[ca] Aquest projecte s'ha centrat en l'aplicació de la ciència de dades per a la predicció de compres en una web de comerç electrònic. A través d'un conjunt de dades que conté les interaccions dels visitants amb la pàgina web, s'ha dut a terme una anàlisi exhaustiva i s'han aplicat tècniques de ciència de dades per a descobrir patrons i predir automàticament si els visitants acabaran fent una compra o no. Per aconseguir aquest objectiu, s'ha seguit la metodologia CRISP-DM, que ha permès realitzar un enfocament sistemàtic i estructurat del problema de predicció de compres. S'ha dut a terme una exploració de les dades per a identificar les variables que formen el conjunt de dades i s'han aplicat diferents algoritmes de predicció per a determinar quins proporcionen millors resultats. S'han utilitzat diferents tècniques de processament de dades, incloent-hi la transformació de característiques per a millorar la precisió dels models de predicció. Durant el desenvolupament del treball, s'han analitzat diferents casos d'estudi i s'han comparat els resultats obtinguts per a determinar quin és el millor model predictiu per a la situació particular de la web de comerç electrònic en qüestió. Així mateix, s'ha donat especial atenció a l'explicació dels resultats obtinguts per a proporcionar una comprensió clara i concisa als usuaris que hagin de prendre decisions basades en les prediccions realitzades. Les metodologies i les tècniques utilitzades en aquest treball poden ser aplicades a altres problemes en altres àmbits, i els resultats obtinguts poden ser utilitzats per prendre decisions informades i millorar l'eficàcia de les estratègies de màrqueting en línies de comerç electrònic

[es] Este proyecto se ha centrado en la aplicación de la ciencia de datos para la predicción de compras en una página web de comercio electrónico. A través de un conjunto de datos que contiene las interacciones de los visitantes con la página web, se ha llevado a cabo un análisis exhaustivo y se han aplicado técnicas de ciencia de datos para descubrir patrones y predecir automáticamente si los visitantes acabarán realizando una compra o no. Para lograr este objetivo, se ha seguido la metodología CRISP-DM, que ha permitido realizar un enfoque sistemático y estructurado del problema de predicción de compras. Se ha llevado a cabo una exploración de los datos para identificar las variables que forman el conjunto de datos y se han aplicado diferentes algoritmos de predicción para determinar cuáles proporcionan mejores resultados. Se han utilizado diferentes técnicas de procesamiento de datos, incluyendo la transformación de características para mejorar la precisión de los modelos de predicción. Durante el desarrollo del trabajo, se han analizado diferentes casos de estudio y se han comparado los resultados obtenidos para determinar cuál es el mejor modelo predictivo para la situación particular de la página web de comercio electrónico en cuestión. Además, se ha dado especial atención a la explicación de los resultados obtenidos para proporcionar una comprensión clara y concisa a los usuarios que deban tomar decisiones basadas en las predicciones realizadas. Las metodologías y las técnicas utilizadas en este trabajo pueden ser aplicadas a otros problemas en otros ámbitos, y los resultados obtenidos pueden ser utilizados para tomar decisiones informadas y mejorar la eficacia de las estrategias de marketing en líneas de comercio electrónico