TRANSFORMACIÓN DIGITAL DEL ANÁLISIS WEB MEDIANTE PYTHON Y POWER BI
dc.contributor.author | Leon Briz, Manuel | |
dc.date.accessioned | 2024-10-05T00:00:06Z | |
dc.date.available | 2024-10-05T00:00:06Z | |
dc.date.issued | 2024-09-30 | |
dc.description | Trabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2024/2025. Directores/as: Oriol Borrás Gené | |
dc.description.abstract | Este proyecto se centra en la integración de Google Analytics 4 (GA4) con Power BI para superar las limitaciones en la personalización y profundidad de análisis de la interfaz estándar de GA4. Mediante una integración codificada en Python, se logrará una extracción detallada y controlada de los datos, los cuales serán almacenados y procesados en un entorno Azure configurado con Ubuntu y SQL Server. Finalmente, los datos serán visualizados en un cuadro de mando interactivo en Power BI, diseñado para proporcionar insights exhaustivos sobre el comportamiento del usuario, optimizando tanto la recolección como el análisis de la información, no disponibles de forma nativa en GA4. El desarrollo de esta solución se estructura en varias fases, que incluyen la codificación de un algoritmo específico para el procesamiento de los datos, la creación de una base de datos optimizada para el análisis, y el despliegue final de la aplicación. En última instancia, el modelo de datos desarrollado permitirá ofrecer una visión holística y exhaustiva del comportamiento de los usuarios en la web analizada, proporcionando insights no tan accesibles con las funcionalidades básicas de GA4. | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10115/39990 | |
dc.language.iso | spa | |
dc.publisher | Universidad Rey Juan Carlos | |
dc.rights | ||
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/embargoedAccess | |
dc.rights.uri | ||
dc.subject | Analítica web | |
dc.subject | Google Analytics | |
dc.subject | SQL Server | |
dc.subject | Power BI | |
dc.subject | Visualización de datos. | |
dc.title | TRANSFORMACIÓN DIGITAL DEL ANÁLISIS WEB MEDIANTE PYTHON Y POWER BI | |
dc.type | info:eu-repo/semantics/studentThesis |
Archivos
Bloque original
1 - 1 de 1
No hay miniatura disponible
- Nombre:
- 2024-25-ETSII-A-2034-2034037-m.leon.2016-MEMORIA.pdf
- Tamaño:
- 1.02 MB
- Formato:
- Adobe Portable Document Format
- Descripción:
- Memoria del TFG