Trabalho de Estatística Utilizando o Programa R

TRABALHO ANÁLISE ESTATÍSTICA Professor Edmilson Curso de Agronomia Disciplina Estatística 012025 Valor 200 pontos ENTREGA DIA 210825 O trabalho tem por objetivo a aplicação de técnicas estatísticas a um conjunto de dados fazendo uso de ferramentas computacionais na análise dos resultados O trabalho deve ser realizado em grupo de até 5 alunos e consistirá de análise de dados e apresentação de relatório Uma grande transportadora sediada em São PauloSP contratou seu grupo para avaliar suas práticas administrativas A empresa forneceu um banco de dados com os registros das suas últimas 5000 operações contendo as seguintes variáveis Peso da encomenda em kg Tempo gasto para levar a encomenda até o destino em horas Modalidade de transporte ferroviário aéreo rodoviário marítimofluvial ou multimodal dois ou mais dos tipos anteriores Região de destino norte nordeste centrooeste sul e sudeste Opinião do cliente sobre o serviço prestado excelente bom regular ruim péssimo Os administradores da transportadora estão interessados nas seguintes informações 1 Os clientes estão satisfeitos com os serviços prestados pela transportadora 2 Qual é a principal região de destino das operações da transportadora 3 Como está a distribuição das operações da empresa em termos de modalidade de transporte 4 Seria interessante ter informações análise estatística descritiva medidas resumo medidas de variabilidade gráfico de sua distribuição etc sobre o peso das encomendas transportadas 5 Seria também interessante ter informações análise estatística descritiva sobre o tempo gasto para transportar as encomendas 6 Será que existe relação entre a modalidade de transporte e região de destino da encomenda 7 Será que existe relação entre a modalidade de transporte e a opinião do cliente sobre o serviço prestado 8 Será que existe relação entre a região de destino e a opinião do cliente 9 Será que existe relação entre a opinião do cliente sobre o serviço e o tempo para entregar a encomenda 10 Será que existe relação entre a região de destino e o tempo para entregar a encomenda 11 Será que existe relação entre o peso da encomenda e o tempo para entregar a encomenda 12 Encomendas com menos de 800 kg não são do interesse da empresa não compensam os custos envolvidos Com base nos dados será que a empresa está atingindo este objetivo Se o objetivo não estiver sendo atingido o que poderia deveria ser feito sugerido para que ele seja atingido 13 Uma das principais preocupações da empresa é entregar as encomendas em no máximo 80 horas Será que este objetivo está sendo atingido Se o objetivo não estiver sendo atingido o que poderia deveria ser feito sugerido para que ele seja atingido 14 Para oferecer um serviço diferenciado a empresa quer concentrar no máximo 40 de suas operações em transporte rodoviário Este objetivo está sendo atingido Se o objetivo não estiver sendo atingido o que poderia deveria ser feito sugerido para que ele seja atingido 15 Uma das diretrizes da empresa é conseguir pelo menos 50 de opiniões como excelente e bom para seus serviços em todas as regiões A empresa está conseguindo obter tal taxa Se o objetivo não estiver sendo atingido o que poderia deveria ser feito sugerido para que ele seja atingido Com base no conjunto de dados Arquivo Transportadora em anexo escreva os resultados de seu trabalho O relatório deve ser claro objetivo e sucinto contendo no máximo 12 páginas Evite termos redundantes e comentários desnecessários Use gráficos e tabelas para representar os resultados veja as normas para confecção de gráficos e tabelas na Apostila de Estatística Descritiva Lembrese que os gráficos e as tabelas devem ser simples e claros O relatório técnico referente à análise de dados deve conter Introdução definição do problema motivação para o estudo do problema se couber objetivo que se pretende alcançar Materiais e métodos definição do conjunto de dados ferramentas e técnicas estatísticas utilizadas software usado etc Análise de dados e resultados gráficos tabelas interpretação dos resultados etc Observação todo gráfico e tabela colocado no texto deve ser referenciado e comentado Os gráficos e tabelas devem ser formatados de