Análise estatística da satisfação de proprietários de veículos por meio do uso de técnicas de análise multivariada

Abstract

Os carros mudaram completamente a forma como os seres humanos se locomovem e isso impacta diretamente na compra de um veículo, pois o consumidor quer que o carro reflita seus gostos e personalidade. Existe uma enorme variedade de fabricantes e cada um conta com diversos modelos. Buscar em sites especializados as informações a respeito não seria uma amostra aleatória, porém, existem alguns sites que fazem levantamento da opinião dos proprietários. Esses sites possibilitam a troca de opiniões, o que é positivo, e dificulta o acesso a informações, devido ao volume imensurável de dados disponíveis. Neste trabalho, a obtenção dos dados foi realizada através da técnica de web scraping, após houve a depuração dos dados onde foram selecionados algumas marcas e modelos para possibilitar a comparação entre eles. Após a aplicação de algumas técnicas multivariadas, foi possível a construção de classificação dos modelos de carros, a fim de estabelecer critérios que ajudem um possível comprador a escolher um fabricante e um modelo de carro, que é o intuito deste trabalho. Foram realizados estudos de formas de aquisição de dados da internet de maneira automatizada, utilizando-se de ferramentas computacionais, e a aplicação de técnicas estatísticas para a análise dos dados. Concluiu-se que a extração de dados via web scrapping se mostrou útil e rápida para a coleta de dados, facilitando o processo da aquisição das avaliações. As análises podem ser aprimoradas com um aumento na base de dados e com a inclusão de mais fabricantes para refletir a realidade.

Cars have completely changed the way humans get around and this directly impacts the purchase of a vehicle, as consumers want the car to reflect their tastes and personality. There is a huge variety of manufacturers and each one has different models. Searching on specialized sites for information about it would not be a random sample, however, there are some sites that survey the opinion of the owners. These sites make it possible to exchange opinions, which is positive, and make it difficult to access information, due to the immeasurable volume of data available. In this work, the data collection was performed using the web scraping technique, after the data was debugged where some brands and models were selected to enable the comparison between them. By applying some multivariate techniques, it was possible to construct a classification of car models, in order to establish criteria that help a possible buyer to choose a manufacturer and a car model, which is the purpose of this work. Studies were carried out on ways of acquiring data from the internet in an automated way, using computational tools, and the application of statistical techniques for data analysis. It was concluded that data extraction via web scrapping proved to be useful and fast for data collection, facilitating the process of acquiring evaluations. The analysis can be improved with an increase in the database and with the inclusion of more manufacturers to reflect the reality.