В статье рассматривается разработка информационной системы прогнозирования показателей работы приёмной комиссии ВУЗа. В результате работы системы спрогнозированы данные по количеству поступающих студентов разными методами, проанализированы корреляции ошибок прогнозов этих методов и выбран наиболее эффективный. Прогнозирование осуществлялось наивным методом, методом скользящих средних и методом экспоненциального сглаживания Система реализуется в среде Anaconda на языке Python. Среда Anaconda была выбрана из-за её библиотек, предоставляющих возможности простого построения графиков.