acordo com a Apostila de Estatística Descritiva Conclusão ou considerações finais Referências bibliográficas livros apostilas etc Consultados Apêndice se for o caso Relatório de Análise Estatística Avaliação de Práticas Administrativas de uma Empresa de Transportes Autores Pedro Henrique Pereira Munhoz 12421AGR076 Caique Azevedo Cintra 12421AGR063 Pedro Ernesto Figueredo Carvalho 12421AGR060 Felipe Botelho Petrocini 12421AGR054 Pedro Leandro Biagi Di Amorim 12421AGR057 1 Introdução O setor de logística e transportes é caracterizado por sua alta competitividade e pela crescente exigência dos clientes por serviços eficientes e pontuais Nesse contexto a avaliação contínua das práticas administrativas e operacionais é fundamental para a sustentabilidade e o crescimento de qualquer empresa do ramo Uma grande transportadora com o intuito de otimizar seus processos e melhorar a satisfação de seus clientes buscou realizar um diagnóstico de suas operações Para isso foi disponibilizado um conjunto de dados referente às suas últimas 5000 operações de transporte contendo informações sobre o serviço prestado O objetivo deste trabalho é realizar uma análise estatística descritiva e inferencial sobre o referido conjunto de dados a fim de extrair informações estratégicas para a gestão da empresa A análise busca responder a questionamentos sobre a satisfação do cliente a distribuição geográfica e modal das operações as características das encomendas e o cumprimento de metas operacionais estabelecidas pela diretoria 2 Materiais e Métodos 21 Conjunto de Dados A análise foi conduzida sobre um banco de dados composto por 5000 registros de operações Cada registro contém cinco variáveis descritas a seguir Peso da encomenda kg Variável quantitativa contínua Tempo gasto para entrega horas Variável quantitativa contínua Modalidade de transporte Variável qualitativa nominal Aéreo Ferroviário Marítimofluvial Multimodal Rodoviário Região de destino Variável qualitativa nominal Norte Nordeste CentroOeste Sul Sudeste Opinião do cliente Variável qualitativa ordinal Excelente Bom Regular Ruim Péssimo 22 Ferramentas e Técnicas Estatísticas Para a manipulação análise e visualização dos dados foi utilizado o software R versão 433 um ambiente de software livre para computação estatística e gráficos As técnicas estatísticas empregadas neste relatório incluem Estatística Descritiva Tabelas de frequência medidas de tendência central média mediana medidas de dispersão desvio padrão variância e quartis Visualização de Dados Gráficos de barras histogramas e boxplots para representar as distribuições das variáveis Estatística Inferencial o Teste Quiquadrado de Independência Utilizado para verificar a existência de associação estatística entre variáveis qualitativas o Análise de Variância ANOVA Aplicada para comparar as médias de uma variável quantitativa Tempo entre os grupos definidos por uma variável qualitativa Opinião Região 3 Análise de Dados e Resultados 31 Análise Descritiva das Operações Inicialmente foi realizada uma análise descritiva para caracterizar o perfil das operações da empresa A satisfação do cliente um indicador crucial de desempenho foi avaliada A Tabela 1 apresenta a distribuição de frequência das opiniões Observase que a avaliação Bom é a mais frequente 336 seguida por Ruim 264 As avaliações Excelente e Péssimo representam cada uma pouco mais de 11 do total sugerindo um cenário de satisfação dividido A Figura 1 ilustra essa distribuição Tabela 1 Distribuição de Frequência da Opinião dos Clientes Opinião Frequência Absoluta Frequência Relativa Bom 1680 336 Excelente 560 112 Péssimo 575 115 Regular 810 162 Ruim 1325 264 Total 5000 1000 Quanto à distribuição geográfica a análise indica uma forte concentração das operações na região Sudeste que responde por mais de 30 das entregas seguida pela região Sul A região Norte é o destino menos frequente A Figura 2 detalha a participação de cada região no volume de operações A análise da modalidade de transporte Figura 3 revela uma dependência acentuada do modal Rodoviário que concentra 511 de todas as operações O modal Aéreo aparece em seguida com aproximadamente 18 enquanto o Ferroviário é o menos utilizado com cerca de 6 de