Аннотация:В работе решено несколько задач, связанных с анализом данных. Для реальных социально-экономических данных по продаже домов в г. Сиэтле, США, в 2014-15 гг построен ряд классических моделей, включая модели линейной регрессии, деревьев решений, случайного леса. В дальнейшем рассматривалась задача улучшения прогноза значения целевой переменной, в качестве которой бралась цена дома, с помощью глубинных нейронных сетей. Построение моделей предваряется кратким описанием принципов построения соответствующих моделей. Для глубинных нейронных сетей исследованы различные структуры сети и даны рекомендацию по их выбору.