Trabalho Estatística

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 UNIVERSIDADE ALUNOALUNOS AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO E SATISFAÇÃO DE CLIENTES DE UMA TRANSPORTADORA CIDADE UF 2025 Sumário 1 INTRODUÇÃO 3 2 MATERIAIS E MÉTODOS 3 21 A Importância da Análise Estatística na Logística 3 22 Satisfação do Cliente como Indicador de Desempenho 4 23 Conjunto de Dados 5 24 Técnicas Estatísticas e Considerações Metodológicas 6 3 ANÁLISE DE DADOS E RESULTADOS 6 31 Satisfação dos Clientes 6 32 Região de Destino das Operações 7 33 Modalidade de Transporte 8 34 Peso das Encomendas 9 35 Tempo de Entrega 9 36 Relação entre Modalidade de Transporte e Região 10 37 Relação entre Modalidade de Transporte e Opinião 11 38 Relação entre Região e Opinião 11 39 Relação entre Opinião Peso e Tempo 12 310 Considerações Estratégicas 14 4 CONCLUSÃO 14 Referências 15 1 INTRODUÇÃO O setor de transporte de cargas tem um papel importante na economia brasileira sendo responsável por aproximadamente 65 do transporte de mercadorias interregionais no país conforme dados do Plano Nacional de Logística 2015 Nesse contexto a eficiência operacional e a satisfação dos clientes são indicadores fundamentais para avaliar o desempenho das transportadoras e identificar áreas de melhoria contínua A análise estatística de dados operacionais permite às empresas obterem padrões sobre suas operações facilitando a tomada de decisões estratégicas Indicadores como tempo de entrega peso das encomendas e modalidades de transporte são essenciais para mensurar a eficácia dos processos logísticos e a qualidade do serviço prestado Além disso a satisfação do cliente é um fator determinante para a fidelização e competitividade das empresas no mercado Ferramentas como o Net Promoter Score NPS e o Customer Satisfaction Score CSAT são amplamente utilizadas para avaliar a percepção dos clientes em relação aos serviços oferecidos Estudos indicam que a análise desses indicadores contribui significativamente para a melhoria da qualidade dos serviços logísticos e para o aumento da lealdade dos clientes Este trabalho tem como objetivo realizar uma análise estatística das operações de uma transportadora sediada em São PauloSP utilizando dados de 5000 registros de operações Através dessa análise buscase responder a questões relacionadas à satisfação dos clientes distribuição das operações por região e modalidade de transporte além de avaliar o desempenho da empresa em relação a metas estabelecidas como tempo de entrega e peso das encomendas A metodologia adotada inclui a aplicação de técnicas de estatística descritiva como medidas de tendência central e dispersão além de testes de hipótese para verificar a existência de relações entre variáveis Os resultados obtidos fornecerão subsídios para a formulação de estratégias que visem aprimorar a qualidade dos serviços prestados e otimizar as operações logísticas da empresa 2 MATERIAIS E MÉTODOS 21A Importância da Análise Estatística na Logística De acordo com Souza 2020 a análise estatística representa uma ferramenta importante para a gestão moderna de operações logísticas permitindo que empresas de transporte identifiquem tendências padrões e anomalias em seus processos operacionais Em um contexto caracterizado pelo crescente volume de informações geradas pelas operações de transporte a capacidade de organizar sintetizar e interpretar dados tornase determinante para a eficiência e a competitividade das organizações A estatística aplicada à logística proporciona uma visão sobre o desempenho das operações possibilitando a identificação de gargalos a previsão de demandas e a otimização de recursos Segundo Guedes et al 2003 medidas descritivas como média mediana e moda permitem compreender o comportamento central de variáveis quantitativas enquanto medidas de dispersão como desvio padrão amplitude e quartis fornecem informações sobre a variabilidade e a consistência dos processos Esses indicadores são particularmente relevantes para monitorar tempos de entrega peso de encomendas taxas de atraso e outros parâmetros críticos no transporte de cargas Além disso a representação gráfica dos dados por meio de histogramas boxplots e diagramas de dispersão oferece uma forma visual de detectar tendências padrões sazonais e valores discrepantes outliers que podem impactar diretamente a tomada de decisão Taha 2017 A interpretação adequada dessas informações possuí informações não apenas a identificação de oportunidades de melhoria operacional mas também a implementação de estratégias de mitigação de riscos contribuindo para uma gestão logística mais ágil e assertiva Em síntese a análise estatística na logística não se limita à descrição de dados ela fornece subsídios para a tomada de decisões estratégicas o aprimoramento contínuo dos processos e o aumento da satisfação do cliente aspectos essenciais para a sustentabilidade e competitividade de empresas de transporte em mercados altamente dinâmicos Christopher 2016 22 Satisfação do Cliente como Indicador de Desempenho Segundo Santos et al 2024 a satisfação do cliente é um dos principais indicadores de desempenho para empresas principalmente no setor de transporte e logística Estudos indicam que a qualidade do serviço medida por fatores como pontualidade segurança e atendimento influencia diretamente a percepção dos clientes e sua fidelidade à empresa Nesse sentido a análise estatística das avaliações dos clientes pode fornecer