Giảng viên Viện Công nghệ Tài chính phân tích hồ sơ vay với Power BI: Tư duy dữ liệu từ giảng đường đến thực tiễn
Phân tích khách hàng tiềm năng không chỉ giúp doanh nghiệp tài chính tối ưu chiến lược tiếp cận – mà còn là công cụ quan trọng để nhận diện rủi ro và tăng tỷ lệ chuyển đổi.
Với mong muốn áp dụng trực tiếp kỹ năng vào công việc giảng dạy và thực hành, giảng viên Vũ Minh Ngọc đã lựa chọn đề tài phân tích dữ liệu hồ sơ vay để xây dựng một báo cáo Power BI trực quan – phục vụ cả mục tiêu giảng dạy và mô phỏng bài toán tài chính thực tế.
Mục lục
Những điểm nổi bật trong dự án
Project của Vũ Minh Ngọc ghi điểm nhờ tư duy logic về nội dung và cách trình bày trực quan, dễ theo dõi:
- Phân tích đa chiều các đặc điểm khoản vay: Từ số lượng – số tiền vay – mục đích vay – loại tài sản đến nhân khẩu học người vay, tạo bức tranh toàn cảnh rõ ràng cho doanh nghiệp tài chính.
- Làm nổi bật nhóm khách hàng tiềm năng: Xác định nhóm borrower có rủi ro thấp, tổng tài sản cao và mức DTI phù hợp – hỗ trợ tốt cho mục tiêu tiếp thị.
- Trình bày report mạch lạc – đúng nguyên tắc thiết kế: Dashboard được chia tab theo mục tiêu phân tích, sử dụng màu sắc dễ nhìn và biểu đồ rõ ràng – giúp theo dõi mượt mà từ tổng quan đến chi tiết.
Report trên Power BI
Dưới đây là report trên Power BI của học viên Vũ Minh Ngọc:
Bạn cũng đang làm việc trong lĩnh vực tài chính và muốn ứng dụng phân tích dữ liệu vào công việc như học viên Minh Ngọc? Khóa học Power BI tại Datapot sẽ giúp bạn phát triển cả tư duy phân tích và kỹ năng trình bày báo cáo chuyên nghiệp.
Thông tin bài tập Power BI
Học viên: Vũ Minh Ngọc
Lớp: PL300-135
Chủ đề: Mortgage Loan Application Analysis
Giới thiệu về dataset: Bộ dữ liệu gồm hơn 2.000 hồ sơ vay tại Mỹ, chứa các thông tin như số tiền vay, mục đích vay, loại tài sản, tổng tài sản, DTI, LTV, thông tin nhân khẩu học và phân bổ theo bang.
Mục tiêu của project
Học viên Vũ Minh Ngọc xác định rõ các mục tiêu phân tích nhằm trả lời bài toán nghiệp vụ từ dữ liệu:
- Đánh giá đặc điểm hồ sơ vay theo từng mục đích và khoảng tiền.
- Phân tích đặc điểm nhân khẩu học của người vay: tuổi, giới tính, tình trạng hôn nhân.
- Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro và tìm ra nhóm khách hàng tiềm năng.
Insights rút ra từ báo cáo
Từ bản báo cáo, Minh Ngọc rút ra nhiều insight thực tiễn, phản ánh rõ đặc điểm và xu hướng trong dữ liệu:
- Khoản vay phổ biến nhất nằm trong khoảng 500k–1M, chiếm hơn 50% tổng lượng đơn.
- Người vay chủ yếu tập trung trong độ tuổi 20–40 và thường đã lập gia đình.
- Hồ sơ có rủi ro thấp thường đi kèm tổng tài sản cao và DTI thấp.
- Có tới 570 khách hàng tiềm năng đạt tiêu chí về độ rủi ro và khả năng tài chính.
- Các bang CA, NY, PA là nơi có số lượng hồ sơ vay cao nhất.
Dự án của học viên Minh Ngọc không chỉ đạt yêu cầu kỹ thuật mà còn thể hiện rõ tư duy ứng dụng vào thực tế – phù hợp với vai trò giảng viên thực hành trong lĩnh vực tài chính.
Tại Datapot, học viên không chỉ học công cụ mà còn được phát triển tư duy xử lý – phân tích – trình bày dữ liệu một cách bài bản, giúp giải quyết hiệu quả các bài toán thực tiễn trong doanh nghiệp.
Kết nối thêm với chúng mình
Fanpage
Cộng đồng Data, AI và Tự động hóa 200,000+ thành viên
- Data Analytics and Business Intelligence Vietnam
- Data Science Explorer Community: Cộng đồng khám phá Khoa học dữ liệu – FTU
- Cùng bớt việc với Power BI, Power Automate, Power Apps
- Luyện thi chứng chỉ Microsoft (PL300, DP900, DP080, PL900,…)
- DATAPOT ALUMNI
Youtube
Zalo
- [DATAPOT] Power BI Hub
- [DATAPOT] Power Platform Hub
- Data, AI & Tự động hoá cho Doanh nghiệp bứt phá
- Cộng đồng Data, AI và tự động hóa
- Datapot Internship 2025
- [DATAPOT] Phân tích dữ liệu Performance Ads
