Объектом исследования является набор данных об устройствах самообслуживания. Целью работы является выявление закономерностей в данных, полученных при работе устройств самообслуживания с помощью методов интеллектуального анализа данных. В работе произведен обзор этапов и задач анализа данных, приведены необходимые понятия из теории вероятности и математической статистики, а также некоторые алгоритмы решения прикладных задач с примерами реализации на языке Python 3.

The object of the study is the dataset with information about ATMs. The aim of the work is to use data mining methods to identify patterns in the data obtained by the ATMs. The paper reviews data analysis stages and tasks, presents necessary concepts from the theory of probability and mathematical statistics. Algorithms for solving applied problems with examples of implementation in Python 3 are given.