Prova da LCE 1270
Aplique análise de regressão e Machine Learning Supervisionado para Predição no exemplo abaixo (Exercício Pratico número 2).
A prova vale 20% da nota final.
Simule PV (Pós-venda) na faixa de 60 a 100% e calcule a média aritmética.
Simule Fideli (Satisfação com Programa de Fidelização), na faixa 20 a 100%.
Aumente em 5% a satisfação com o Nível de Qualidade (Qu_level) dos Produtos.
Diminua em 6% o Índice de Reclamações (Claims).
Envie o resultado, arquivo Excel, Weka e SAS para o e-mail de exercícios colocando no assunto, Prova 1 e seu nome:
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gestao.estat.cert@gmail.com
|
Bu_Unit |
Sales |
Price |
Qu_level |
Claims |
NPS |
PV |
Satisfac |
|
1,0 |
66,0 |
97,8 |
96,8 |
13,6 |
98,9 |
19,0 |
97,8 |
|
2,0 |
15,8 |
98,9 |
98,4 |
12,3 |
97,8 |
29,0 |
98,9 |
|
3,0 |
8,9 |
100,0 |
100,0 |
11,1 |
100,0 |
21,0 |
100,0 |
|
4,0 |
12,5 |
98,9 |
95,2 |
12,3 |
96,7 |
94,0 |
96,7 |
|
5,0 |
80,7 |
22,0 |
19,4 |
100,0 |
2,2 |
34,0 |
21,7 |
|
6,0 |
32,2 |
23,1 |
22,6 |
97,5 |
3,3 |
64,0 |
23,9 |
|
7,0 |
23,4 |
24,2 |
24,2 |
96,3 |
2,7 |
61,0 |
25,0 |
|
8,0 |
90,0 |
24,2 |
19,4 |
95,1 |
2,2 |
25,0 |
26,1 |
|
9,0 |
31,4 |
64,8 |
56,5 |
50,6 |
65,9 |
10,0 |
65,2 |
|
10,0 |
11,2 |
65,9 |
51,6 |
49,4 |
71,4 |
3,0 |
66,3 |
|
11,0 |
77,5 |
70,3 |
53,2 |
46,9 |
63,7 |
56,0 |
68,5 |
|
12,0 |
23,9 |
68,1 |
51,6 |
45,7 |
61,5 |
4,0 |
67,4 |
|
13,0 |
7,4 |
86,8 |
80,6 |
25,9 |
90,1 |
90,0 |
87,0 |
|
14,0 |
0,3 |
87,9 |
79,0 |
24,7 |
85,7 |
48,0 |
85,9 |
|
15,0 |
83,4 |
87,9 |
77,4 |
22,2 |
90,1 |
78,0 |
88,0 |
|
16,0 |
100,0 |
86,8 |
75,8 |
25,9 |
84,6 |
88,0 |
84,8 |
|
17,0 |
40,9 |
98,4 |
97,6 |
13,0 |
98,4 |
24,0 |
98,4 |
|
18,0 |
12,4 |
99,5 |
99,2 |
11,7 |
98,9 |
25,0 |
99,5 |
|
19,0 |
10,7 |
99,5 |
97,6 |
11,7 |
98,4 |
57,5 |
98,4 |
|
20,0 |
46,6 |
60,4 |
57,3 |
56,2 |
49,5 |
64,0 |
59,2 |
|
21,0 |
56,4 |
22,5 |
21,0 |
98,8 |
2,7 |
49,0 |
22,8 |
|
22,0 |
27,8 |
23,6 |
23,4 |
96,9 |
3,0 |
62,5 |
24,5 |
|
23,0 |
56,7 |
24,2 |
21,8 |
95,7 |
2,5 |
43,0 |
25,5 |
|
24,0 |
60,7 |
44,5 |
37,9 |
72,8 |
34,1 |
17,5 |
45,7 |
|
25,0 |
21,3 |
65,4 |
54,0 |
50,0 |
68,7 |
6,5 |
65,8 |
|
26,0 |
44,3 |
68,1 |
52,4 |
48,1 |
67,6 |
29,5 |
67,4 |
|
27,0 |
50,7 |
69,2 |
52,4 |
46,3 |
62,6 |
30,0 |
67,9 |
|
28,0 |
15,7 |
77,5 |
66,1 |
35,8 |
75,8 |
47,0 |
77,2 |
|
29,0 |
3,8 |
87,4 |
79,8 |
25,3 |
87,9 |
69,0 |
86,4 |
|
30,0 |
41,9 |
87,9 |
78,2 |
23,5 |
87,9 |
63,0 |
87,0 |
|
31,0 |
91,7 |
87,4 |
76,6 |
24,1 |
87,4 |
83,0 |
86,4 |
|
32,0 |
70,5 |
92,6 |
86,7 |
19,4 |
91,5 |
56,0 |
91,6 |
|
33,0 |
26,6 |
98,9 |
98,4 |
12,3 |
98,6 |
24,5 |
98,9 |
|
34,0 |
11,5 |
99,5 |
98,4 |
11,7 |
98,6 |
41,3 |
98,9 |
|
35,0 |
28,6 |
79,9 |
77,4 |
34,0 |
73,9 |
60,8 |
78,8 |
|
36,0 |
51,5 |
41,5 |
39,1 |
77,5 |
26,1 |
56,5 |
41,0 |
|
37,0 |
42,1 |
23,1 |
22,2 |
97,8 |
2,9 |
55,8 |
23,6 |
|
38,0 |
42,3 |
23,9 |
22,6 |
96,3 |
2,7 |
52,8 |
25,0 |
Arquivo de Dados para o Weka
@RELATION Cliente
@ATTRIBUTE Vendas REAL
@ATTRIBUTE Preco REAL
@ATTRIBUTE Niv_Qual REAL
@ATTRIBUTE Reclama REAL
@ATTRIBUTE NPS REAL
@ATTRIBUTE P_Vend REAL
@ATTRIBUTE Satisf REAL
@DATA
Programa SAS - Ciência de Dados Robusta para Machine Learnic Superv. para Casusas & Efeito
Data Customer;
Input Bu_Unit Sales Price Qu_level Claims NPS P_Vend Satisfac;
Cards;
DADOS
;
proc print;
run;
proc reg;
model Satisfac = Sales Price Qu_level Claims NPS P_Vend ;
Run;
proc robustreg;
model Satisfac = Sales Price Qu_level Claims NPS P_Vend ;
Run;