insights valiosos para a melhoria contínua dos serviços prestados Ferramentas como o Net Promoter Score NPS e o Customer Satisfaction Score CSAT são amplamente utilizadas para medir a satisfação do cliente O NPS avalia a probabilidade de um cliente recomendar a empresa a outros enquanto o CSAT mede a satisfação geral do cliente em relação a um produto ou serviço específico SLA 2022 A aplicação dessas ferramentas permite às empresas identificarem áreas de melhoria e implementar ações corretivas de forma eficaz Em seus estudos Rangel 2024 indica que a eficiência das operações logísticas tem um impacto direto na experiência do cliente A entrega pontual a integridade dos produtos e a comunicação eficaz durante o processo de transporte são fatores que influenciam significativamente a satisfação do cliente Além disso a gestão eficiente da cadeia de suprimentos incluindo o planejamento de rotas e a previsão de demanda contribui para a redução de custos e a melhoria da qualidade do serviço Vanzolini 2024 A análise estatística dessas variáveis permite às empresas identificarem oportunidades de melhoria e otimizar suas operações resultando em uma experiência mais satisfatória para o cliente e em uma vantagem competitiva no mercado 23Conjunto de Dados O presente estudo utilizou um conjunto de dados fornecido por uma transportadora sediada em São PauloSP abrangendo registros de 5000 operações realizadas pela empresa Este banco de dados inclui informações essenciais para a avaliação do desempenho logístico e da satisfação dos clientes contemplando tanto variáveis quantitativas quanto qualitativas As variáveis quantitativas analisadas foram o tempo de entrega expresso em horas e o peso das encomendas em quilogramas Essas informações permitem verificar a eficiência operacional da transportadora identificando padrões de desempenho prazos médios de entrega e a distribuição dos pesos transportados Já as variáveis qualitativas incluem a modalidade de transporte utilizada categorizada como Rodoviário Aéreo Ferroviário MarítimoFluvial ou Multimodal a região de destino da encomenda Norte Nordeste CentroOeste Sul ou Sudeste e a opinião do cliente em relação ao serviço prestado classificada como Excelente Bom Regular Ruim ou Péssimo A integração dessas variáveis possibilita uma análise abrangente relacionando aspectos operacionais com a percepção dos clientes 24Técnicas Estatísticas e Considerações Metodológicas Para a análise do conjunto de dados foram aplicadas técnicas de estatística descritiva que permitem resumir e interpretar informações de maneira clara e objetiva Entre as medidas utilizadas destacamse as medidas de tendência central como média mediana e moda aplicadas às variáveis quantitativas de tempo e peso com o objetivo de identificar os valores centrais e padrões de distribuição Além disso foram calculadas medidas de dispersão incluindo desvio padrão variância amplitude e quartis que fornecem informações sobre a variabilidade dos dados e auxiliam na detecção de valores atípicos outliers As variáveis qualitativas foram analisadas por meio de tabelas de frequência e gráficos de barras permitindo visualizar a distribuição das categorias e identificar tendências predominantes em termos de modalidade de transporte região de destino e opinião dos clientes Para investigar a relação entre variáveis quantitativas como tempo e peso foi realizada uma análise de correlação possibilitando verificar a existência de associações lineares entre esses indicadores operacionais A análise foi conduzida utilizando a linguagem de programação R A metodologia adotada combina a análise descritiva de dados com a avaliação da relação entre variáveis quantitativas e qualitativas garantindo uma abordagem integrada da performance logística e da percepção do cliente Esta abordagem permite não apenas descrever o perfil das operações da transportadora mas também identificar fatores críticos que impactam a eficiência e a satisfação do cliente fornecendo subsídios para recomendações estratégicas e melhorias contínuas nos processos operacionais Guedes et al 2003 Souza 2020 Santos et al 2024 3 ANÁLISE DE DADOS E RESULTADOS 31Satisfação dos Clientes A análise das opiniões dos clientes revela um panorama diversificado da satisfação em relação aos serviços prestados pela transportadora Observase que 3436 das avaliações foram classificadas como Bom e 1132 como Excelente totalizando aproximadamente 4568 de feedback positivo Por outro lado 2698 das avaliações foram Ruim e 1150 Péssimo indicando que uma parcela significativa dos clientes apresenta insatisfação com o serviço Esse resultado evidencia a necessidade de atenção contínua na melhoria da experiência do cliente Os valores absolutos de cada avaliação podem ser verificados no gráfico de barras da Figura 1 Figura 1 Valores absoluto da opinião dos clientes O gráfico de barras da Figura 1 ilustra a distribuição das opiniões destacando que a categoria Bom predomina seguida por Ruim e Regular A presença de uma proporção relevante de opiniões negativas sugere a implementação de estratégias de melhoria operacional e de atendimento visando aumentar a satisfação e fidelização dos clientes 32Região de Destino das Operações A distribuição das operações por região indica que o Sudeste concentra a maior parte das entregas 3152 seguido pelo Sul 2492 As regiões CentroOeste Nordeste e Norte representam 1720 1608 e 1028 das operações respectivamente Esses resultados destacam