Проблема распределения и эксплуатации парковочных мест является важной частью исследований в области интеллектуального транспорта. В последние годы в связи с резким увеличением числа автомобилей выразилась проблема ограниченности ресурсов парковочных мест. Эффективное управление парковками требует анализа огромного массива данных и проведения моделирования для оптимизации использования парковочных мест. Внедрение и функционирование умного платного парковочного пространства в г. Владивостоке создает интересную прикладную область для интеллектуального анализа данных и машинного обучения. В исследовании используются масштабный набор данных об исторических транзакциях по парковке во Владивостоке, включая тип транспортного средства, время, местоположение, продолжительность сессии и другие критерии для создания модели данных, отражающей взаимосвязь между ценами на парковку, спросом и доходами. В статье описывается механизм создания модели данных, включающей в себя все важные аспекты функционирования платных парковок и факторы, влияющие на заполняемость. Использование этой модели позволит проводить машинное обучение, применять модели и оценивать эффективность их применения. Исследование также определяет ключевые факторы, влияющие на спрос на парковку, такие как время суток, день недели, местоположение и др. Модель данных и идеи, полученные в результате этого исследования, могут быть использованы правительствами и собственниками для оптимизации использования платных парковок и улучшения управления дорожным движением в умных городах. Подход, представленный в этой статье, можно применить к другим городам для создания систем ценообразования на основе данных, отвечающих конкретным потребностям и характеристикам каждого города.