Подробности
Задача
Для аналитического проекта требовалось объединить разрозненные таблицы и показать динамику ипотечных выдач, ставок, задолженности и просрочки за шесть лет.
Подготовка данных в Power Query
Настроил обработку шести исходных Excel-файлов: очистку данных, приведение дат и чисел, преобразование месячных столбцов в строки и объединение показателей. Отдельно подготовил данные по семейной и льготной ипотеке.
Основной набор содержит 68 352 строки за 72 месяца. Преобразования оформлены в понятные именованные шаги Power Query. Подготовил инструкцию, чтобы последовательность обработки можно было разобрать и продемонстрировать.
Модель и корректные расчёты
На основе Power Pivot создал модель с 19 мерами DAX. В расчётах учёл особенности показателей:
- Задолженность определяется на выбранную дату, а не складывается по месяцам.
- Ставки рассчитываются с весами.
- Пропуски сохраняются отдельно от нулей.
Интерактивная панель
Собрал панель с 5 диаграммами и 10 интерактивными фильтрами. Пользователь может выбирать период, регион, категорию кредита и валюту, сравнивать территории и отслеживать изменения показателей.
Проверка
При проверке сверены более 3,9 млн значений без расхождений, пройдены 27 сценариев фильтрации и расчётов.
Результат
Подготовлены две книги Excel: подготовка данных и интерактивная панель, с обновлением из папки исходников. Данные собраны в единую модель, а фильтры позволяют разбирать ипотечные показатели без ручного объединения таблиц.
Технологии
Microsoft Excel для Windows, Power Query, Power Pivot, DAX.