o foco da transportadora nas regiões mais economicamente ativas e populosas alinhandose às estratégias logísticas de concentração de serviços O gráfico de barras da Figura 2 permite visualizar claramente essa predominância sendo útil para planejamento de recursos e otimização de rotas Figura 2 Valores absolutos da região de destino das operações 33Modalidade de Transporte Em relação à modalidade de transporte a maior parte das operações é realizada por rodoviário 5110 seguido por aéreo 1802 marítimofluvial 1462 multimodal 1010 e ferroviário 616 Esta distribuição evidencia a dependência do transporte rodoviário refletindo a flexibilidade e capilaridade que ele oferece embora ultrapasse o objetivo estratégico da empresa de limitar o rodoviário a 40 das operações O gráfico de barras da Figura 3 reforça essa predominância sugerindo a necessidade de diversificação e maior utilização de modalidades alternativas Figura 3 Valores observados do número de modalidade de transporte 34Peso das Encomendas O peso das encomendas varia de 649 kg a 1375 kg com média de 1001 kg e desvio padrão de 9980 kg A mediana 1001 kg indica uma distribuição relativamente simétrica sem grandes desvios em relação à média Apenas 194 das encomendas possuem peso inferior a 800 kg mostrando que a empresa em grande parte atinge o objetivo de transportar cargas economicamente viáveis A Figura 4 trás o histograma dos pesos das encomendas observados no banco de dados Figura 4 Histograma do peso das encomendas O histograma apresentado na Figura 4 revela uma concentração significativa de encomendas em torno da média com dispersão relativamente moderada A distribuição dos pesos apresenta um formato aproximadamente simétrico lembrando a clássica curva em sino da distribuição normal o que sugere que o comportamento do peso das encomendas pode ser modelado por essa distribuição Tal característica é relevante para análises estatísticas subsequentes uma vez que a normalidade dos dados permite a aplicação de diversos testes paramétricos e facilita a interpretação de medidas de tendência central e dispersão 35Tempo de Entrega O tempo médio de entrega é de 7182 horas com mediana de 7190 e desvio padrão de 993 horas Cerca de 7946 das entregas são realizadas em até 80 horas o que indica que a transportadora atende em grande parte ao objetivo de prazo máximo estabelecido Entretanto aproximadamente 2054 das operações excedem 80 horas apontando oportunidades de melhoria em planejamento de rotas e gestão operacional A Figura 5 apresenta o histograma do tempo de entrega Figura 5 Histograma do tempo de entrega O histograma apresentado na Figura 5 evidencia uma concentração das observações em torno da média com dispersão moderada A distribuição do tempo de entrega apresenta um formato aproximadamente simétrico assemelhandose à curva característica da distribuição normal Essa conformidade sugere que o tempo de entrega pode ser modelado pela distribuição normal 36Relação entre Modalidade de Transporte e Região Para investigar a existência de relação entre a modalidade de transporte e a região de destino das encomendas foi aplicado o teste quiquadrado de independência cujas hipóteses são formuladas da seguinte maneira 𝐻0 𝑛ã𝑜 ℎá 𝑟𝑒𝑙𝑎çã𝑜 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 𝑎𝑠 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑖𝑠 𝐻1 𝐻á 𝑟𝑒𝑙𝑎çã𝑜 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 𝑎𝑠 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑖𝑠 O teste revelou um pvalor inferior a 005 considerandose um nível de significância de 5 o que leva à rejeição da hipótese nula Esse resultado indica que existe uma relação estatisticamente significativa entre a modalidade de transporte e a região de destino Observase que o transporte rodoviário predomina em todas as regiões com maior intensidade no Sudeste e Sul enquanto o transporte aéreo apresenta maior concentração no Nordeste Tais padrões sugerem que a escolha do modal está condicionada a características regionais como infraestrutura disponível extensão geográfica e custos logísticos refletindo decisões estratégicas da transportadora 37Relação entre Modalidade de Transporte e Opinião O teste quiquadrado de independência também foi aplicado para verificar a existência de relação entre a modalidade de transporte e a opinião dos clientes Considerando um nível de significância de 5 o pvalor obtido foi inferior a 005 levando à rejeição da hipótese nula de independência entre as variáveis Esse resultado indica que há uma associação estatisticamente significativa entre a modalidade de transporte e a percepção dos clientes A Tabela 1 indica as observações em cada categoria Tabela 1 Valores observados nas categorias de Modalidade de Transporte e Opinião Opinião Bom Excelente Péssimo Regular Ruim Modalidad e Aéreo 452 193 11 121 124 Ferroviário 129 132 1 30 16 MarítmoFluvial 139 15 152 114 311 Multimodal 53 3 197 50 202 Rodoviário 945 223 214 477 696 A análise da Tabela 1 revela que modalidades como Multimodal e MarítimoFluvial apresentam maior incidência de avaliações negativas enquanto Aéreo e Ferroviário concentram uma proporção mais elevada de opiniões positivas Esses achados sugerem que a experiência do cliente está diretamente relacionada à eficiência confiabilidade e desempenho do modal utilizado evidenciando a importância de estratégias logísticas que priorizem qualidade e pontualidade no transporte 38 Relação entre Região e Opinião O teste quiquadrado de