Calculer des taux d'intérêt glissants avec MovingAvg

L'équipe Oakmark Bank Loan Analytics souhaite comprendre l'évolution des taux d'intérêt au fil du temps pour les prêts personnels. Aidez-les à configurer une colonne de moyenne mobile sur six semaines du taux d'intérêt.

La table fournie est déjà groupée et synthétisée au niveau hebdomadaire : aucun regroupement supplémentaire n'est nécessaire.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Calculs dans Sigma</cours>

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Ce chapitre présente les briques essentielles qui rendent les calculs Sigma fiables et précis. Vous verrez comment les repères de syntaxe, les types de données et les expressions logiques influencent les résultats. Vous passerez ensuite de la logique IF et SWITCH aux agrégations conditionnelles et aux fonctions de fenêtre pour créer des calculs qui répondent à de vraies questions métier.

Exercise 1: Types de données et de colonnes dans Sigma Exercise 2: Comprendre les règles des fonctions Sigma Exercise 3: Résoudre les erreurs et avertissements de fonctions Exercise 4: Fonctions IF de base dans Sigma Exercise 5: Marquer des groupes de clients avec des fonctions If Exercise 6: Attribuer des catégories avec des fonctions If imbriquées Exercise 7: Standardiser les conventions de nommage avec Switch Exercise 8: Fonctions IF agrégées Exercise 9: Créer des KPI conditionnels avec CountIf et AvgIf Exercise 10: Exploiter les colonnes logiques dans les calculs Exercise 11: Fonctions de fenêtre Exercise 12: Identifier les fonctions de fenêtre dans Sigma Exercise 13: Calculer des taux d'intérêt glissants avec MovingAvg

Exercice actuel

Exercise 14: Calculer des cumuls sur des données non agrégées

Ce chapitre explique comment Sigma facilite l'analyse période sur période pour des rapports métier concrets. Vous apprendrez à préparer des champs de dates valides, à choisir la bonne granularité temporelle et à utiliser les outils automatisés de comparaison MoM, QoQ et YoY de Sigma. Vous irez ensuite plus loin avec des techniques flexibles comme DateLookBack et InDateRange pour gérer des fenêtres glissantes et des périodes personnalisées.

Exercise 1: Qu'est-ce que l'analyse période sur période ?Exercise 2: Comprendre l'objectif de l'analyse PoP Exercise 3: Ce dont l'analyse PoP a besoin pour fonctionner Exercise 4: Ajouter rapidement une comparaison PoP à un tableau groupé Exercise 5: Le menu de comparaison PoP (Period-over-Period) de Sigma Exercise 6: Calculer les nouveaux prêts approuvés depuis le dernier trimestre Exercise 7: Comparer la croissance des types de prêts d'une année sur l'autre Exercise 8: Formule InDateRange pour une analyse PoP personnalisée Exercise 9: Identifier les prochaines échéances de prêts Exercise 10: Ouvertures de comptes sur les 12 derniers mois (TTM)

Ce chapitre montre comment les outils Lookup de Sigma vous permettent d'enrichir des tables en important des données d'autres sources sans écrire de SQL. Vous verrez quand utiliser des lookups plutôt que des jointures, comment bien les configurer et comment retourner des valeurs agrégées via l'assistant Lookup. Vous apprendrez aussi à résoudre les problèmes de correspondances multiples et à effectuer des lookups à clés multiples pour des jeux de données complexes.

Exercise 1: Ajouter une fenêtre contextuelle Lookup Exercise 2: Comprendre les prérequis des lookups dans Sigma Exercise 3: Configurer un Lookup dans Sigma Exercise 4: Rechercher les soldes de comptes par client Exercise 5: Étiqueter les transactions par type de compte Exercise 6: Agréguer les résultats de recherche Exercise 7: Moyenne des notes de crédit par groupe de clients Exercise 8: Évaluer la performance des chargés de prêts Exercise 9: Lookups avec plusieurs colonnes de clé Exercise 10: Calcul des taux d'approbation mensuels par type de prêt Exercise 11: Suivre l'évolution du score de crédit des clients Exercise 12: Félicitations