participação 32 Análise das Variáveis Quantitativas Para as variáveis quantitativas foram calculadas medidas resumo e construídos gráficos para visualizar suas distribuições O peso das encomendas apresenta uma média e mediana de 1001 kg com um desvio padrão de 998 kg indicando uma distribuição simétrica em torno da média conforme pode ser visto no histograma e boxplot da Figura 4 Os dados mostram que 50 das encomendas possuem peso entre 931 kg e 1069 kg Tabela 2 Medidas Resumo para o Peso das Encomendas kg Mínimo 1º Quartil Mediana Média 3º Quartil Máximo Desv Padrão Variância 6490 9310 10010 10010 10690 13750 998 99605 O tempo de transporte possui uma média de 718 horas e mediana de 719 horas também sugerindo uma distribuição simétrica A maioria das entregas 50 ocorre entre 651 e 785 horas A Figura 5 ilustra esta distribuição onde se nota a presença de alguns valores extremos outliers indicando entregas mais rápidas ou mais lentas que o usual Tabela 3 Medidas Resumo para o Tempo de Transporte horas Mínimo 1º Quartil Mediana Média 3º Quartil Máximo Desv Padrão Variância 343 651 719 718 785 1125 99 985 33 Análise de Relações entre Variáveis Para aprofundar o diagnóstico foram investigadas as relações entre as variáveis O Teste Quiquadrado de Independência foi aplicado para verificar a associação entre as variáveis categóricas Os resultados com valores de pvalue extremamente baixos p 0001 para todas as combinações indicam a rejeição da hipótese de independência Concluise que existe uma relação estatisticamente significativa entre modalidade de transporte e região de destino entre modalidade e opinião do cliente e entre região e opinião do cliente A relação entre a opinião do cliente e o tempo de entrega foi analisada através da ANOVA O resultado F 3777 p 0001 confirmou que existem diferenças significativas entre as médias de tempo para cada categoria de opinião O boxplot na Figura 6 ilustra que as avaliações Péssimo e Ruim estão associadas a tempos de entrega medianos mais elevados enquanto a avaliação Excelente está associada a tempos mais baixos sugerindo que o tempo de entrega é um fator influente na satisfação do cliente De forma similar a análise da relação entre a região de destino e o tempo de entrega Figura 7 também se mostrou estatisticamente significativa F 3514 p 0001 Observa se que a região Norte apresenta os maiores tempos de entrega enquanto a região Nordeste possui os menores o que pode estar relacionado a fatores como distância infraestrutura e modal de transporte predominante em cada localidade Por fim a relação entre o peso da encomenda e o tempo de entrega foi avaliada O cálculo do coeficiente de correlação de Pearson resultou em um valor próximo de zero indicando não haver uma relação linear forte entre essas duas variáveis 34 Avaliação de Metas Operacionais A análise finalizou com a verificação de metas específicas da empresa 1 Meta de Peso Mínimo 800 kg A empresa estipula que encomendas com menos de 800 kg não são de seu interesse A análise revelou que apenas 194 das operações se encontram abaixo deste patamar Portanto podese afirmar que a empresa está em grande parte atingindo este objetivo 2 Meta de Tempo Máximo 80 horas Uma das principais preocupações é entregar as encomendas em no máximo 80 horas Os dados mostram que 2054 das entregas excedem este limite Logo este objetivo não está sendo atingido 3 Meta de Transporte Rodoviário máximo 40 A empresa deseja limitar a concentração no transporte rodoviário a 40 A análise indicou que 511 das operações utilizam este modal Portanto a meta não está sendo atingida havendo uma superutilização do modal rodoviário 4 Meta de Satisfação mínimo 50 de Excelente e Bom A diretriz é alcançar ao menos 50 de avaliações positivas em todas as regiões A Tabela 4 resume o desempenho por região Tabela 4 Percentual de Satisfação Excelente Bom por Região Região de Satisfação Meta Atingida CentroOeste 213 Não Nordeste 838 Sim Norte 84 Não Sudeste 390 Não Sul 617 Sim O objetivo de satisfação não está sendo atingido de forma global falhando nas regiões CentroOeste Norte e Sudeste que juntas representam a maior parte do volume de operações da empresa 4 Conclusão e Considerações Finais A análise estatística