Мақалада үлкен деректерді басқару әдістерін қамтитын регрессия, классификация және кластерлеу сияқты машиналық оқыту алгоритмдерінің ансамблі және программалық нәтижелер ұсынылған. Ұсынылған әдістер салыстырмалы түрде алынған мәліметтерді жылжымайтын мүлік нарығындағы нақты жағдайлармен талдауға және түсіндіруге мүмкіндік береді. Деректер ретінде Қазақстан астанасындағы жылжымайтын мүлік туралы мәліметтер қарастырылады. Үлкен деректер құны, классы, ас үй кеңістігінің өлшемі, ауданы бойынша құрылымдалған және .csv кеңейтімі бар файл ретінде ұсынылған, машиналық оқыту әдістері арқылы өңделеді. Python бағдарламалау ортасы ретінде пайдаланылды, numpy, pandas, matplotlib, Axes3D, LinearRegression, Scikit-learn, KMeans кітапханалары арқылы алынған деректерді интерпретациялау және визуализациялау жасалды. Жүргізілген есептеу эксперименті деректерді классификациялауға, кластерлерге бөлуге, сондай-ақ мәлімделген белгілерге байланысты құны бойынша болжам жасауға мүмкіндік береді.