independência também foi aplicado para verificar a existência de relação entre região e a opinião dos clientes Considerando um nível de significância de 5 o pvalor obtido foi inferior a 005 levando à rejeição da hipótese nula de independência entre as variáveis Esse resultado indica que há uma associação estatisticamente significativa entre a região e a percepção dos clientes A Tabela 2 indica as observações em cada categoria Tabela 2 Observações entre a relação de região e opinião Opinião Bom Excelente Péssimo Regular Ruim Regi ão CentroOeste 170 13 177 141 359 Nordeste 392 282 6 66 58 Norte 43 0 216 47 208 Sudeste 539 76 141 325 495 Sum 574 195 35 213 229 A análise revela que regiões como Nordeste apresentam elevada proporção de opiniões positivas 838 de Excelente e Bom enquanto Norte e CentroOeste registram taxas inferiores a 25 indicando disparidades regionais na percepção do serviço 39Relação entre Opinião Peso e Tempo O boxoplot apresentado na Figura 6 indica a distribuição de tempo de entrega em cada região Figura 6 Boxplot entre a região e o tempo de entrega De acordo com o boxplot apresentado na Figura 6 observase diferenças na distribuição do tempo de entrega entre as regiões As regiões CentroOeste e Norte apresentam outliers positivos indicando ocorrências de tempos de entrega superiores à média essas distribuições apresentam uma assimetria positiva caracterizada por uma cauda à direita do histograma Por outro lado a região Nordeste apresenta outliers negativos com tempos de entrega inferiores ao mínimo do intervalo típico do boxplot refletindo uma distribuição assimétrica negativa com cauda à esquerda Já as regiões Sudeste e Sul apresentam distribuições mais simétricas sugerindo menor variabilidade e maior consistência no tempo de entrega das encomendas A Figura 7 trás o boxplot entre as opiniões Figura 7 Boxplot entre opinião e tempo de entrega O boxplot apresentado na Figura 7 evidencia que clientes que avaliaram o serviço como Excelente ou Bom receberam suas encomendas em tempos mais baixos e consistentes enquanto as opiniões Regular Ruim e Péssimo estão associadas a tempos mais elevados e maior variabilidade incluindo outliers positivos que indicam atrasos extremos Observase portanto uma relação entre a eficiência na entrega e a satisfação do cliente sugerindo que a redução da dispersão e dos atrasos poderia contribuir para melhorar a percepção do serviço prestado A correlação entre peso e tempo de entrega foi de 0696 indicando uma relação positiva moderada Ou seja encomendas mais pesadas tendem a demandar mais tempo para entrega O gráfico da Figura 8 mostra as dispersões entre essas variáveis Figura 8 Dispersão entre peso e tempo de entrega 310 Considerações Estratégicas As análises realizadas permitem destacar algumas considerações estratégicas relevantes para a transportadora Quanto ao peso das encomendas observase que a grande maioria 9806 atende ao mínimo estabelecido de 800 kg indicando cumprimento consistente dessa meta operacional Em relação ao tempo de entrega embora 7946 das entregas sejam realizadas em até 80 horas ainda existe oportunidade de redução dos prazos para aumentar a eficiência logística e a satisfação do cliente No que se refere ao transporte rodoviário verificase que sua participação 5110 ultrapassa o limite estratégico de 40 sugerindo a necessidade de diversificação dos modais utilizados Por fim considerando a satisfação dos clientes por região apenas as regiões Sul e Nordeste atingem a meta de 50 de opiniões positivas enquanto as demais regiões demandam melhorias nos serviços prestados reforçando a importância de estratégias focadas na qualidade e confiabilidade da entrega em todas as áreas de atuação 4 CONCLUSÃO O presente estudo permitiu avaliar o desempenho operacional da transportadora a partir da análise de dados sobre peso das encomendas tempo de entrega modalidade de transporte região de destino e opinião dos clientes Os resultados indicam que embora metas como o peso mínimo das encomendas e a maioria dos prazos de entrega estejam sendo cumpridas há oportunidades de melhoria na diversificação modal e na satisfação dos clientes em algumas regiões Observouse também que a eficiência do serviço impacta diretamente a percepção dos clientes reforçando a necessidade de estratégias voltadas à redução de atrasos à otimização logística e à melhoria contínua da experiência do usuário Dessa forma a análise estatística aplicada fornece subsídios relevantes para a tomada de decisões estratégicas e o aprimoramento do desempenho da empresa Referências Christopher M 2016 Logistics Supply Chain Management 5th Edition Pearson Guedes D T A Vicente R Guedes A S 2003 Estatística Descritiva Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação Universidade de São Paulo Rangel Logistics Solutions 2024 Qual é o impacto da logística na experiência do cliente Disponível em httpswwwrangelcomptblogimpactodalogistica experienciadocliente Santos J E Oliveira M F Souza L M 2024 Aplicação de análise estatística para validação de parâmetros logísticos BJPE Brazilian Journal of Production Engineering 111 115 Souza L M 2020 Sistema de Análise de Risco de Logística de Transporte Universidade Federal de Uberlândia Taha H A 2017 Operations Research An Introduction 10th Edition Pearson Vanzolini P 2024 Como as ferramentas analíticas estão sendo aplicadas na logística Disponível em httpsvanzoliniorgbrblogferramentasanaliticas SLA 2022 SLA métricas para nível