Minería de datos en respecto de la incidencia del clima sobre el desperfecto en el alumbrado público
- Autores
- Quiroga, Sergio; Malberti, Alejandra; Klenzi, Raúl O.
- Año de publicación
- 2017
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- 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.
Eje: Bases de datos y Minería de datos.
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
geolocalización
Data mining
Knime
Google Maps - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/61722
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Minería de datos en respecto de la incidencia del clima sobre el desperfecto en el alumbrado públicoQuiroga, SergioMalberti, AlejandraKlenzi, Raúl O.Ciencias InformáticasgeolocalizaciónData miningKnimeGoogle MapsEl 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.Eje: Bases de datos y Minería de datos.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2017-04info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf305-309http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/61722spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-42-5143-5info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/61343info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T11:07:46Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/61722Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 11:07:47.026SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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