Классификатор отраслей 2018 года: » 029-2014 ( . 2). » (. 31.01.2014 N 14-) (. 23.09.2020) /

Содержание

О принятии и введении в действие Общероссийского классификатора видов экономической деятельности (ОКВЭД2) ОК 029-2014 (КДЕС Ред.2) и Общероссийского классификатора продукции по видам экономической деятельности (ОКПД2) ОК 034-2014 (КПЕС 2008) (с изменениями на 16 октября 2018 года), Приказ Росстандарта от 31 января 2014 года №14-ст

ПРИКАЗ

от 31 января 2014 года N 14-ст

О принятии и введении в действие Общероссийского классификатора видов экономической деятельности (ОКВЭД2) ОК 029-2014 (КДЕС Ред.2) и Общероссийского классификатора продукции по видам экономической деятельности (ОКПД2) ОК 034-2014 (КПЕС 2008)

(с изменениями на 16 октября 2018 года)

____________________________________________________________________
Документ с изменениями, внесенными:
приказом Росстандарта от 30 сентября 2014 года N 1261-ст;
приказом Росстандарта от 10 ноября 2015 года N 1745-ст;
приказом Росстандарта от 17 февраля 2016 года N 41-ст;
приказом Росстандарта от 29 июня 2016 года N 731-ст;
приказом Росстандарта от 29 июля 2016 года N 896-ст;
приказом Росстандарта от 1 сентября 2016 года N 1019-ст;

приказом Росстандарта от 26 декабря 2016 года N 2074-ст;
приказом Росстандарта от 20 марта 2017 года N 162-ст;
приказом Росстандарта от 29 ноября 2017 года N 1854-ст;
приказом Росстандарта от 16 октября 2018 года N 776-ст.
____________________________________________________________________


В целях реализации Плана мероприятий по формированию методологии систематизации и кодирования информации, а также совершенствованию и актуализации общероссийских классификаторов, реестров и информационных ресурсов, утвержденного заместителем Председателя Правительства Российской Федерации А.В.Дворковичем 10 августа 2013 года N 4760п-П10, и постановления Правительства Российской Федерации от 10 ноября 2003 года N 677 «Об общероссийских классификаторах технико-экономической и социальной информации в социально-экономической области»

приказываю:

1.

Принять Общероссийский классификатор видов экономической деятельности (ОКВЭД2) ОК 029-2014 (КДЕС Ред.2) и Общероссийский классификатор продукции по видам экономической деятельности (ОКПД2) ОК 034-2014 (КПЕС 2008) с датой введения в действие 1 февраля 2014 года с правом досрочного применения в правоотношениях, возникших с 1 января 2014 года, с установлением переходного периода до 1 января 2017 года и последующей отменой Общероссийского классификатора видов экономической деятельности (ОКВЭД) ОК 029-2001 (КДЕС Ред.1), Общероссийского классификатора видов экономической деятельности (ОКВЭД) ОК 029-2007 (КДЕС Ред.1.1), Общероссийского классификатора видов экономической деятельности, продукции и услуг (ОКДП) ОК 004-93, Общероссийского классификатора продукции по видам экономической деятельности (ОКПД) ОК 034-2007 (КПЕС 2002), Общероссийского классификатора услуг населению (ОКУН) ОК 002-93 и Общероссийского классификатора продукции (ОКП) ОК 005-93.
(Пункт в редакции, введенной в действие приказом Росстандарта от 30 сентября 2014 года N 1261-ст; в редакции, введенной в действие приказом Росстандарта от 10 ноября 2015 года N 1745-ст.

2. Отменить Общероссийский классификатор видов экономической деятельности (ОКВЭД) ОК 029-2001 (КДЕС Ред.1) с 1 января 2017 года.
(Пункт в редакции, введенной в действие приказом Росстандарта от 30 сентября 2014 года N 1261-ст; в редакции, введенной в действие приказом Росстандарта от 10 ноября 2015 года N 1745-ст.

3. Отменить Общероссийский классификатор видов экономической деятельности (ОКВЭД) ОК 029-2007 (КДЕС Ред. 1.1) с 1 января 2017 года.
(Пункт в редакции, введенной в действие приказом Росстандарта от 30 сентября 2014 года N 1261-ст; в редакции, введенной в действие приказом Росстандарта от 10 ноября 2015 года N 1745-ст.

4. Отменить Общероссийский классификатор видов экономической деятельности, продукции и услуг (ОКДП) ОК 004-93 с 1 января 2017 года.
(Пункт в редакции, введенной в действие приказом Росстандарта от 30 сентября 2014 года N 1261-ст; в редакции, введенной в действие приказом Росстандарта от 10 ноября 2015 года N 1745-ст.

5. Отменить Общероссийский классификатор продукции по видам экономической деятельности (ОКПД) ОК 034-2007 (КПЕС 2002) с 1 января 2017 года.
(Пункт в редакции, введенной в действие приказом Росстандарта от 30 сентября 2014 года N 1261-ст; в редакции, введенной в действие приказом Росстандарта от 10 ноября 2015 года N 1745-ст.