de satisfação dos processos de logística Disponível em httpswwwprestexcombrblogslametricasparaniveldesatisfacao dosprocessosdelogistica UNIVERSIDADE ALUNOALUNOS AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO E SATISFAÇÃO DE CLIENTES DE UMA TRANSPORTADORA CIDADE UF 2025 Sumário 1 INTRODUÇÃO3 2 MATERIAIS E MÉTODOS3 21 A Importância da Análise Estatística na Logística3 22 Satisfação do Cliente como Indicador de Desempenho4 23 Conjunto de Dados5 24 Técnicas Estatísticas e Considerações Metodológicas6 3 ANÁLISE DE DADOS E RESULTADOS6 31 Satisfação dos Clientes6 32 Região de Destino das Operações7 33 Modalidade de Transporte8 34 Peso das Encomendas9 35 Tempo de Entrega9 36 Relação entre Modalidade de Transporte e Região10 37 Relação entre Modalidade de Transporte e Opinião11 38 Relação entre Região e Opinião11 39 Relação entre Opinião Peso e Tempo12 310 Considerações Estratégicas14 4 CONCLUSÃO14 Referências15 1 INTRODUÇÃO O setor de transporte de cargas tem um papel importante na economia brasileira sendo responsável por aproximadamente 65 do transporte de mercadorias interregionais no país conforme dados do Plano Nacional de Logística 2015 Nesse contexto a eficiência operacional e a satisfação dos clientes são indicadores fundamentais para avaliar o desempenho das transportadoras e identificar áreas de melhoria contínua A análise estatística de dados operacionais permite às empresas obterem padrões sobre suas operações facilitando a tomada de decisões estratégicas Indicadores como tempo de entrega peso das encomendas e modalidades de transporte são essenciais para mensurar a eficácia dos processos logísticos e a qualidade do serviço prestado Além disso a satisfação do cliente é um fator determinante para a fidelização e competitividade das empresas no mercado Ferramentas como o Net Promoter Score NPS e o Customer Satisfaction Score CSAT são amplamente utilizadas para avaliar a percepção dos clientes em relação aos serviços oferecidos Estudos indicam que a análise desses indicadores contribui significativamente para a melhoria da qualidade dos serviços logísticos e para o aumento da lealdade dos clientes Este trabalho tem como objetivo realizar uma análise estatística das operações de uma transportadora sediada em São PauloSP utilizando dados de 5000 registros de operações Através dessa análise buscase responder a questões relacionadas à satisfação dos clientes distribuição das operações por região e modalidade de transporte além de avaliar o desempenho da empresa em relação a metas estabelecidas como tempo de entrega e peso das encomendas A metodologia adotada inclui a aplicação de técnicas de estatística descritiva como medidas de tendência central e dispersão além de testes de hipótese para verificar a existência de relações entre variáveis Os resultados obtidos fornecerão subsídios para a formulação de estratégias que visem aprimorar a qualidade dos serviços prestados e otimizar as operações logísticas da empresa 2 MATERIAIS E MÉTODOS 21 A Importância da Análise Estatística na Logística De acordo com Souza 2020 a análise estatística representa uma ferramenta importante para a gestão moderna de operações logísticas permitindo que empresas de transporte identifiquem tendências padrões e anomalias em seus processos operacionais Em um contexto caracterizado pelo crescente volume de informações geradas pelas operações de transporte a capacidade de organizar sintetizar e interpretar dados tornase determinante para a eficiência e a competitividade das organizações A estatística aplicada à logística proporciona uma visão sobre o desempenho das operações possibilitando a identificação de gargalos a previsão de demandas e a otimização de recursos Segundo Guedes et al 2003 medidas descritivas como média mediana e moda permitem compreender o comportamento central de variáveis quantitativas enquanto medidas de dispersão como desvio padrão amplitude e quartis fornecem informações sobre a variabilidade e a consistência dos processos Esses indicadores são particularmente relevantes para monitorar tempos de entrega peso de encomendas taxas de atraso e outros parâmetros críticos no transporte de cargas Além disso a representação gráfica dos dados por meio de histogramas boxplots e diagramas de dispersão oferece uma forma visual de detectar tendências padrões sazonais e valores discrepantes outliers que podem impactar diretamente a tomada de decisão Taha 2017 A interpretação adequada dessas informações possuí informações não apenas a identificação de oportunidades de melhoria operacional mas também a implementação de estratégias de mitigação de riscos contribuindo para uma gestão logística mais ágil e assertiva Em síntese a análise estatística na logística não se limita à descrição de dados ela fornece subsídios para a tomada de decisões estratégicas o aprimoramento contínuo dos processos e o aumento da satisfação do cliente aspectos essenciais para a sustentabilidade e competitividade de empresas de transporte em mercados altamente dinâmicos Christopher 2016 22 Satisfação do Cliente como Indicador de Desempenho Segundo Santos et al 2024 a satisfação do cliente é um dos principais indicadores de desempenho para empresas principalmente no setor de transporte e logística Estudos indicam que a qualidade do serviço medida por fatores como pontualidade segurança e atendimento influencia diretamente a percepção dos clientes e sua fidelidade à empresa Nesse sentido a análise estatística