DS – Day #2: 4 coisas que descobri sobre as empresas do Brasil

Lembre-se que esta série de textos é toda baseada nos dados encontrados no site consumidor.gov.br, do governo federal, e aqui segue uma lista de 10 coisas que descobri sobre as 103.742 reclamações que analisei:

  1. A empresa que mais Suspende ou desliga indevidamente os serviços dos seus usuários é a “Vivo- Telefônica” com 388 reclamações, em seguida, a “SKY’ com 281 reclamações.
    1. Snippet: problemas = finaldataset.groupby(“Problema”)
      problemas.get_group(“Suspensão ou desligamento indevido do serviço”)
      dados = Counter(problemas.get_group(“Suspensão ou desligamento indevido do serviço”)[“Nome Fantasia”]
  2. Top 10 Cidades em reclamações, podemos perceber que a maioria se encontra no SE (Sudeste) mas entre todas as cidades que compõe este Top 10, uma chamou meu interesse: Barreiras. Uma cidade do interior, com uma população de em torno de 150 mil pessoas[1] e que teoricamente possui um nível de educação inferior(?) ao das capitais, possui uma quantidade de reclamações superior do que algumas capitais (Recife, por exemplo, considerada o Silicon Valley Brasileiro.)
    1. Mapa - Top 10 Cidades
  3. And the winner is….Telecomunicações! Sim, com quase 50% (
    49544 ) das reclamações a área de Telecomunicações é a campeã, seguida do setor financeiro(19429) e fechando o Top 3 "Produtos de Telefonia e Informática"(11002), nenhuma surpresa forte neste top 3, mas foi interessante ver a discrepância de 30.115 reclamações entre o 1º e 2º colocado.
  4. Se você mora no Sudeste, possuir uma idade entre 31 e 40 anos,  contratou seu serviço pela internet e está reclamando de ”
    Oferta não cumprida / serviço não fornecido/ venda enganosa / publicidade enganosa", provavelmente você não terá seu problema resolvido....
    1. Snippet: resolvidos = finaldataset.groupby(“Avaliação Reclamação”)
      resolvidos.describe()
      naoresolvidos = resolvidos.get_group(“Não Resolvida”)
      Counter(naoresolvidos[“Problema”]).most_common(5)
      Counter(naoresolvidos[“Como Comprou Contratou”]).most_common(5)
      Counter(naoresolvidos[“Faixa Etária”]).most_common(5)
      Counter(naoresolvidos[“Região”])

E é isto ai pessoal, não pude trabalhar tanto no dataset hoje mas consegui olhar um pouco mais à fundo a relação entre as variáveis, principalmente aquelas que acho de extrema relevância como “Problema”, “Situação” e “Nota do Consumidor”, espero que tenha gostado do Top 4 do dia!.

Referências

[1] https://pt.wikipedia.org/wiki/Lista_de_munic%C3%ADpios_da_Bahia_por_popula%C3%A7%C3%A3o

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