eda-metodologia.R

# bibliotecas
library('dplyr');
library('ggplot2');
library('caret');

# importando os dados
dados <- read.csv('~/Documents/eda.csv')

# renomear as colunas
colnames(dados) <- c("matricula", "id_reclamacao", "insatisfacao");

# mudando matricula e id da reclamacao para factor
dados$matricula = as.factor(dados$matricula)
dados$id_reclamacao = as.factor(dados$id_reclamacao)

# contar numero de revisoes por reclamacao
dados %>% group_by(id_reclamacao) %>% 
          summarize(count=n()) %>% 
          ggplot(aes(x=reorder(id_reclamacao, count), y=count)) + geom_bar(stat = "identity")

# contar numero de revisoes por aluno
dados %>% group_by(matricula) %>% 
  summarize(count=n()) %>% 
  ggplot(aes(x=reorder(matricula, count), y=count)) + geom_bar(stat = "identity")

# visualizar mediana e quartis
dados %>% group_by(id_reclamacao) %>% 
  ggplot(aes(x=id_reclamacao, y=insatisfacao)) + geom_boxplot()