Durchschnittliche Kreditscores für Kundengruppen

Oakmark Bank möchte die Kreditgewohnheiten ihrer Kundschaft besser verstehen und diejenigen markieren, die je nach Alter und Beschäftigungsstatus überdurchschnittliche Scores haben.

Führe ein Lookup auf der Tabelle Customers aus, um den durchschnittlichen Kreditscore nach Altersgruppe und Beschäftigungsstatus zu jedem Kundendatensatz hinzuzufügen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Berechnungen in Sigma</Kurs>

Interaktive praktische Übung

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<Kurs>Berechnungen in Sigma</Kurs>

Geringe SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad

4.9+

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In diesem Kapitel lernst du die zentralen Bausteine kennen, die Sigma-Berechnungen zuverlässig und präzise machen. Du erfährst, wie Syntaxhinweise, Datentypen und logische Ausdrücke die Ergebnisse deiner Berechnungen beeinflussen. Danach gehst du von IF- und SWITCH-Logik zu bedingten Aggregationen und Fensterfunktionen über, um Berechnungen zu erstellen, die echte Business-Fragen beantworten.

Exercise 1: Sigma-Daten- und Spaltentypen Exercise 2: Regeln für Sigma-Funktionen verstehen Exercise 3: Funktionsfehler und Warnungen beheben Exercise 4: Grundlegende IF-Funktionen in Sigma Exercise 5: Kundengruppen mit If-Funktionen markieren Exercise 6: Kategorien mit verschachtelten If-Funktionen zuweisen Exercise 7: Benennungskonventionen mit Switch vereinheitlichen Exercise 8: Aggregat-IF-Funktionen Exercise 9: Bedingte KPIs mit CountIf und AvgIf erstellen Exercise 10: Logische Spalten in Berechnungen nutzen Exercise 11: Window-Funktionen Exercise 12: Window-Funktionen in Sigma erkennen Exercise 13: Gleitende Zinssätze mit MovingAvg berechnen Exercise 14: Kumulative Summen für nicht aggregierte Daten berechnen

Dieses Kapitel zeigt, wie Sigma Periodenanalysen für praxisnahe Berichte vereinfacht. Du lernst, gültige Datumsfelder einzurichten, die passende Zeitgranularität zu wählen und Sigmas automatische MoM-, QoQ- und YoY-Vergleichstools zu nutzen. Anschließend erweiterst du dein Repertoire um flexible Techniken wie DateLookBack und InDateRange, um gleitende Fenster und benutzerdefinierte Zeiträume abzubilden.

Exercise 1: Was ist Periodenvergleich (Period-over-Period)?Exercise 2: Den Zweck von PoP-Analysen verstehen Exercise 3: Verstehen, was PoP-Analysen zum Funktionieren brauchen Exercise 4: Schnellen PoP-Vergleich zu einer gruppierten Tabelle hinzufügen Exercise 5: Sigmas PoP- (Period-over-Period-) Vergleichsmenü Exercise 6: Neue genehmigte Kredite seit dem letzten Quartal berechnen Exercise 7: Wachstum der Kreditarten im Jahresvergleich vergleichen Exercise 8: InDateRange-Formel für benutzerdefinierte PoP-Analysen Exercise 9: Bevorstehende Fälligkeiten von Darlehen identifizieren Exercise 10: Eröffnungen in den letzten 12 Monaten (TTM)

Dieses Kapitel erläutert, wie du mit Sigmas Lookup-Tools Tabellen anreicherst, indem du Daten aus anderen Quellen einbindest – ganz ohne SQL zu schreiben. Du lernst, wann Lookups statt Joins sinnvoll sind, wie du sie korrekt konfigurierst und wie du über den Lookup-Assistenten aggregierte Werte zurückgibst. Außerdem lernst du, Probleme mit Mehrfachtreffern zu beheben und Lookups mit mehreren Schlüsselfeldern für komplexe Datensätze durchzuführen.

Exercise 1: Lookup-Modal hinzufügen Exercise 2: Lookup-Anforderungen in Sigma verstehen Exercise 3: Einen Lookup in Sigma konfigurieren Exercise 4: Kontostände nach Kundin oder Kunde nachschlagen Exercise 5: Transaktionen mit Kontotyp kennzeichnen Exercise 6: Lookup-Ergebnisse aggregieren Exercise 7: Durchschnittliche Kreditscores für Kundengruppen

Aktuelle Übung

Exercise 8: Leistung von Kreditbearbeitern bewerten Exercise 9: Lookups mit mehreren Schlüsselspalten Exercise 10: Monatliche Genehmigungsraten nach Darlehenstyp berechnen Exercise 11: Kreditverläufe von Kund:innen nachverfolgen Exercise 12: Glückwunsch