Sto lavorando con un ampio portafoglio di titoli ipotecari e sto cercando di creare un metodo più affidabile per identificare i problemi relativi ai dati prima che gli asset vengano sottoposti a una due diligence più approfondita.
Il portfolio contiene campi quali saldo del prestito, storico dei pagamenti, tasso di interesse, data di scadenza, informazioni sull'immobile, posizione del vincolo, stato fiscale e registrazioni delle cessioni. La difficoltà sta nel fatto che alcuni record sono incompleti, alcuni valori non corrispondono tra i diversi file e alcuni beni sembrano avere dati di pagamento o di vincolo insoliti.
Mi interessa utilizzare l'analisi dei dati per individuare automaticamente queste eccezioni, anziché esaminare manualmente ogni record. Ad esempio, sarebbe utile identificare valori mancanti, record duplicati, saldi di prestito insoliti, date incoerenti o beni per i quali la posizione di vincolo riportata non corrisponde a un'altra fonte di dati.
Per chi lavora con JMP o strumenti di analisi simili, quale approccio adottereste per creare un flusso di lavoro ripetibile per questo tipo di problema di qualità dei dati relativi ai mutui ipotecari?
Utilizzeresti il rilevamento statistico degli outlier, regole di convalida dei dati, dashboard visive o un altro metodo per identificare i record che necessitano di un'analisi più approfondita?