6. Отменить Общероссийский классификатор услуг населению (ОКУН) ОК 002-93 с 1 января 2017 года.
(Пункт в редакции, введенной в действие приказом Росстандарта от 30 сентября 2014 года N 1261-ст; в редакции, введенной в действие приказом Росстандарта от 10 ноября 2015 года N 1745-ст.

7. Отменить Общероссийский классификатор продукции (ОКП) ОК 005-93 с 1 января 2017 года.
(Пункт в редакции, введенной в действие приказом Росстандарта от 30 сентября 2014 года N 1261-ст; в редакции, введенной в действие приказом Росстандарта от 10 ноября 2015 года N 1745-ст.

8. При формировании официальной статистической информации отрасли информационных технологий использовать в качестве справочного приложения к ОКВЭД2 и ОКПД2 собирательные классификационные группировки видов экономической деятельности «Сектор информационно-коммуникационных технологий» и «Сектор контента и средств массовой информации», а также собирательные классификационные группировки товаров и услуг сектора информационно-коммуникационных технологий и сектора контента и средств массовой информации, утвержденные приказом Министерства связи и массовых коммуникаций Российской Федерации от 7 декабря 2015 года N 515 «Об утверждении собирательных классификационных группировок «Сектор информационно-коммуникационных технологий» и «Сектор контента и средств массовой информации» (зарегистрирован в Министерстве юстиции Российской Федерации 19 января 2016 года, регистрационный N 40636) с присвоением идентификационных иноаспектных кодов:

(Абзац в редакции, введенной в действие приказом Росстандарта от 29 июня 2016 года N 731-ст.

Собирательная классификационная группировка видов экономической деятельности «Сектор информационно-коммуникационных технологий» на основе ОКВЭД2 — 1324500.029.01 и Собирательная классификационная группировка товаров и услуг сектора информационно-коммуникационных технологий на основе ОКПД2 — 1324500.034.01;
(Абзац дополнительно включен приказом Росстандарта от 29 июня 2016 года N 731-ст)

Собирательная классификационная группировка видов экономической деятельности «Сектор контента и средств массовой информации» на основе ОКВЭД2 — 1324500.029.02 и Собирательная классификационная группировка товаров и услуг сектора контента и средств массовой информации на основе ОКПД2 — 1324500.034.02;
(Абзац дополнительно включен приказом Росстандарта от 29 июня 2016 года N 731-ст)

Собирательная классификационная группировка видов экономической деятельности «Отрасль информационных технологий» на основе ОКВЭД2 — 1324500.029.11 и Собирательная классификационная группировка видов экономической деятельности «Отрасль информационных технологий» на основе ОКВЭД- 1324500.029.12;
(Абзац дополнительно включен приказом Росстандарта от 29 июня 2016 года N 731-ст)

Собирательная классификационная группировка услуг, оказываемых организациями отрасли информационных технологий, на основе ОКПД2 — 1324500.034.21 и Собирательная классификационная группировка услуг, оказываемых организациями отрасли информационных технологий, на основе ОКПД — 1324500.034.22.
(Абзац дополнительно включен приказом Росстандарта от 29 июня 2016 года N 731-ст)
(Пункт дополнительно включен приказом Росстандарта от 17 февраля 2016 года N 41-ст)

9. При формировании официальной статистической информации отрасли информационных технологий использовать в качестве справочного приложения к ОКВЭД2 собирательную классификационную группировку видов экономической деятельности «Туризм», утвержденную приказом Министерства культуры Российской Федерации от 25 марта 2016 года N 687 «Об утверждении собирательной классификационной группировки видов экономической деятельности «Туризм» (зарегистрирован в Министерстве юстиции Российской Федерации 13 мая 2016 года, регистрационный N 42087), с присвоением идентификационного иноаспектного кода 13210000.

029.01.
(Пункт дополнительно включен приказом Росстандарта от 29 июня 2016 года N 731-ст)

10. При формировании официальной статистической информации об объеме платных услуг населению использовать в качестве справочных приложений к ОКВЭД2 и ОКПД2 собирательные классификационные группировки, утвержденные приказом Федеральной службы государственной статистики от 23 мая 2016 года N 244 «Об утверждении собирательных классификационных группировок «Платные услуги населению» на основе Общероссийского классификатора видов экономической деятельности (ОКВЭД2) ОК 029-2014 (КДЕС ред.2) и «Платные услуги населению» на основе Общероссийского классификатора продукции по видам экономической деятельности (ОКПД2) ОК 034-2014 (КПЕС 2008) (зарегистрирован в Министерстве юстиции Российской Федерации 15 июня 2016 года, регистрационный N 42540) с присвоением идентификационных иноаспектных кодов:

Собирательная классификационная группировка «Платные услуги населению» на основе ОКВЭД2 — 1328035.029.01;
(Абзац в редакции, введенной в действие приказом Росстандарта от 29 ноября 2017 года N 1854-ст.

