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install.packages("tidyverse")
install.packages("tidyr")
library(tidyverse)
library(reshape2)
# Ler bases Original>Relatorio1>Relatorio2
original <- read_csv2("Sao_jose_original.csv")
relatorio1 <- read_csv2("Pref_São_José_Relatório_1.csv")
relatorio2 <- read_csv2("Pref_São_José_ Relatório_2.csv")
# Transformando nome das colunas e excluindo primeira linha
colnames(relatorio1) <- c("Tel", "Status", "Agente", "Data_hora",
"Duracao", "Uniqueid", "Failure_code",
"Failure_cause", "Nome", "CPF",
"Data_nasc", "Idade", "E_mail", "E_mail2",
"E_mail3", "E_mail4", "Tabulacao")
relatorio1 <- relatorio1[-1,]
colnames(relatorio2) <- c("Tel", "Status", "Agente", "Data_hora",
"Duracao", "Uniqueid", "Failure_code",
"Failure_cause", "Nome", "CPF",
"Data_nasc", "Idade", "E_mail", "E_mail2",
"E_mail3", "E_mail4","Tabulacao")
relatorio2 <- relatorio2[-1,]
relatorio1$Status <- NULL
relatorio1$Agente <- NULL
relatorio2$Status <- NULL
relatorio2$Agente <- NULL
# Adicionando coluna cidade
original["cidade"] <- "São José"
relatorio1["cidade"] <- "São José"
relatorio2["cidade"] <- "São José"
# Transformando sexo como um fator
original$Sexo <- as.factor(original$Sexo)
# Transformando fatores dos relatórios
relatorio1$Sexo <- as.factor(relatorio1$Sexo)
relatorio1$Tabulacao <- as.factor(relatorio1$Tabulacao)
relatorio1$Failure_code <- as.factor(relatorio1$Failure_code)
relatorio1$Failure_code <- as.factor(relatorio1$Failure_cause)
relatorio1$Idade <- as.integer(relatorio1$Idade)
relatorio1$Data_hora <- strptime(relatorio1$Data_hora, format = "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
relatorio2$Sexo <- as.factor(relatorio2$Sexo)
relatorio2$Tabulacao <- as.factor(relatorio2$Tabulacao)
relatorio2$Failure_code <- as.factor(relatorio2$Failure_code)
relatorio2$Failure_code <- as.factor(relatorio2$Failure_cause)
relatorio2$Idade <- as.integer(relatorio2$Idade)
relatorio2$Data_hora <- strptime(relatorio2$Data_hora, format = "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
# Separando clientes que aceitaram proposta
clientes2 <- relatorio2 %>%
filter(relatorio2$Tabulacao == "ROBO - TRANSFERINDO PARA ANALISTA")
clientes1 <- relatorio1 %>%
filter(relatorio1$Tabulacao == "ROBO - TRANSFERINDO PARA ANALISTA")
# Separando os que atenderam
atendidas <- relatorio2 %>%
filter(relatorio2$Tabulacao != "ROBO - CAIXA POSTAL")
atendidas <- atendidas %>%
filter(atendidas$Tabulacao != "ROBO - Telefone Indisponivel/Invalido")
atendidas_rel1 <- relatorio1 %>%
filter(relatorio1$Tabulacao != "ROBO - CAIXA POSTAL")
atendidas_rel1 <- atendidas_rel1 %>%
filter(atendidas_rel1$Tabulacao != "ROBO - Telefone Indisponivel/Invalido")
# Escrevendo arquivos com resumo de clientes e atendidas
write_csv2(atendidas_rel1, "Atendidas_etapa1_saojose.csv")
write_csv2(clientes2,"clientes_saojose.csv")
write_csv2(atendidas, "atendidas_saojose.csv")
# Dados das chamadas atendidas
summary(atendidas)
# Ver qual a coluna de telefone de melhor aproveitamento
contagem_colunas_telefone <- data.frame(
c(count(original %>%
filter(original$TELEFONE_1
%in% atendidas$Tel)),
count(original %>%
filter(
original$TELEFONE_2
%in% atendidas$Tel)),
count(original %>%
filter(
original$TELEFONE_3
%in% atendidas$Tel)),
count(original %>%
filter(
original$TELEFONE_4
%in% atendidas$Tel)),
count(original %>%
filter(
original$TELEFONE_5
%in% atendidas$Tel)),
count(original %>%
filter(
original$TELEFONE_6
%in% atendidas$Tel)),
count(original %>%
filter(
original$TELEFONE_7
%in% atendidas$Tel))))
colnames(contagem_colunas_telefone) <- c("Telefone1", "Telefone2", "Telefone3",
"Telefone4", "Telefone5", "Telefone6",
"Telefone7")
write_csv2(contagem_colunas_telefone, "São José Contagem Sucesso de Colunas Telefone.csv")
# Contagem de telefones fixos e telefones celulares de sucesso
contagem_fixo_cel <- data.frame(c(
count(filter(atendidas, str_sub(atendidas$Tel, 3, 3) >=6)),
count(filter(atendidas, str_sub(atendidas$Tel, 3, 3) <=5))))
colnames(contagem_fixo_cel) <- c("Celular", "Fixo")
write_csv2(contagem_fixo_cel, "São José Contagem de quantos fixos e celulares.csv")