El presente estudio corresponde a una extensión de un trabajo previo “Minería de datos en la detección de desperfectos en el alumbrado público” (WICC 2015), propone extraer información que permita descubrir la incidencia de factores climáticos en la cantidad y tipología de fallas habituales que se producen en el alumbrado público. Los datos provienen de reclamos de usuarios, y otros inherentes a condiciones climáticas particulares registradas en las fechas tratadas. Previo al análisis de los datos por medio de Minería de Datos se consideran aspectos tales como ruido, datos ausentes, y volatilidad, entre otros.
Las direcciones correspondientes a los reclamos se normalizan para poder realizar tareas de geolocalización de Google, con la finalidad de detectar zonas de conflicto. En esta propuesta se aplica la metodología CRISP-DM y se utiliza la herramienta Knime analytics, en especial la API de Google Maps.