Análise de Dados das reclamações feitas no site Consumidor.gov.br

Tecnologias utilizadas

1. Python

• Dados extraidos nesse link

• Dados de 01/2021 ate o mês 04/2024 - Atualizado dia 30/05/2024

💬 Sobre o Serviço

• O Consumidor.gov.br é um serviço público que permite a interlocução direta entre consumidores e empresas para solução de conflitos de consumo pela internet. Consumidor.gov.br

Etapas de Limpeza realizadas

Considerações:

• Após a união do arquivos CSVs, o DataFrame ficou com 4567162 registros e 19 colunas.
• Foi verificado que o DataFrame havia 2.85% de valores ausentes(Em 4 colunas do DataFrame).

Coluna	Valores Ausentes	% de Valores Ausentes
Nota do Consumidor	2386319	52.25
Tempo Resposta	83675	1.83
Sexo	297	0.01
Avaliação Reclamação	5	0.00

Etapas:

1. Imputação/Remoção dos valores ausentes

   1. Coluna 'Nota do Consumidor' -> Será imputado valores utilizando o método de preenchimento progressivo (forward fill) para os valores NaN.
   2. Coluna 'Tempo Resposta' -> será imputado o valor 0(Zero) para os valores NaN - Pois são reclamações que não foram respondidas.
   3. Coluna 'Sexo' -> será imputado o valor 'O'(Outros) para os valores NaN.
   4. Coluna 'Avaliação Reclamação' -> Os dados ausentes seram removidos.

2. linhas Duplicadas

   1. Foram eliminadas do Dataframe as linhas duplicadas(17174).

• Após as transformações realizadas o DataSet ficou com 4549960 registros e 19 colunas.

Perguntas a serem respondidas

1. As reclamações estão aumentando ou diminuindo
2. Quais Segmentos de Mercado com menor indice(%) de respostas por reclamações.

Deploy dos dados

Site

Planejamento

• Coleta dos dados
• Limpeza e Transformação dos dados
• Deploy Streamlit

Sugestão/Feedback

Sugestão

CI

Pacotes Python utilizados