Uso de Machine Learning para entendimento das relações de consumo no modelo de negócio (SaaS enabled Marketplace) do Olist

O objetivo geral desta pesquisa é identificar os fatores que impactam no review score dado pelo consumidor após a realização da compra via Olist Store, em algum marketplace, por meio da análise de dados e aplicação do modelo de Machine Learning para prever a nota baseada em CSAT. A pesquisa tem natureza preditiva. As técnicas de Machine Learning, Random Forest e Feature Importance foram empregadas e tem um importante papel na interpretação de padrões. Como resultado, verificou-se que a variável expected­_diff, que representa a diferença de dias entre a data que estava prevista para a chegada do produto e a data que realmente chegou, é a de maior importância para todas as categorias, com destaque para beleza/saúde e brinquedos. Tem-se a possibilidade de analisar a classificação do review_score e entender se o mesmo influencia no expected_diff. Por fim, concluiu-se que é de suma importância que empresas que desejam obter vantagem competitiva no ramo do comércio eletrônico invistam em uma boa logística

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