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dc.contributor.advisorMiguel Jiménez, Ignacio de es
dc.contributor.authorGonzalo Fuentes, Pablo Eliseo
dc.contributor.editorUniversidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación es
dc.date.accessioned2019-10-29T18:51:01Z
dc.date.available2019-10-29T18:51:01Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttp://uvadoc.uva.es/handle/10324/38838
dc.description.abstractGoogle Analytics es una potente herramienta de analítica web, que permite conocer datos muy detallados sobre las características de las visitas a un sitio web. Esta información puede ser utilizada por las empresas para conocer qué perfil de usuario proporciona mayores beneficios o para predecir el beneficio esperado de un cliente a partir de la historia previa (tanto de ese como de otros clientes). El objetivo de este Trabajo de Fin de Grado consiste en utilizar diferentes bibliotecas de machine learning en Python para predecir los ingresos que se obtendrán por cliente a partir de un conjunto de datos de compras anteriores. En primer lugar, hemos obtenido uno o varios conjuntos de datos de Google Analytics y hemos realizado un análisis de dichos datos para su comprensión. A partir de ahí, se ha elaborado una serie de modelos predictivos de los ingresos por cliente, y se han evaluado sus prestaciones para la elección del mejor de ellos.es
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subject.classificationPythones
dc.subject.classificationAnálisis datoses
dc.subject.classificationAprendizaje automáticoes
dc.titleAplicación de algoritmos de Machine Learning para la predicción del beneficio por cliente a partir de métricas de Google Analyticses
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
dc.description.degreeGrado en Ingeniería de Tecnologías Específicas de Telecomunicaciónes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*


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