В данной работе проводится анализ статистики посещаемости новостного сайта с применением методов машинного обучения: кластеризации, классификации, регрессии и прогнозирования временных рядов. В ходе работы проводится сбор данных, предварительная обработка, анализ отклонений. Даны теоретические сведения об алгоритмах интеллектуального анализа. Приведена визуализация полученных моделей, оценка качества моделей, сравнение и интерпретация результатов. Анализ производится с использованием языка R.

In the given work, we analyze the statistics of the attendance of a news site using machine learning methods: clustering, classification, regression, and time series forecasting. During the work, data collection, preliminary processing, analysis of deviations is carried out. Given the theoretical information about the algorithms for mining. The visualization of the obtained models, assessment of the quality of the models, comparison and interpretation of the results are given. The analysis is performed using the language R.