Ключевым инструментом анализа и моделирования экономического развития является мониторинг социально-экономических показателей в разрезе субъектов РФ (далее – регионов) Основным поставщиком таких данных являются органы государственной статистики. Главная проблема, с которой сталкиваются статистики развитых стран, – это проблема коррекции статистических данных для малых (нерепрезентативных) выборок, которые обычно возникают из-за недостаточного финансирования выборочных обследований. В настоящей работе предложен новый метод анализа малых выборок, позволяющий получать достаточно точные оценки без уменьшения оперативности мониторинга. Он основан на современной методологии интеллектуального анализа данных, в том числе на алгоритмах структурно-классификационного анализа. Постановка задачи и описание метода даётся на примере данных мониторинга уровня безработицы в регионах.