Atividade 3 ESTATÍSTICA APLICADA AO DATA SCIENCE / Uma determinada companhia de telefonia móvel vinha sofrendo com o alto número de contratos defeituosos de vendas realizadas nas suas lojas para pessoas

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Uma determinada companhia de telefonia móvel vinha sofrendo com o alto número de 
contratos defeituosos de vendas realizadas nas suas lojas para pessoas físicas. Ela 
decidiu pedir ajuda a uma Engenheira da qualidade, que - em trabalho conjunto com 
as equipes operacionais e alguns gestores - testou 3 novos processos de emissão de 
contratos, denominados de processos A, B e C, em várias das lojas da companhia, 
para verificar qual deles traria melhor resultado na diminuição do índice de contratos 
defeituosos. Na linguagem da qualidade, defeito e não conformidade são sinônimos. 
Além disso, testaram esses processos em dias de movimento alto e baixo, e com 
equipes de tamanho normal ou reduzido. Para a classificação, os dados foram 
coletados e tratados por meio de uma árvore de decisão cujo gráfico resultante é 
mostrado a seguir: 
 
Fonte: Elaborada pelo autor. 
Nessa árvore, C = Conforme e NC = Não Conforme. Com esse resultado em mãos, a 
engenheira da qualidade pôde recomendar qual a melhor solução a adotar para a 
redução do índice de contratos não conformes. 
Tomando esse relato como base, responda às seguintes perguntas: 
1) Quais são as variáveis de entrada e qual é a variável resposta? E quais são os seus 
tipos? 
2) Que variável de entrada a árvore de decisão considerou como a mais importante? E 
qual a segunda variável mais importante? 
3) Esta árvore, como modelo preditivo, considerou relevante o efeito do movimento 
alto ou baixo na produção de contratos não conformes? 
4) De acordo com as predições desta árvore, qual a melhor solução a ser empregada 
pela companhia de telefonia móvel? 
 
 
 
Resposta: 
 
1-) Processos A, B e C: Essas são variáveis quantitativas que representam diferentes 
processos em um ambiente de trabalho. Cada um deles pode ser medido em termos 
de eficiência, tempo de execução, custo, ou qualquer outra métrica apropriada para 
avaliar o desempenho de um processo. 
Tamanho das equipes: Essa é uma variável qualitativa que descreve o número de 
membros da equipe envolvidos nos processos. Pode ser categorizada em classes, 
como "pequena equipe", "equipe média" e "grande equipe", por exemplo. 
Fluxo de movimentação: Essa também é uma variável qualitativa que descreve a 
maneira como o trabalho é organizado e movimentado dentro do ambiente de 
trabalho. Pode ser categorizada em classes, como "fluxo contínuo", "fluxo intermitente" 
e "fluxo sob demanda", por exemplo. 
A variável resposta é a diminuição das não conformidades nos processos, que é uma 
variável qualitativa. Ela pode ser avaliada em termos de categorias, como "alta 
conformidade", "média conformidade" e "baixa conformidade", por exemplo. 
Com base nesse conjunto de variáveis, é possível realizar análises para entender 
como o tamanho das equipes, o fluxo de movimentação e a natureza dos processos 
afetam a diminuição das não conformidades. Isso permite identificar quais 
combinações de variáveis podem levar a uma melhoria significativa na conformidade 
dos processos e, consequentemente, auxiliar na tomada de decisões e no 
aprimoramento dos resultados no ambiente de trabalho. 
 
2-) A análise de árvore de decisão levou em consideração que os processos são a 
variável mais importante, seguidos pela variável das equipes. 
A variável dos processos, sendo quantitativa, representa diferentes aspectos 
relacionados à eficiência, tempo de execução, custo ou qualquer outra métrica 
relevante para avaliar o desempenho dos processos. A árvore de decisão determinou 
que os processos têm um impacto significativo na diminuição das não conformidades. 
Em seguida, a variável das equipes, sendo qualitativa, descreve o número de 
membros da equipe envolvidos nos processos. É importante considerar o tamanho das 
equipes, pois elas desempenham um papel relevante na eficiência e na qualidade dos 
processos. A árvore de decisão identificou as equipes como a segunda variável mais 
importante na diminuição das não conformidades. 
Essa análise permite que a organização priorize a melhoria dos processos e a gestão 
das equipes como estratégias-chave para alcançar melhores resultados e reduzir as 
não conformidades. É possível realizar ações específicas, como otimizar os 
processos, identificar gargalos, promover treinamentos e capacitação das equipes, 
visando maximizar a eficiência e a qualidade do trabalho realizado. 
 
3-) Se a árvore de decisão não considerou relevante o efeito do movimento alto ou 
baixo na produção de contratos não conformes, isso significa que essa variável não foi 
incluída como um critério significativo para a classificação ou previsão dos contratos 
como conformes ou não conformes. 
Na construção do modelo preditivo da árvore de decisão, outros fatores e variáveis 
foram considerados mais importantes na determinação dos contratos não conformes. 
É possível que outros atributos, como características específicas dos contratos, 
processos ou equipes, tenham sido identificados como mais influentes na produção de 
não conformidades. 
Portanto, de acordo com a árvore de decisão utilizada como modelo preditivo, o efeito 
do movimento alto ou baixo não foi considerado relevante na produção de contratos 
não conformes. 
 
 
 
4-) De acordo com as predições da árvore de decisão, a melhor solução a ser 
empregada pela companhia de telefonia móvel é o processo B de emissão de contrato 
com a equipe de tamanho reduzido. 
Com base nas análises do modelo, o processo B é identificado como o mais adequado 
para alcançar melhores resultados em termos de conformidade nos contratos. Além 
disso, a árvore de decisão sugere que uma equipe de tamanho reduzido é mais 
favorável para esse processo específico. 
Portanto, a companhia de telefonia móvel pode considerar a adoção do processo B e 
ajustar o tamanho da equipe de acordo com as recomendações da árvore de decisão. 
Essa solução visa melhorar a conformidade nos contratos, aumentar a eficiência e 
potencialmente reduzir a ocorrência de não conformidades, de acordo com as 
predições do modelo.