dos dados permitiu traçar um panorama detalhado das operações da transportadora revelando tanto pontos fortes quanto fragilidades estratégicas A principal região de atuação da empresa é a Sudeste e o modal de transporte predominante é o rodoviário No entanto a concentração neste modal excede a meta estabelecida sugerindo a necessidade de uma estratégia de diversificação A satisfação geral dos clientes apresenta espaço para melhorias com um número expressivo de avaliações negativas Foi demonstrado que o tempo de entrega é um fator crítico para a satisfação As metas de tempo máximo de entrega e de satisfação mínima por região não estão sendo cumpridas em importantes mercados como Sudeste e CentroOeste A performance insatisfatória na região Norte que já possui o menor volume é particularmente preocupante Com base nos resultados sugerese que a empresa 1 Investigue as causas dos atrasos nas entregas que ultrapassam 80 horas focando nas rotas e modalidades que mais contribuem para este índice A análise por região já indica que a operação na região Norte merece atenção especial 2 Desenvolva um plano para diversificar a matriz de transporte incentivando o uso de modais alternativos ao rodoviário para reduzir a dependência e cumprir a meta de 40 3 Crie planos de ação específicos para as regiões com baixos índices de satisfação Norte CentroOeste e Sudeste visando melhorar a qualidade do serviço e consequentemente a percepção dos clientes 4 Revise o processo de captação de encomendas para eliminar o pequeno percentual 194 de pacotes com peso inferior a 800 kg otimizando a rentabilidade Este relatório fornece um diagnóstico baseado em dados que pode subsidiar a tomada de decisões estratégicas da administração da transportadora visando a otimização de suas operações e o aumento da competitividade no mercado 5 Referências Bibliográficas BUSSAB W O MORETTIN P A Estatística Básica 8 ed São Paulo Saraiva 2013 MONTGOMERY D C RUNGER G C Estatística Aplicada e Probabilidade para Engenheiros 6 ed Rio de Janeiro LTC 2016 R Core Team 2023 R A language and environment for statistical computing R Foundation for Statistical Computing Vienna Austria URL httpswwwRprojectorg Relatório de Análise Estatística Avaliação de Práticas Administrativas de uma Empresa de Transportes Autores Pedro Henrique Pereira Munhoz 12421AGR076 Caique Azevedo Cintra 12421AGR063 Pedro Ernesto Figueredo Carvalho 12421AGR060 Felipe Botelho Petrocini 12421AGR054 Pedro Leandro Biagi Di Amorim 12421AGR057 1 Introdução O setor de logística e transportes é caracterizado por sua alta competitividade e pela crescente exigência dos clientes por serviços eficientes e pontuais Nesse contexto a avaliação contínua das práticas administrativas e operacionais é fundamental para a sustentabilidade e o crescimento de qualquer empresa do ramo Uma grande transportadora com o intuito de otimizar seus processos e melhorar a satisfação de seus clientes buscou realizar um diagnóstico de suas operações Para isso foi disponibilizado um conjunto de dados referente às suas últimas 5000 operações de transporte contendo informações sobre o serviço prestado O objetivo deste trabalho é realizar uma análise estatística descritiva e inferencial sobre o referido conjunto de dados a fim de extrair informações estratégicas para a gestão da empresa A análise busca responder a questionamentos sobre a satisfação do cliente a distribuição geográfica e modal das operações as características das encomendas e o cumprimento de metas operacionais estabelecidas pela diretoria 2 Materiais e Métodos 21 Conjunto de Dados A análise foi conduzida sobre um banco de dados composto por 5000 registros de operações Cada registro contém cinco variáveis descritas a seguir Peso da encomenda kg Variável quantitativa contínua Tempo gasto para entrega horas Variável quantitativa contínua Modalidade de transporte Variável qualitativa nominal Aéreo Ferroviário Marítimofluvial Multimodal Rodoviário Região de destino Variável qualitativa nominal Norte Nordeste Centro Oeste Sul Sudeste Opinião do cliente Variável qualitativa ordinal Excelente Bom Regular Ruim Péssimo 22 Ferramentas e Técnicas Estatísticas Para a manipulação análise e visualização dos dados