2026-04-24T02:55:39Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/388382021-06-30T02:04:04Zcom_10324_38col_10324_852
Gonzalo Fuentes, Pablo Eliseo
2019-10-29T18:51:01Z
2019-10-29T18:51:01Z
2019
http://uvadoc.uva.es/handle/10324/38838
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.
spa
info:eu-repo/semantics/openAccess
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Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Aplicación de algoritmos de Machine Learning para la predicción del beneficio por cliente a partir de métricas de Google Analytics
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis