Ideas — три идеи проектов

Идея 1. EDA-пайплайн кредитного риска (выбранная)

Название: EDA-пайплайн для временного ряда кредитного риска
Потребность: аналитикам и риск-менеджерам нужен быстрый воспроизводимый способ первичного анализа кредитного портфеля: статистики, графики, выбросы, пропуски, автокорреляция.
Основные результаты / функционал:

• загрузка и первичная очистка данных;
• описательная статистика по 11 содержательным переменным;
• визуализация: динамика доли дефолтов, гистограмма, ACF/PACF, сезонный график;
• формальная диагностика выбросов по правилу 1,5×IQR и z-оценкам;
• обработка пропусков линейной интерполяцией;
• обогащение: Lag1, Lag2, MA(3);
• итоговый отчёт с выводами.

Потенциальные пользователи / рынок: аналитики банков и МФО, риск-менеджеры, студенты, исследователи.
Сроки:

• MVP: 2 недели;
• полная версия: 1–1,5 месяца.

Технологии: Python, pandas, numpy, matplotlib/seaborn, statsmodels, scipy, Jupyter Notebook.
Риски: анонимизация данных, ограниченная интерпретация, качество исходных данных.

---

Идея 2. Интерактивный дашборд кредитного риска

Название: веб-дашборд «Credit Risk Monitor»
Потребность: руководителям нужен быстрый доступ к динамике кредитного риска без запуска кода.
Основные результаты / функционал:

• загрузка CSV;
• фильтры по периодам;
• графики доли дефолтов, просрочек, утилизации лимитов;
• скачивание отчёта.

Потенциальные пользователи / рынок: риск-менеджеры, топ-менеджмент, аналитики.
Сроки:

• MVP: 2–3 недели;
• полная версия: 1,5–2 месяца.

Технологии: Python, Streamlit, Plotly, pandas.
Риски: требования к хостингу, безопасность данных, ограниченная кастомизация.

---

Идея 3. Генератор автоматических EDA-отчётов для кредитных данных

Название: мини-скрипт «AutoEDA Credit»
Потребность: автоматизировать типовой EDA для разных наборов кредитных данных.
Основные результаты / функционал:

• CLI-скрипт принимает CSV;
• выдаёт HTML/Markdown-отчёт;
• статистики, графики, проверка пропусков и выбросов.

Потенциальные пользователи / рынок: аналитики, data scientist, студенты.
Сроки:

• MVP: 2 недели;
• полная версия: 1–2 месяца.

Технологии: Python, pandas, ydata-profiling, Jinja2.
Риски: универсальность против качества, зависимость от формата входных данных.

---

Шаблон описания идеи

Для каждой идеи заполнены разделы:

• Потребность
• Основные результаты
• Потенциальные пользователи / рынок
• Сроки
• Технологии
• Риски

Черновик сгенерирован с помощью LLM, затем проверен: дублирования функций между идеями нет, сроки и технологии реалистичны, все обязательные разделы заполнены.