En Cuba se aprecia un aumento sostenido en la demanda energética, que se contrasta con una baja disponibilidad tecnológica para satisfacerlas. En este contexto es vital implementar un control preciso del consumo eléctrico, con el objetivo de modificar los hábitos de uso y mejorar la calidad del servicio.  Este estudio se enfoca en la preparación y análisis de una base de datos proveniente del municipio Placetas, en Villa Clara, orientada a la detección de comportamientos anómalos asociados a fraudes o fallos en la infraestructura. La información utilizada incluye tipo de usuario, ubicación, consumo promedio, lecturas mensuales, reportes de incidencias y auditorías por pérdidas no técnicas. La metodología aplicada abarcó la limpieza, transformación y estructuración de los datos, incluyendo el manejo de valores nulos, la eliminación de duplicados y la codificación de variables categóricas mediante One Hot Encoding. Para la selección de características relevantes se utilizaron técnicas estadísticas como la correlación, el análisis de varianza y el coeficiente de asociación Cramér’s V. El resultado fue un conjunto de datos depurado y estructurado, adecuado para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático orientados a la detección de anomalías.