Caso de análisis de datos · Riesgo crediticio
Utilicé BigQuery y Looker Enterprise para validar 270.299 préstamos, crear tablas de análisis reutilizables y estudiar cómo el estado, la geografía, la finalidad y el año de concesión influyen en la revisión del riesgo.
Caso de formación que simula un encargo de análisis de Tesorería. Mi trabajo incluyó validación del origen, modelado SQL, un panel en Looker y criterios de revisión documentados.
El importe calculado supera el umbral ilustrativo de 3.000 millones de US$. Las métricas de concentración y estado permiten profundizar en el análisis.
Por encima del umbral interno ilustrativo de 3.000 millones de US$.
Proporción del importe sin Fully Paid concentrada en los cinco estados principales.
Importe original destinado a consolidación de deudas, excluidos los préstamos Fully Paid.
Importe Charged Off o Default ÷ importe total concedido a pequeñas empresas.
Looker Enterprise
El panel de Looker conecta métricas generales con estados, cohortes de concesión, finalidades y registros sintéticos de prestatarios. Son capturas del informe final; el explorador utiliza sus datos agregados validados.
La imagen se mostrará cuando el recurso esté disponible.
Enfoques de riesgo
La vista por estado utiliza importes originales, no saldos pendientes. Charged Off y Default están incluidos en el denominador.
El 87,89 % del importe sin Fully Paid está clasificado como Current. Los estados adversos aparecen por separado; sus importes no miden la pérdida financiera neta.
Selecciona una fila para interpretar su significado. Las barras comparan importes o proporciones dentro de la vista.
Fuente: archivos CSV descargables y vista original de Looker. Los importes mantienen la denominación en dólares de los datos de formación. Las proporciones están redondeadas. La prioridad combina cuartiles de importe y tasa de clasificación como pérdida; es un criterio descriptivo.
| Métrica | Valor | Definición |
|---|---|---|
| Registros de préstamos | 270.299 | Identificadores únicos de préstamos en los datos de formación validados |
| Importe total concedido | 4.166.072.400 US$ | loan_amount original en todos los estados |
| Importe sin Fully Paid | 3.080.553.000 US$ | loan_amount original sin Fully Paid, incluidos Charged Off y Default |
| Importe clasificado como pérdida | 279.669.425 US$ | loan_amount original de Charged Off o Default |
| Tasa de clasificación como pérdida de la cartera | 6,71% | Importe clasificado como pérdida ÷ importe total concedido |
| Proporción de los cinco estados principales | 41,81% | Importes de los cinco estados principales ÷ total sin Fully Paid |
| Jurisdicciones representadas | 51 | Jurisdicciones distintas en los préstamos; la tabla de correspondencias contiene 52 entradas |
| Estado del préstamo | Proporción |
|---|---|
| Al día | 87,89% |
| Clasificado como pérdida | 9,07% |
| Atraso de 31–120 días | 1,72% |
| En periodo de gracia | 0,90% |
| Atraso de 16–30 días | 0,42% |
| Impago | 0,01% |
| Estado | Importe sin Fully Paid | Proporción | Tasa de clasificación como pérdida | Prioridad |
|---|---|---|---|---|
| California | 419.531.275 US$ | 13,62% | 6,93% | Prioridad 2 |
| Texas | 268.687.125 US$ | 8,72% | 6,63% | Seguimiento |
| Nueva York | 247.618.650 US$ | 8,04% | 7,44% | Prioridad 1 |
| Florida | 223.337.275 US$ | 7,25% | 7,06% | Prioridad 2 |
| Illinois | 128.796.600 US$ | 4,18% | 6,14% | Seguimiento |
| Nueva Jersey | 119.291.450 US$ | 3,87% | 7,63% | Prioridad 1 |
| Ohio | 102.053.125 US$ | 3,31% | 7,09% | Prioridad 2 |
| Georgia | 101.972.625 US$ | 3,31% | 5,24% | Seguimiento |
| Finalidad | Importe sin Fully Paid | Tasa de clasificación como pérdida |
|---|---|---|
| Consolidación de deudas | 1.832.403.625 US$ | 7,26% |
| Tarjeta de crédito | 743.918.225 US$ | 5,42% |
| Reforma del hogar | 194.797.125 US$ | 6,32% |
| Otros | 134.245.825 US$ | 6,49% |
| Compra importante | 55.560.975 US$ | 6,86% |
| Pequeña empresa | 33.691.500 US$ | 9,31% |
| Gastos médicos | 23.958.800 US$ | 7,4% |
| Vivienda | 21.889.925 US$ | 4,46% |
| Coche | 18.165.525 US$ | 5,39% |
| Mudanza | 11.120.725 US$ | 8,53% |
| Vacaciones | 9.354.200 US$ | 6,92% |
| Energías renovables | 1.213.675 US$ | 6,56% |
| Boda | 232.875 US$ | 8,59% |
| Año de concesión | Importe sin Fully Paid |
|---|---|
| 2012 | 8.011.000 US$ |
| 2013 | 53.897.825 US$ |
| 2014 | 180.481.175 US$ |
| 2015 | 206.154.925 US$ |
| 2016 | 566.835.950 US$ |
| 2017 | 525.088.150 US$ |
| 2018 | 743.363.125 US$ |
| 2019 | 796.720.850 US$ |
Método y calidad de datos
Conservé el nivel de detalle por préstamo, documenté las definiciones y creé tablas reutilizables antes de diseñar el panel. Cada resultado puede rastrearse hasta el SQL y los campos de origen.
