مشروع تحليل بيانات كامل لبيانات طلبات القروض (614 طلب)، بدأ بمرحلة استكشاف وتنظيف البيانات باستخدام Python (Pandas)، شمل معالجة القيم المفقودة بطرق إحصائية مناسبة لكل عمود (الـ Mode للأعمدة الفئوية، والـ Median لعمود قيمة القرض لوجود قيم متطرفة فيه)، وإخراج نسخة نظيفة من البيانات جاهزة للتحليل.

بعد التنظيف، تم بناء لوحة تحكم تفاعلية (Dashboard) على Power BI بتعرض أهم المؤشرات: نسبة الموافقة على القروض (68.73%)، متوسط الدخل، متوسط قيمة القرض، مع تقسيمات حسب السجل الائتماني، الحالة الوظيفية، المؤهل التعليمي، النوع، ومنطقة العقار — بهدف تسهيل اتخاذ قرارات الموافقة بناءً على بيانات واضحة ومرئية.