저는 대규모 주택담보대출 포트폴리오를 다루면서 자산이 심층적인 실사 단계로 넘어가기 전에 데이터 문제를 보다 확실하게 식별할 수 있는 방법을 개발하려고 노력하고 있습니다.
포트폴리오에는 대출 잔액, 상환 내역, 이자율, 만기일, 부동산 정보, 담보 순위, 세금 상태 및 양도 기록과 같은 필드가 포함되어 있습니다. 문제는 일부 기록이 불완전하고, 일부 값이 파일 간에 일치하지 않으며, 몇몇 자산의 상환 또는 담보 데이터가 비정상적으로 보인다는 점입니다.
저는 모든 기록을 수동으로 검토하는 대신 데이터 분석을 사용하여 이러한 예외 사항을 자동으로 찾아내는 데 관심이 있습니다. 예를 들어, 누락된 값, 중복 기록, 비정상적인 대출 잔액, 일관성이 없는 날짜 또는 보고된 담보 순위가 다른 데이터 소스와 일치하지 않는 자산을 식별하는 데 유용할 것입니다.
JMP 또는 유사한 분석 도구를 사용하는 분들은 이러한 유형의 주택담보대출 데이터 품질 문제를 해결하기 위한 반복 가능한 워크플로를 구축할 때 어떤 접근 방식을 사용하시겠습니까?
심층 검토가 필요한 레코드를 식별하기 위해 통계적 이상치 탐지, 데이터 유효성 검사 규칙, 시각적 대시보드 또는 다른 방법을 사용하시겠습니까?