das avaliações dos clientes pode fornecer insights valiosos para a melhoria contínua dos serviços prestados Ferramentas como o Net Promoter Score NPS e o Customer Satisfaction Score CSAT são amplamente utilizadas para medir a satisfação do cliente O NPS avalia a probabilidade de um cliente recomendar a empresa a outros enquanto o CSAT mede a satisfação geral do cliente em relação a um produto ou serviço específico SLA 2022 A aplicação dessas ferramentas permite às empresas identificarem áreas de melhoria e implementar ações corretivas de forma eficaz Em seus estudos Rangel 2024 indica que a eficiência das operações logísticas tem um impacto direto na experiência do cliente A entrega pontual a integridade dos produtos e a comunicação eficaz durante o processo de transporte são fatores que influenciam significativamente a satisfação do cliente Além disso a gestão eficiente da cadeia de suprimentos incluindo o planejamento de rotas e a previsão de demanda contribui para a redução de custos e a melhoria da qualidade do serviço Vanzolini 2024 A análise estatística dessas variáveis permite às empresas identificarem oportunidades de melhoria e otimizar suas operações resultando em uma experiência mais satisfatória para o cliente e em uma vantagem competitiva no mercado 23 Conjunto de Dados O presente estudo utilizou um conjunto de dados fornecido por uma transportadora sediada em São PauloSP abrangendo registros de 5000 operações realizadas pela empresa Este banco de dados inclui informações essenciais para a avaliação do desempenho logístico e da satisfação dos clientes contemplando tanto variáveis quantitativas quanto qualitativas As variáveis quantitativas analisadas foram o tempo de entrega expresso em horas e o peso das encomendas em quilogramas Essas informações permitem verificar a eficiência operacional da transportadora identificando padrões de desempenho prazos médios de entrega e a distribuição dos pesos transportados Já as variáveis qualitativas incluem a modalidade de transporte utilizada categorizada como Rodoviário Aéreo Ferroviário MarítimoFluvial ou Multimodal a região de destino da encomenda Norte Nordeste CentroOeste Sul ou Sudeste e a opinião do cliente em relação ao serviço prestado classificada como Excelente Bom Regular Ruim ou Péssimo A integração dessas variáveis possibilita uma análise abrangente relacionando aspectos operacionais com a percepção dos clientes 24 Técnicas Estatísticas e Considerações Metodológicas Para a análise do conjunto de dados foram aplicadas técnicas de estatística descritiva que permitem resumir e interpretar informações de maneira clara e objetiva Entre as medidas utilizadas destacamse as medidas de tendência central como média mediana e moda aplicadas às variáveis quantitativas de tempo e peso com o objetivo de identificar os valores centrais e padrões de distribuição Além disso foram calculadas medidas de dispersão incluindo desvio padrão variância amplitude e quartis que fornecem informações sobre a variabilidade dos dados e auxiliam na detecção de valores atípicos outliers As variáveis qualitativas foram analisadas por meio de tabelas de frequência e gráficos de barras permitindo visualizar a distribuição das categorias e identificar tendências predominantes em termos de modalidade de transporte região de destino e opinião dos clientes Para investigar a relação entre variáveis quantitativas como tempo e peso foi realizada uma análise de correlação possibilitando verificar a existência de associações lineares entre esses indicadores operacionais A análise foi conduzida utilizando a linguagem de programação R A metodologia adotada combina a análise descritiva de dados com a avaliação da relação entre variáveis quantitativas e qualitativas garantindo uma abordagem integrada da performance logística e da percepção do cliente Esta abordagem permite não apenas descrever o perfil das operações da transportadora mas também identificar fatores críticos que impactam a eficiência e a satisfação do cliente fornecendo subsídios para recomendações estratégicas e melhorias contínuas nos processos operacionais Guedes et al 2003 Souza 2020 Santos et al 2024 3 ANÁLISE DE DADOS E RESULTADOS 31 Satisfação dos Clientes A análise das opiniões dos clientes revela um panorama diversificado da satisfação em relação aos serviços prestados pela transportadora Observase que 3436 das avaliações foram classificadas como Bom e 1132 como Excelente totalizando aproximadamente 4568 de feedback positivo Por outro lado 2698 das avaliações foram Ruim e 1150 Péssimo indicando que uma parcela significativa dos clientes apresenta insatisfação com o serviço Esse resultado evidencia a necessidade de atenção contínua na melhoria da experiência do cliente Os valores absolutos de cada avaliação podem ser verificados no gráfico de barras da Figura 1 Figura 1 Valores absoluto da opinião dos clientes O gráfico de barras da Figura 1 ilustra a distribuição das opiniões destacando que a categoria Bom predomina seguida por Ruim e Regular A presença de uma proporção relevante de opiniões negativas sugere a implementação de estratégias de melhoria operacional e de atendimento visando aumentar a satisfação e fidelização dos clientes 32 Região de Destino das Operações A distribuição das operações por região indica que o Sudeste concentra a maior parte das entregas 3152 seguido pelo Sul 2492 As regiões CentroOeste Nordeste e Norte representam 1720 1608 e 1028 das