Ocena wyników doradców kredytowych

Wiceprezes ds. kredytów w Oakmark Bank potrzebuje ogólnych informacji o każdym doradcy kredytowym – w tym liczby obsługiwanych pożyczek, liczby pożyczek zaległych oraz mediany wartości pożyczek.

Wzbogać tabelę Loan Officers o dane z tabeli Loans. Uwaga: między tabelami istnieje relacja jeden-do-wielu, ponieważ jeden doradca obsługuje wiele pożyczek.

Nie agreguj tabeli LOANS przed wykonaniem wyszukiwania – skorzystaj z menu Aggregate w oknie dialogowym Add Lookup.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Obliczenia w Sigma

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Przekształć teorię w praktykę dzięki jednemu z naszych interaktywnych ćwiczeń

Rozpocznij ćwiczenie

To ćwiczenie jest częścią kursu

Obliczenia w Sigma

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.9+

Rozpocznij kurs za darmo

Ten rozdział przedstawia podstawowe elementy składowe, które sprawiają, że obliczenia w Sigma są dokładne i niezawodne. Dowiesz się, jak wskazówki składniowe, typy danych i wyrażenia logiczne wpływają na uzyskiwane wyniki. Następnie przejdziesz od logiki IF i SWITCH do warunkowych agregacji i funkcji okna, aby tworzyć obliczenia odpowiadające na rzeczywiste pytania biznesowe.

Exercise 1: Typy danych i kolumn w Sigma Exercise 2: Reguły funkcji w Sigma Exercise 3: Rozwiązywanie problemów z błędami i ostrzeżeniami funkcji Exercise 4: Podstawowe funkcje IF w Sigma Exercise 5: Oznaczanie grup klientów za pomocą funkcji If Exercise 6: Przypisywanie kategorii za pomocą zagnieżdżonych funkcji If Exercise 7: Ujednolicanie konwencji nazewnictwa za pomocą Switch Exercise 8: Funkcje agregujące IF Exercise 9: Tworzenie warunkowych KPI za pomocą CountIf i AvgIf Exercise 10: Wykorzystanie kolumn logicznych w obliczeniach Exercise 11: Funkcje okna Exercise 12: Rozpoznawanie funkcji okna w Sigma Exercise 13: Obliczanie kroczących stóp procentowych za pomocą funkcji MovingAvg Exercise 14: Obliczanie sum skumulowanych na danych niezagregowanych

Ten rozdział skupia się na tym, jak Sigma upraszcza analizę porównawczą okresów w raportowaniu biznesowym. Nauczysz się konfigurować poprawne pola dat, dobierać właściwą granularność czasu oraz korzystać ze zautomatyzowanych narzędzi Sigma do porównań MoM, QoQ i YoY. Następnie poznasz elastyczne techniki, takie jak DateLookBack i InDateRange, wspierające kroczące okna czasowe i niestandardowe okresy.

Exercise 1: Czym jest analiza okres do okresu?Exercise 2: Cel analizy PoP Exercise 3: Co jest potrzebne do analizy PoP Exercise 4: Dodawanie szybkiego porównania PoP do zgrupowanej tabeli Exercise 5: Menu porównań PoP (Period-over-Period) w Sigmie Exercise 6: Obliczanie nowych zatwierdzonych pożyczek od ostatniego kwartału Exercise 7: Porównanie wzrostu typów pożyczek rok do roku Exercise 8: Formuła InDateRange w niestandardowej analizie PoP Exercise 9: Identyfikowanie zbliżających się terminów zapadalności pożyczek Exercise 10: Otwarte rachunki – kroczące 12 miesięcy

Ten rozdział pokazuje, jak narzędzia Lookup w Sigma pozwalają wzbogacać tabele danymi z innych źródeł – bez pisania SQL. Dowiesz się, kiedy używać lookupów zamiast złączeń, jak je poprawnie konfigurować i jak zwracać zagregowane wartości za pomocą kreatora Lookup. Nauczysz się też rozwiązywać problemy z wielokrotnymi dopasowaniami oraz wykonywać lookupy z wieloma kolumnami kluczowymi dla złożonych zbiorów danych.

Exercise 1: Okno modalne Lookup Exercise 2: Wymagania dotyczące wyszukiwań w Sigma Exercise 3: Konfigurowanie wyszukiwania w Sigma Exercise 4: Wyszukiwanie sald kont według klienta Exercise 5: Oznaczanie transakcji typem konta Exercise 6: Agregowanie wyników wyszukiwania Exercise 7: Obliczanie średniej oceny kredytowej dla grup klientów Exercise 8: Ocena wyników doradców kredytowych

Bieżące ćwiczenie

Exercise 9: Wyszukiwanie z wieloma kolumnami kluczowymi Exercise 10: Obliczanie miesięcznych wskaźników akceptacji wniosków kredytowych według typu Exercise 11: Śledzenie historii kredytowej klientów Exercise 12: Gratulacje