[en] This project has been focused on the application of data science for predicting purchases in an e-commerce website. Through a dataset containing visitor interactions with the website, an analysis has been carried out and data science techniques have been applied to discover patterns and automatically predict whether visitors will end up making a purchase or not. To achieve this goal, the CRISP-DM methodology has been followed, which has allowed for a systematic and structured approach to the problem of predicting purchases. Data exploration has been conducted to identify the variables that make up the dataset, and different prediction algorithms have been applied to determine which ones provide better results. Different data processing techniques, including feature transformation, have been used to improve the accuracy of prediction models. During the development of the work, different case studies have been analyzed and the results obtained have been compared to determine the best predictive model for each case studies exposed recently. Moreover, special attention has been paid to explaining the results obtained to provide a clear and concise understanding to users who need to make decisions based on the predictions made. The methodologies and techniques used in this work can be applied to other problems in other fields, and the results obtained can be used to make informed decisions and improve the effectiveness of marketing strategies in e-commerce lines

[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