🥉 2nd Runner Up · FP20 Analytics Power BI Banca Segmentación de clientes

Banking Analytics
Customers & Transactions

Análisis de datos bancarios con Power BI centrado en clientes, productos y transacciones. Dashboard interactivo con dos vistas: análisis de clientes y productos con segmentación por nivel de ingresos e importe atrasado, y análisis general de transacciones por canal, ciudad y evolución temporal en múltiples divisas. Proyecto reconocido con el 2nd Runner Up (Bronze) en el FP20 Analytics Challenge 27 — categoría español.

2025
Año del proyecto
🥉
2nd Runner Up · Bronze
2 vistas
Clientes/Productos + Transacciones
🏆
2nd Runner Up · Bronze
FP20 Analytics Challenge 27
Competición FP20 Analytics
Challenge Challenge 27
Categoría Español
Posición 🥉 2nd Runner Up
Año 2025
Firmado por Federico Pastor

Certificado oficial — haz clic para ampliar

Certificado 2nd Runner Up FP20 Analytics Challenge 27 — Daniel Robles Aller

Análisis por Clientes y Productos

La primera vista segmenta la cartera de clientes por nivel de ingresos (bajos, medios, altos) y cruza esa segmentación con el importe total de transacciones y el importe atrasado por categoría de producto. Los cinco KPIs de cabecera resumen el conjunto: 20.000 transacciones, 99.172.295 en importe transaccionado, 102.511 en comisiones de tarjeta, 195.918 en comisiones de seguro y 327.222 de importe atrasado, en todas las monedas.

El gráfico de importe atrasado por categoría de producto identifica dónde se concentra el riesgo de impago — cuenta corriente, tarjeta de crédito, cuenta de ahorros, préstamo e hipoteca — mientras que el desglose de comisión de seguro por subcategoría (Gold, Business, Standard, Student, Platinum) muestra qué segmentos de producto generan más ingreso recurrente.

Un botón de alternancia permite cambiar entre la vista por segmento de cliente y la vista por calificación crediticia, reutilizando el mismo layout con una dimensión de análisis distinta. La comisión de tarjeta por subcategoría se visualiza además como evolutivo mensual apilado a lo largo de 2023-2025.

  • Segmentación de clientes por nivel de ingresos (bajo / medio / alto)
  • Toggle entre segmento de cliente y calificación crediticia
  • Importe atrasado por categoría de producto
  • Comisión de seguro y de tarjeta por subcategoría de producto
  • Selector de año y mes, con vista multidivisa (€ / $)
Power BI Desktop DAX Bookmarks Segmentación de clientes
Dashboard Análisis por Clientes y Productos — segmentación de ingresos, importe atrasado y comisiones
Vista Segmento de Cliente

Análisis General de las Transacciones

La segunda vista profundiza en el comportamiento operativo: qué canal se usa más, dónde ocurren las transacciones y cómo evolucionan en el tiempo. Un panel lateral de medidas y dimensiones permite seleccionar qué métrica analizar (transacciones, comisión de tarjeta, comisión de seguro, importe atrasado) y con qué dimensión cruzarla (canal, transacción, moneda, sucursal).

El gráfico de comisión de tarjeta por canal compara móvil, sucursal, cajero automático y online, con un donut que traduce esa distribución a porcentaje. El mapa de distribución por ciudades geolocaliza la actividad sobre la península ibérica y el sur de Francia, útil para detectar concentración geográfica de la operativa.

Por último, el evolutivo de transacciones combina las tres divisas del negocio en una misma línea temporal (2023-2025), y el desglose por tipo y canal (alta, préstamo, pago con tarjeta, consulta, transferencia, depósito) muestra qué operaciones dominan cada canal.

  • Panel de medidas y dimensiones seleccionables (canal, transacción, moneda, sucursal)
  • Comisión de tarjeta por canal con distribución en donut
  • Mapa geográfico de distribución por ciudades
  • Número de transacciones por tipo y canal
  • Evolutivo multidivisa de transacciones 2023-2025
Power BI Desktop Mapas geográficos Multidivisa Filtros dinámicos
Dashboard Análisis General de las Transacciones — canal, distribución por ciudades y evolutivo
Vista Análisis de Transacciones

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Certificado oficial 2nd Runner Up FP20 Analytics Challenge 27 — Daniel Robles Aller
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