<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="static/style.xsl"?><OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd"><responseDate>2026-05-05T19:19:40Z</responseDate><request verb="GetRecord" identifier="oai:uvadoc.uva.es:10324/38838" metadataPrefix="marc">https://uvadoc.uva.es/oai/request</request><GetRecord><record><header><identifier>oai:uvadoc.uva.es:10324/38838</identifier><datestamp>2021-06-30T02:04:04Z</datestamp><setSpec>com_10324_38</setSpec><setSpec>col_10324_852</setSpec></header><metadata><record xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim" xmlns:doc="http://www.lyncode.com/xoai" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dcterms="http://purl.org/dc/terms/" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/MARC21/slim http://www.loc.gov/standards/marcxml/schema/MARC21slim.xsd">
<leader>00925njm 22002777a 4500</leader>
<datafield tag="042" ind1=" " ind2=" ">
<subfield code="a">dc</subfield>
</datafield>
<datafield tag="720" ind1=" " ind2=" ">
<subfield code="a">Gonzalo Fuentes, Pablo Eliseo</subfield>
<subfield code="e">author</subfield>
</datafield>
<datafield tag="260" ind1=" " ind2=" ">
<subfield code="c">2019</subfield>
</datafield>
<datafield tag="520" ind1=" " ind2=" ">
<subfield code="a">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).&#xd;
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.</subfield>
</datafield>
<datafield tag="024" ind2=" " ind1="8">
<subfield code="a">http://uvadoc.uva.es/handle/10324/38838</subfield>
</datafield>
<datafield tag="245" ind1="0" ind2="0">
<subfield code="a">Aplicación de algoritmos de Machine Learning para la predicción del beneficio por cliente a partir de métricas de Google Analytics</subfield>
</datafield>
</record></metadata></record></GetRecord></OAI-PMH>