住宅ローン債権ポートフォリオにおける欠落データや矛盾データをどのように特定しますか？
私は大規模な住宅ローン債権ポートフォリオを扱っており、資産がより詳細なデューデリジェンス段階に入る前に、データの問題点をより確実に特定できる方法を構築しようとしています。
ポートフォリオには、ローン残高、支払履歴、金利、満期日、物件情報、担保順位、税務状況、譲渡記録などの項目が含まれています。問題は、一部の記録が不完全であったり、異なるファイル間で値が一致しなかったり、一部の資産で支払データや担保データが異常に見られることです。
私は、すべてのレコードを手作業で確認するのではなく、データ分析を用いてこれらの例外を自動的に検出することに興味があります。例えば、欠損値、重複レコード、異常なローン残高、矛盾する日付、または報告された担保権の位置が他のデータソースと一致しない資産などを特定するのに役立つでしょう。
JMPや類似の分析ツールを使用している方にお伺いします。このような住宅ローン債権データの品質問題に対して、再現性のあるワークフローを構築するには、どのようなアプローチを取りますか？
より詳細なレビューが必要なレコードを特定するために、統計的外れ値検出、データ検証ルール、ビジュアルダッシュボード、またはその他の方法を使用しますか？
Re: 住宅ローン債権ポートフォリオにおける欠落データや矛盾データをどのように特定しますか？「分析」＞「スクリーニング」メニューにある「外れ値の探索」と「欠損値の探索」プラットフォームが、まさに探しているものかもしれません。また、ツールを使わずに欠損値や外れ値を視覚化するには、列ヘッダーグラフを使用する方法もあります。
Re: 住宅ローン債権ポートフォリオにおける欠落データや矛盾データをどのように特定しますか？ジェドが既に提案した方法に加えて、ヒストグラムのみで分布を作成し（分析 > 分布）、そこに箱ひげ図を追加して行に配置する方法もあります。私はこれを、変数間の関係性を視覚的に素早く把握し、外れ値を確認するための方法として活用しています。
JMPのワークフロービルダーを使えば、手順を繰り返し実行できるようにすることもできます。ワークフロービルダーは、[ファイル] > [新規作成] > [ワークフロー] から選択できます。