foi utilizado o software R versão 433 um ambiente de software livre para computação estatística e gráficos As técnicas estatísticas empregadas neste relatório incluem Estatística Descritiva Tabelas de frequência medidas de tendência central média mediana medidas de dispersão desvio padrão variância e quartis Visualização de Dados Gráficos de barras histogramas e boxplots para representar as distribuições das variáveis Estatística Inferencial o Teste Quiquadrado de Independência Utilizado para verificar a existência de associação estatística entre variáveis qualitativas o Análise de Variância ANOVA Aplicada para comparar as médias de uma variável quantitativa Tempo entre os grupos definidos por uma variável qualitativa Opinião Região 3 Análise de Dados e Resultados 31 Análise Descritiva das Operações Inicialmente foi realizada uma análise descritiva para caracterizar o perfil das operações da empresa A satisfação do cliente um indicador crucial de desempenho foi avaliada A Tabela 1 apresenta a distribuição de frequência das opiniões Observase que a avaliação Bom é a mais frequente 336 seguida por Ruim 264 As avaliações Excelente e Péssimo representam cada uma pouco mais de 11 do total sugerindo um cenário de satisfação dividido A Figura 1 ilustra essa distribuição Tabela 1 Distribuição de Frequência da Opinião dos Clientes Opinião Frequência Absoluta Frequência Relativa Bom 1680 336 Excelent e 560 112 Péssimo 575 115 Regular 810 162 Ruim 1325 264 Total 5000 1000 Quanto à distribuição geográfica a análise indica uma forte concentração das operações na região Sudeste que responde por mais de 30 das entregas seguida pela região Sul A região Norte é o destino menos frequente A Figura 2 detalha a participação de cada região no volume de operações A análise da modalidade de transporte Figura 3 revela uma dependência acentuada do modal Rodoviário que concentra 511 de todas as operações O modal Aéreo aparece em seguida com aproximadamente 18 enquanto o Ferroviário é o menos utilizado com cerca de 6 de participação 32 Análise das Variáveis Quantitativas Para as variáveis quantitativas foram calculadas medidas resumo e construídos gráficos para visualizar suas distribuições O peso das encomendas apresenta uma média e mediana de 1001 kg com um desvio padrão de 998 kg indicando uma distribuição simétrica em torno da média conforme pode ser visto no histograma e boxplot da Figura 4 Os dados mostram que 50 das encomendas possuem peso entre 931 kg e 1069 kg Tabela 2 Medidas Resumo para o Peso das Encomendas kg Mínimo 1º Quartil Median a Média 3º Quartil Máxim o Desv Padrão Variânci a 6490 9310 10010 10010 10690 13750 998 99605 O tempo de transporte possui uma média de 718 horas e mediana de 719 horas também sugerindo uma distribuição simétrica A maioria das entregas 50 ocorre entre 651 e 785 horas A Figura 5 ilustra esta distribuição onde se nota a presença de alguns valores extremos outliers indicando entregas mais rápidas ou mais lentas que o usual Tabela 3 Medidas Resumo para o Tempo de Transporte horas Mínimo 1º Quartil Median a Média 3º Quartil Máximo Desv Padrão Variânc ia 343 651 719 718 785 1125 99 985 33 Análise de Relações entre Variáveis Para aprofundar o diagnóstico foram investigadas as relações entre as variáveis O Teste Quiquadrado de Independência foi aplicado para verificar a associação entre as variáveis categóricas Os resultados com valores de pvalue extremamente baixos p 0001 para todas as combinações indicam a rejeição da hipótese de independência Concluise que existe uma relação estatisticamente significativa entre modalidade de transporte e região de destino entre modalidade e opinião do cliente e entre região e opinião do cliente A relação entre a opinião do cliente e o tempo de entrega foi analisada através da ANOVA O resultado F 3777 p 0001 confirmou que existem diferenças significativas entre as médias de tempo para cada categoria de opinião O boxplot na Figura 6 ilustra que as avaliações Péssimo e Ruim estão associadas a tempos de entrega medianos mais elevados enquanto a avaliação Excelente está associada a tempos mais baixos sugerindo que o tempo de entrega é um fator influente na satisfação do cliente De forma similar a análise