Revisar tipos de datos, campos anidados y cobertura de las tablas de origen.
Comprobar filas, identificadores únicos, valores nulos y correspondencias geográficas.
Crear indicadores de estado explícitos y documentar los denominadores.
Crear modelos reutilizables con JOIN, agregaciones, LAG, NTILE y rankings.
Conectar filtros de Looker, filtros cruzados y formato por umbrales.
Evidencias de BigQuery
La revisión del esquema identificó los campos, la estructura anidada y los tipos de datos antes de definir las transformaciones.
La imagen se mostrará cuando el recurso esté disponible.
Las funciones de ventana permiten comparar cohortes y definir prioridades descriptivas. El archivo SQL incluye comprobaciones de origen, transformaciones y resultados de presentación.
CREATE OR REPLACE TABLE fintech.loan_risk_mart AS
SELECT
l.loan_id,
l.customer_id,
l.loan_status,
l.loan_amount,
l.state,
sr.subregion,
sr.region,
l.int_rate,
CAST(l.issue_year AS INT64) AS issue_year,
COALESCE(NULLIF(TRIM(l.application.purpose), ''), 'Unknown') AS purpose,
l.loan_status != 'Fully Paid' AS is_outstanding,
l.loan_status IN (
'Late (16-30 days)',
'Late (31-120 days)',
'In Grace Period'
) AS is_delinquent,
l.loan_status IN ('Charged Off', 'Default') AS is_loss
FROM fintech.loan AS l
LEFT JOIN fintech.state_region AS sr
ON l.state = sr.state;Hallazgos y seguimiento propuesto
El resultado son criterios de revisión documentados. Los siguientes pasos son propuestas de análisis, no cambios ya implementados por una entidad.
El importe por estado de 3.080 millones de US$ supera el umbral ilustrativo de 3.000 millones.
Utilizar vistas conectadas de estado, geografía y finalidad para explicar el indicador antes de proponer una respuesta.
California tiene el mayor importe; Nueva York y Nueva Jersey tienen prioridad 1 según los cuartiles combinados.
Revisar la concentración de los cinco estados principales junto con importes y tasas, sin ordenar las prioridades solo por tamaño.
La consolidación de deudas es el mayor segmento; las pequeñas empresas tienen la tasa de clasificación como pérdida más alta, un 9,31 %.
Distinguir concentración y tasas de estados adversos. Comparar denominadores equivalentes y madurez de cohortes.
La cohorte de 2019 aporta 796,72 millones de US$ al importe sin Fully Paid de esta cartera.
Añadir observaciones repetidas y datos de devolución antes de evaluar cambios de estado, deterioro o previsiones.
Alcance e interpretación
Análisis descriptivo de datos de formación, con definiciones transparentes y una separación clara entre hallazgos y ampliaciones propuestas.
Utiliza datos de formación y no representa la cartera activa de una entidad.
No es un límite regulatorio de capital ni una referencia universal del sector.
La fuente aporta loan_amount, no el principal pendiente verificado. Los importes Charged Off y Default no descuentan recuperaciones.
Las cohortes de 2012–2019 tienen distintas edades. Se necesitan observaciones repetidas y devoluciones para estudiar cambios de estado, pérdidas y previsiones.
Evidencias del proyecto
Consulta los resultados exportados, el SQL y el panel original. Las definiciones de esta página aclaran los términos de los archivos.
Resumen de cartera, cohortes, tasas por finalidad, prioridades geográficas, distribución regional de estados y detalle sintético de prestatarios.
SQL · Scripts de BigQueryValidación de origen, correspondencias geográficas, modelo de riesgo, resúmenes ejecutivos y consultas de análisis.
PDF · Resumen ejecutivoDescripción, hallazgos y recomendaciones originales. Interpreta «outstanding» según la definición por estado explicada arriba.