Dans ce chapitre, vous vous concentrez sur la préparation des données pour le trading. Vous allez nettoyer les données de prêts, créer des statuts de prêt et amortir les soldes des prêts.

Introduction au système financier

Rôles dans le système financier

Nettoyer les données

Qu’est-ce qu’un prêt hypothécaire ?

Ratios à risque

Processus post‑clôture

Prêt·e maintenant ?

Rembourser le principal

Soldes planifiés

Données de prêts immobiliers

Les offres sur les prêts sont arrivées ; il est temps de les analyser et de déterminer les gagnants.

Négocier des prêts hypothécaires sur les marchés de capitaux

Offres reçues

Compiler les données de marché

Étalonnage

Prime de transaction

Le poids de l’or

Touché !

Lancez les transactions

Maintenant que vous avez conclu les transactions, analysons les résultats et la stratégie commerciale de Sooper Mortgage.

Tarifer avec profit

Le système financier

Boucle bouclée

Montrez-moi l’argent

Bénéfice cible

Storytelling

Formuler une recommandation de tarification

Félicitations !

Analyse du profit des transactions

Metadata sheet

Exercises and Datasets

DataCamp vs. Local Experience

Dans cette étude de cas Power BI, vous endosserez le rôle d’un·e junior trader nouvellement embauché·e au sein d’un desk de trading chez un organisme de prêts immobiliers. Profitez d’une étude de cas rythmée et stimulante pour explorer les rouages du système financier. La circulation de l’argent dans l’économie passe par votre bureau : des grandes banques d’investissement jusqu’à votre organisme prêteur, puis aux emprunteurs individuels — et c’est vous qui orchestrez le tout. Vous identifierez un ensemble de prêts à négocier, évaluerez chaque prêt ainsi que chaque offre reçue d’acheteurs potentiels, puis exécuterez une transaction. À l’issue de cette étude de cas, vous aurez affûté vos compétences en modélisation de données, en DAX et en analyse financière, et vous aurez acquis un point de vue unique sur le secteur bancaire.

<h2>Découvrez le système financier avec Power BI</h2> Dans cette étude de cas Power BI, vous incarnez un trader junior nouvellement embauché au sein d'une salle des marchés pour un organisme de crédit hypothécaire. Nous vous invitons à découvrir cette étude de cas stimulante et dynamique, qui vous permettra d'apprendre les tenants et aboutissants du système financier. <br><br> <h2>Jouez le rôle d'un trader junior</h2> Le flux monétaire au sein de notre économie s'effectue sur votre bureau, depuis les grandes banques d'investissement jusqu'à votre société de crédit, puis aux emprunteurs individuels, et c'est vous qui rendez cela possible. <br><br> <h2>Utilisez vos compétences Power BI pour obtenir des informations pertinentes</h2> Vous identifierez un ensemble de prêts hypothécaires à négocier, évaluerez chaque prêt hypothécaire et chaque offre reçue de la part d'acheteurs potentiels, puis finaliserez la transaction. À la fin de cette étude de cas, vous aurez perfectionné vos compétences en modélisation de données, en DAX et en analyse financière, et vous aurez acquis une perspective unique sur le secteur bancaire.


Intermediate DAX in Power BI

Data Transformation in Power BI

Dans cette étude de cas Power BI, vous êtes un trader junior analysant le trading hypothécaire.

Étude de cas : analyse du trading de prêts immobiliers dans Power BI

Analysez les transactions hypothécaires, améliorez vos compétences en modélisation et analyse financière comme trader junior via Power BI.

Rapports financiers dans Power BI

Les personnes ont besoin d’argent, elles empruntent donc auprès de prêteurs.

Les prêteurs facturent des frais aux emprunteurs en échange de l’argent prêté.

 Les prêteurs vendent les prêts sur les marchés de capitaux à des investisseurs.

Les prêteurs peuvent ajuster leurs taux et leurs frais en fonction des bénéfices réalisés sur la vente des prêts afin de rester compétitifs.

Boucle bouclée

Étude de cas : analyse du trading de prêts immobiliers dans Power BI

Exercice interactif pratique