FineBI的数据可视化工具，将分析结果转化为直观的图表和报告。例如，可以使用柱状图展示不同贷款类型的不良贷款数量，使用折线图展示不良贷款数量的时间变化趋势，使用饼图展示不同客户群体的不良贷款比例等。银行可以将设计好的图表嵌入到管理层的报告中，进行展示和分享，帮助管理层了解新增的不良贷款情况，制定相应的决策和策略。

通过上述步骤，银行可以使用FineBI制作出新增不良贷款数据分析表格，实现对不良贷款数据的全面分析和管理。FineBI具有高度的灵活性和可扩展性，帮助银行提高数据分析的效率和准确性，支持银行的决策和策略制定。

FineBI官网： https://s.fanruan.com/f459r;

相关问答FAQs：

银行新增不良贷款数据分析表格怎么做出来的？

制作银行新增不良贷款数据分析表格是一个系统化的过程，涉及数据收集、整理、分析和可视化等多个步骤。下面将详细介绍如何进行这一过程，以便于银行和金融机构更好地理解和管理其不良贷款状况。

数据收集

在制作新增不良贷款数据分析表格之前，首先需要收集相关的数据。这些数据通常包括：

1. 贷款类型：如个人贷款、企业贷款、信用卡贷款等。
2. 时间段：选择一个合适的时间段进行分析，比如按月、季度或年度。
3. 不良贷款定义：明确不良贷款的标准，如逾期90天以上的贷款。
4. 行业和地区：如果需要，也可以按行业和地区分类，了解不同市场的风险。

数据可以从银行的内部系统获取，如核心银行系统、风险管理系统等，也可以借助外部数据源，如央行的统计数据或行业报告。

数据整理

收集到的数据通常是原始的，需要进行整理和清洗。整理数据的步骤包括：

1. 去重：确保每一条记录是唯一的，避免重复计算。
2. 填补缺失值：对于缺失的数据，可以采用均值填补、插值法或者直接删除缺失记录。
3. 分类：将数据按照不同的维度进行分类，以便后续分析。

整理后的数据应当存储在电子表格软件（如Excel）或数据库中，以便于后续操作。

数据分析

数据分析是制作新增不良贷款数据分析表格的核心步骤。可以采用以下几种分析方法：

1. 计算新增不良贷款率：新增不良贷款率是指新增的不良贷款占总贷款的比例。可以通过以下公式计算：
   [
   \text{新增不良贷款率} = \frac{\text{新增不良贷款}}{\text{总贷款}} \times 100%
   ]

2. 趋势分析：通过时间序列分析，观察新增不良贷款的变化趋势。可以绘制折线图，直观展示不良贷款的上升或下降趋势。

3. 分类分析：根据贷款类型、行业等维度进行分类，找出高风险的领域。例如，某些行业可能由于市场环境变化，导致不良贷款率上升。

4. 比较分析：将不同时间段的数据进行比较，识别潜在的风险变化。通过横向和纵向的比较，找出不良贷款变化的原因。

数据可视化

数据可视化可以帮助直观展示分析结果，使得信息更易理解。常用的可视化方式包括：

1. 柱状图：适用于比较不同类别的数据，如不同贷款类型的不良贷款率。
2. 饼图：展示各个类别在总数中所占的比例，适合展示不良贷款的构成。
3. 折线图：适合展示时间序列数据，观察新增不良贷款的趋势变化。

在数据可视化工具中，如Tableau、Power BI或Excel等，都可以实现这些可视化效果。

制作分析表格

最终，将分析结果整理成表格。表格应包含以下几个部分：

1. 基本信息：包括时间段、数据来源等。
2. 新增不良贷款数据：分类显示不同贷款类型的新增不良贷款金额、比例等。
3. 趋势分析结果：通过图表展示不良贷款的变化趋势。
4. 风险评估：根据分析结果，给出高风险领域的评估和建议。

数据更新与维护

数据分析并不是一次性的工作。随着时间的推移，银行的贷款情况和市场环境都会发生变化，因此需要定期更新数据，重新进行分析和可视化，以确保信息的时效性和准确性。

结论

制作银行新增不良贷款数据分析表格需要系统化的方法，包括数据收集、整理、分析和可视化等多个步骤。通过这些过程，银行可以更好地理解其不良贷款状况，从而制定有效的风险管理策略。定期更新和维护数据分析表格，能够帮助金融机构及时识别风险，为决策提供有力支持。

银行新增不良贷款数据分析表格的关键指标有哪些？

在制作银行新增不良贷款数据分析表格时，关键指标的选择至关重要。这些指标能够帮助银行准确评估和监测不良贷款的变化情况，制定相应的风险管理策略。以下是一些重要的指标：

1. 新增不良贷款金额：这一指标是指在特定时间段内新增的不良贷款总额，是评估贷款质量的重要基础。

2. 新增不良贷款率：通过新增不良贷款金额与同期总贷款余额的比值，可以得出新增不良贷款率。这一指标能够反映不良贷款的比例，帮助银行识别潜在的风险。

3. 逾期贷款金额：逾期贷款是指未按时还款的贷款，通常根据逾期天数进行分类（如逾期30天、60天、90天等）。分析逾期贷款金额能够帮助银行了解贷款的风险分布情况。

4. 不良贷款总额：这是指某一时间点上，所有的不良贷款的总和。该指标有助于判断银行整体的贷款质量。

5. 不良贷款率：不良贷款率是指不良贷款总额与总贷款余额的比值。通过监测不良贷款率的变化，银行能够及时识别风险。

6. 行业分布：分析不同贷款类型和行业的不良贷款情况，能够帮助银行识别高风险行业，为贷款审批提供依据。

7. 地理分布：了解不同地区的不良贷款情况，有助于银行在区域风险管理中做出更合理的决策。

数据分析工具的选择

在进行新增不良贷款数据分析时，选择合适的数据分析工具也非常重要。常见的工具包括：

1. Excel：适合进行基本的数据整理、分析和可视化，功能强大且易于上手。

2. Tableau：用于数据可视化，能够创建交互式的仪表板，便于分享和展示分析结果。

3. Python/R：对于需要进行复杂数据分析的情况，这两种编程语言提供了强大的数据处理和分析能力。

4. Power BI：微软的商业智能工具，能够从多个数据源提取数据，制作动态报告和仪表板。

风险管理策略的制定

在分析完新增不良贷款数据后，银行需要根据分析结果制定相应的风险管理策略。这包括：

1. 加强贷前审核：通过分析不良贷款的特征，优化贷前审核流程，降低风险。

2. 定期监测：设定定期监测机制，及时发现新增不良贷款的潜在风险。

3. 客户沟通：与客户保持良好的沟通，了解客户的还款能力，及时采取措施。

4. 风险预警机制：建立风险预警机制，一旦发现不良贷款率上升，及时采取应对措施。

结语

制作银行新增不良贷款数据分析表格是一个复杂而系统的过程，涉及到数据的收集、整理、分析和可视化等多个环节。通过选择合适的关键指标和分析工具，银行能够及时识别和应对不良贷款风险，进而制定有效的风险管理策略，以确保金融健康与稳定。定期更新和维护数据分析结果，有助于银行在瞬息万变的市场中保持竞争力。