da relação entre a região de destino e o tempo de entrega Figura 7 também se mostrou estatisticamente significativa F 3514 p 0001 Observase que a região Norte apresenta os maiores tempos de entrega enquanto a região Nordeste possui os menores o que pode estar relacionado a fatores como distância infraestrutura e modal de transporte predominante em cada localidade Por fim a relação entre o peso da encomenda e o tempo de entrega foi avaliada O cálculo do coeficiente de correlação de Pearson resultou em um valor próximo de zero indicando não haver uma relação linear forte entre essas duas variáveis 34 Avaliação de Metas Operacionais A análise finalizou com a verificação de metas específicas da empresa 1 Meta de Peso Mínimo 800 kg A empresa estipula que encomendas com menos de 800 kg não são de seu interesse A análise revelou que apenas 194 das operações se encontram abaixo deste patamar Portanto podese afirmar que a empresa está em grande parte atingindo este objetivo 2 Meta de Tempo Máximo 80 horas Uma das principais preocupações é entregar as encomendas em no máximo 80 horas Os dados mostram que 2054 das entregas excedem este limite Logo este objetivo não está sendo atingido 3 Meta de Transporte Rodoviário máximo 40 A empresa deseja limitar a concentração no transporte rodoviário a 40 A análise indicou que 511 das operações utilizam este modal Portanto a meta não está sendo atingida havendo uma superutilização do modal rodoviário 4 Meta de Satisfação mínimo 50 de Excelente e Bom A diretriz é alcançar ao menos 50 de avaliações positivas em todas as regiões A Tabela 4 resume o desempenho por região Tabela 4 Percentual de Satisfação Excelente Bom por Região Região de Satisfação Meta Atingida Centro Oeste 213 Não Nordeste 838 Sim Norte 84 Não Sudeste 390 Não Sul 617 Sim O objetivo de satisfação não está sendo atingido de forma global falhando nas regiões CentroOeste Norte e Sudeste que juntas representam a maior parte do volume de operações da empresa 4 Conclusão e Considerações Finais A análise estatística dos dados permitiu traçar um panorama detalhado das operações da transportadora revelando tanto pontos fortes quanto fragilidades estratégicas A principal região de atuação da empresa é a Sudeste e o modal de transporte predominante é o rodoviário No entanto a concentração neste modal excede a meta estabelecida sugerindo a necessidade de uma estratégia de diversificação A satisfação geral dos clientes apresenta espaço para melhorias com um número expressivo de avaliações negativas Foi demonstrado que o tempo de entrega é um fator crítico para a satisfação As metas de tempo máximo de entrega e de satisfação mínima por região não estão sendo cumpridas em importantes mercados como Sudeste e CentroOeste A performance insatisfatória na região Norte que já possui o menor volume é particularmente preocupante Com base nos resultados sugerese que a empresa 1 Investigue as causas dos atrasos nas entregas que ultrapassam 80 horas focando nas rotas e modalidades que mais contribuem para este índice A análise por região já indica que a operação na região Norte merece atenção especial 2 Desenvolva um plano para diversificar a matriz de transporte incentivando o uso de modais alternativos ao rodoviário para reduzir a dependência e cumprir a meta de 40 3 Crie planos de ação específicos para as regiões com baixos índices de satisfação Norte CentroOeste e Sudeste visando melhorar a qualidade do serviço e consequentemente a percepção dos clientes 4 Revise o processo de captação de encomendas para eliminar o pequeno percentual 194 de pacotes com peso inferior a 800 kg otimizando a rentabilidade Este relatório fornece um diagnóstico baseado em dados que pode subsidiar a tomada de decisões estratégicas da administração da transportadora visando a otimização de suas operações e o aumento da competitividade no mercado 5 Referências Bibliográficas BUSSAB W O MORETTIN P A Estatística Básica 8 ed São Paulo Saraiva 2013 MONTGOMERY D C RUNGER G C Estatística Aplicada e Probabilidade para Engenheiros 6 ed Rio de Janeiro LTC 2016 R Core Team 2023 R A language and environment for statistical computing R Foundation for Statistical Computing Vienna Austria URL httpswwwRprojectorg