operações respectivamente Esses resultados destacam o foco da transportadora nas regiões mais economicamente ativas e populosas alinhandose às estratégias logísticas de concentração de serviços O gráfico de barras da Figura 2 permite visualizar claramente essa predominância sendo útil para planejamento de recursos e otimização de rotas Figura 2 Valores absolutos da região de destino das operações 33 Modalidade de Transporte Em relação à modalidade de transporte a maior parte das operações é realizada por rodoviário 5110 seguido por aéreo 1802 marítimofluvial 1462 multimodal 1010 e ferroviário 616 Esta distribuição evidencia a dependência do transporte rodoviário refletindo a flexibilidade e capilaridade que ele oferece embora ultrapasse o objetivo estratégico da empresa de limitar o rodoviário a 40 das operações O gráfico de barras da Figura 3 reforça essa predominância sugerindo a necessidade de diversificação e maior utilização de modalidades alternativas Figura 3 Valores observados do número de modalidade de transporte 34 Peso das Encomendas O peso das encomendas varia de 649 kg a 1375 kg com média de 1001 kg e desvio padrão de 9980 kg A mediana 1001 kg indica uma distribuição relativamente simétrica sem grandes desvios em relação à média Apenas 194 das encomendas possuem peso inferior a 800 kg mostrando que a empresa em grande parte atinge o objetivo de transportar cargas economicamente viáveis A Figura 4 trás o histograma dos pesos das encomendas observados no banco de dados Figura 4 Histograma do peso das encomendas O histograma apresentado na Figura 4 revela uma concentração significativa de encomendas em torno da média com dispersão relativamente moderada A distribuição dos pesos apresenta um formato aproximadamente simétrico lembrando a clássica curva em sino da distribuição normal o que sugere que o comportamento do peso das encomendas pode ser modelado por essa distribuição Tal característica é relevante para análises estatísticas subsequentes uma vez que a normalidade dos dados permite a aplicação de diversos testes paramétricos e facilita a interpretação de medidas de tendência central e dispersão 35 Tempo de Entrega O tempo médio de entrega é de 7182 horas com mediana de 7190 e desvio padrão de 993 horas Cerca de 7946 das entregas são realizadas em até 80 horas o que indica que a transportadora atende em grande parte ao objetivo de prazo máximo estabelecido Entretanto aproximadamente 2054 das operações excedem 80 horas apontando oportunidades de melhoria em planejamento de rotas e gestão operacional A Figura 5 apresenta o histograma do tempo de entrega Figura 5 Histograma do tempo de entrega O histograma apresentado na Figura 5 evidencia uma concentração das observações em torno da média com dispersão moderada A distribuição do tempo de entrega apresenta um formato aproximadamente simétrico assemelhandose à curva característica da distribuição normal Essa conformidade sugere que o tempo de entrega pode ser modelado pela distribuição normal 36 Relação entre Modalidade de Transporte e Região Para investigar a existência de relação entre a modalidade de transporte e a região de destino das encomendas foi aplicado o teste quiquadrado de independência cujas hipóteses são formuladas da seguinte maneira H 0 nãohárelação entreas variáveis H 1 Há relação entreas variáveis O teste revelou um pvalor inferior a 005 considerandose um nível de significância de 5 o que leva à rejeição da hipótese nula Esse resultado indica que existe uma relação estatisticamente significativa entre a modalidade de transporte e a região de destino Observase que o transporte rodoviário predomina em todas as regiões com maior intensidade no Sudeste e Sul enquanto o transporte aéreo apresenta maior concentração no Nordeste Tais padrões sugerem que a escolha do modal está condicionada a características regionais como infraestrutura disponível extensão geográfica e custos logísticos refletindo decisões estratégicas da transportadora 37 Relação entre Modalidade de Transporte e Opinião O teste quiquadrado de independência também foi aplicado para verificar a existência de relação entre a modalidade de transporte e a opinião dos clientes Considerando um nível de significância de 5 o pvalor obtido foi inferior a 005 levando à rejeição da hipótese nula de independência entre as variáveis Esse resultado indica que há uma associação estatisticamente significativa entre a modalidade de transporte e a percepção dos clientes A Tabela 1 indica as observações em cada categoria Tabela 1 Valores observados nas categorias de Modalidade de Transporte e Opinião Opinião Bo m Excelente Péssimo Regular Ruim Modalidade Aéreo 452 193 11 121 124 Ferroviário 129 132 1 30 16 Marítmo Fluvial 139 15 152 114 311 Multimodal 53 3 197 50 202 Rodoviário 945 223 214 477 696 A análise da Tabela 1 revela que modalidades como Multimodal e MarítimoFluvial apresentam maior incidência de avaliações negativas enquanto Aéreo e Ferroviário concentram uma proporção mais elevada de opiniões positivas Esses achados sugerem que a experiência do cliente está diretamente relacionada à eficiência confiabilidade e desempenho do modal utilizado evidenciando a importância de estratégias logísticas que priorizem qualidade e pontualidade no transporte 38 Relação entre Região e Opinião O teste quiquadrado de independência também foi aplicado para verificar a existência de relação entre região e a opinião dos clientes Considerando um nível de