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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:http://uvadoc.uva.es/handle/10324/38838

    Título
    Aplicación de algoritmos de Machine Learning para la predicción del beneficio por cliente a partir de métricas de Google Analytics
    Autor
    Gonzalo Fuentes, Pablo Eliseo
    Director o Tutor
    Miguel Jiménez, Ignacio deAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de TelecomunicaciónAutoridad UVA
    Año del Documento
    2019
    Titulación
    Grado en Ingeniería de Tecnologías Específicas de Telecomunicación
    Resumen
    Google 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.
    Palabras Clave
    Python
    Análisis datos
    Aprendizaje automático
    Idioma
    spa
    URI
    http://uvadoc.uva.es/handle/10324/38838
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • Trabajos Fin de Grado UVa [30857]
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    Ficheros en el ítem
    Nombre:
    TFG-G3756.pdf
    Tamaño:
    1.730Mb
    Formato:
    Adobe PDF
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    Universidad de Valladolid

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