significância de 5 o pvalor obtido foi inferior a 005 levando à rejeição da hipótese nula de independência entre as variáveis Esse resultado indica que há uma associação estatisticamente significativa entre a região e a percepção dos clientes A Tabela 2 indica as observações em cada categoria Tabela 2 Observações entre a relação de região e opinião Opinião Bo m Excelente Péssimo Regular Ruim Região CentroOeste 170 13 177 141 359 Nordeste 392 282 6 66 58 Norte 43 0 216 47 208 Sudeste 539 76 141 325 495 Sum 574 195 35 213 229 A análise revela que regiões como Nordeste apresentam elevada proporção de opiniões positivas 838 de Excelente e Bom enquanto Norte e CentroOeste registram taxas inferiores a 25 indicando disparidades regionais na percepção do serviço 39 Relação entre Opinião Peso e Tempo O boxoplot apresentado na Figura 6 indica a distribuição de tempo de entrega em cada região Figura 6 Boxplot entre a região e o tempo de entrega De acordo com o boxplot apresentado na Figura 6 observase diferenças na distribuição do tempo de entrega entre as regiões As regiões CentroOeste e Norte apresentam outliers positivos indicando ocorrências de tempos de entrega superiores à média essas distribuições apresentam uma assimetria positiva caracterizada por uma cauda à direita do histograma Por outro lado a região Nordeste apresenta outliers negativos com tempos de entrega inferiores ao mínimo do intervalo típico do boxplot refletindo uma distribuição assimétrica negativa com cauda à esquerda Já as regiões Sudeste e Sul apresentam distribuições mais simétricas sugerindo menor variabilidade e maior consistência no tempo de entrega das encomendas A Figura 7 trás o boxplot entre as opiniões Figura 7 Boxplot entre opinião e tempo de entrega O boxplot apresentado na Figura 7 evidencia que clientes que avaliaram o serviço como Excelente ou Bom receberam suas encomendas em tempos mais baixos e consistentes enquanto as opiniões Regular Ruim e Péssimo estão associadas a tempos mais elevados e maior variabilidade incluindo outliers positivos que indicam atrasos extremos Observase portanto uma relação entre a eficiência na entrega e a satisfação do cliente sugerindo que a redução da dispersão e dos atrasos poderia contribuir para melhorar a percepção do serviço prestado A correlação entre peso e tempo de entrega foi de 0696 indicando uma relação positiva moderada Ou seja encomendas mais pesadas tendem a demandar mais tempo para entrega O gráfico da Figura 8 mostra as dispersões entre essas variáveis Figura 8 Dispersão entre peso e tempo de entrega 310 Considerações Estratégicas As análises realizadas permitem destacar algumas considerações estratégicas relevantes para a transportadora Quanto ao peso das encomendas observase que a grande maioria 9806 atende ao mínimo estabelecido de 800 kg indicando cumprimento consistente dessa meta operacional Em relação ao tempo de entrega embora 7946 das entregas sejam realizadas em até 80 horas ainda existe oportunidade de redução dos prazos para aumentar a eficiência logística e a satisfação do cliente No que se refere ao transporte rodoviário verificase que sua participação 5110 ultrapassa o limite estratégico de 40 sugerindo a necessidade de diversificação dos modais utilizados Por fim considerando a satisfação dos clientes por região apenas as regiões Sul e Nordeste atingem a meta de 50 de opiniões positivas enquanto as demais regiões demandam melhorias nos serviços prestados reforçando a importância de estratégias focadas na qualidade e confiabilidade da entrega em todas as áreas de atuação 4 CONCLUSÃO O presente estudo permitiu avaliar o desempenho operacional da transportadora a partir da análise de dados sobre peso das encomendas tempo de entrega modalidade de transporte região de destino e opinião dos clientes Os resultados indicam que embora metas como o peso mínimo das encomendas e a maioria dos prazos de entrega estejam sendo cumpridas há oportunidades de melhoria na diversificação modal e na satisfação dos clientes em algumas regiões Observouse também que a eficiência do serviço impacta diretamente a percepção dos clientes reforçando a necessidade de estratégias voltadas à redução de atrasos à otimização logística e à melhoria contínua da experiência do usuário Dessa forma a análise estatística aplicada fornece subsídios relevantes para a tomada de decisões estratégicas e o aprimoramento do desempenho da empresa Referências Christopher M 2016 Logistics Supply Chain Management 5th Edition Pearson Guedes D T A Vicente R Guedes A S 2003 Estatística Descritiva Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação Universidade de São Paulo Rangel Logistics Solutions 2024 Qual é o impacto da logística na experiência do cliente Disponível em httpswwwrangelcomptblogimpactodalogistica experienciadocliente Santos J E Oliveira M F Souza L M 2024 Aplicação de análise estatística para validação de parâmetros logísticos BJPE Brazilian Journal of Production Engineering 111 115 Souza L M 2020 Sistema de Análise de Risco de Logística de Transporte Universidade Federal de Uberlândia Taha H A 2017 Operations Research An Introduction 10th Edition Pearson Vanzolini P 2024 Como as ferramentas analíticas estão sendo aplicadas na logística Disponível em httpsvanzoliniorgbrblogferramentasanaliticas SLA 2022 SLA métricas para nível de satisfação dos processos de logística Disponível em httpswwwprestexcombrblogslametricasparanivelde satisfacaodosprocessosdelogistica