Собирательная классификационная группировка «Платные услуги населению» на основе ОКПД2 — 1328035.034.01.
(Абзац в редакции, введенной в действие приказом Росстандарта от 29 ноября 2017 года N 1854-ст.

(Пункт дополнительно включен приказом Росстандарта от 29 июля 2016 года N 896-ст)

11. При формировании официальной статистической информации об объемах деятельности, работ и услуг, связанных с жилищно-коммунальным хозяйством, использовать в качестве справочных приложений к ОКВЭД2 и ОКПД2 собирательные классификационные группировки, утвержденные приказом Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации от 27 апреля 2016 года N 286/пр «Об утверждении собирательных классификационных группировок отрасли жилищно-коммунального хозяйства» (зарегистрирован в Министерстве юстиции Российской Федерации 15 июля 2016 года, регистрационный N 42881), с присвоением идентификационных иноаспектных кодов:

Собирательная классификационная группировка видов экономической деятельности «Жилищно-коммунальное хозяйство» на основе ОКВЭД2 — 1325800.

029.01;

Собирательная классификационная группировка работ и услуг, оказываемых организациями отрасли жилищно-коммунального хозяйства, на основе ОКПД2 — 1325800.034.01.
(Пункт дополнительно включен приказом Росстандарта от 1 сентября 2016 года N 1019-ст)

12. При формировании официальной статистической информации об объемах деятельности и продукции, связанных с агропромышленным комплексом, использовать в качестве справочных приложений к ОКВЭД2 и ОКПД2 собирательные классификационные группировки, утвержденные приказом Министерства сельского хозяйства Российской Федерации от 29 апреля 2016 года N 168 «Об утверждении собирательных классификационных группировок «Агропромышленный комплекс» (зарегистрирован в Министерстве юстиции Российской Федерации 18 июля 2016 года, регистрационный N 42891), с присвоением идентификационных иноаспектных кодов:


Собирательная классификационная группировка видов экономической деятельности «Агропромышленный комплекс» на основе ОКВЭД2 — 1325000.029.01;

Собирательная классификационная группировка продукции по видам экономической деятельности «Агропромышленный комплекс» на основе ОКПД2 — 1325000.034.01.
(Пункт дополнительно включен приказом Росстандарта от 1 сентября 2016 года N 1019-ст)

13. При формировании официальной статистической информации об объемах деятельности, товаров и услуг, связанных с бытовыми услугами, использовать в качестве справочных приложений к ОКВЭД2 и ОКПД2 собирательные классификационные группировки, утвержденные приказом Министерства промышленности и торговли Российской Федерации от 10 мая 2016 года N 1471 «Об утверждении собирательной классификационной группировки видов экономической деятельности «Бытовые услуги» к Общероссийскому классификатору видов экономической деятельности (ОКВЭД2) ОК 029-2014 (КДЕС ред.2) и собирательной классификационной группировки продукции (товаров и услуг) «Бытовые услуги» к Общероссийскому классификатору продукции по видам экономической деятельности (ОКПД2) ОК 034-2014 (КПЕС 2008)» (зарегистрирован в Министерстве юстиции Российской Федерации 18 июля 2016 года, регистрационный N 42893), с присвоением идентификационных иноаспектных кодов:

Собирательная классификационная группировка видов экономической деятельности «Бытовые услуги» на основе ОКВЭД2 — 1323500. 029.01;

Собирательная классификационная группировка продукции (товаров и услуг) «Бытовые услуги» на основе ОКПД2 — 1323500.034.01.
(Пункт дополнительно включен приказом Росстандарта от 1 сентября 2016 года N 1019-ст)

14. При формировании официальной статистической информации в области инжиниринга и промышленного дизайна использовать в качестве справочных приложений к ОКВЭД2 и ОКПД2 собирательные классификационные группировки, утвержденные приказом Министерства промышленности и торговли Российской Федерации от 18 августа 2016 г. N 2890 «Об утверждении собирательных классификационных группировок в области инжиниринга и промышленного дизайна» (зарегистрирован в Министерстве юстиции Российской Федерации 6 сентября 2016 г., регистрационный N 43570), с присвоением идентификационных иноаспектных кодов:

Собирательная классификационная группировка видов экономической деятельности «Сектор инжиниринговых услуг и промышленного дизайна» на основе ОКВЭД (КДЕС Ред.1.1) — 1323500.029.11;

Собирательная классификационная группировка видов экономической деятельности «Сектор инжиниринговых услуг и промышленного дизайна» на основе ОКВЭД2 (КДЕС Ред.2) — 1323500.029.12;

Собирательная классификационная группировка услуг, оказываемых организациями сектора инжиниринговых услуг и промышленного дизайна на основе ОКПД (КПЕС 2002) — 1323500.034.21;

Собирательная классификационная группировка услуг, оказываемых организациями сектора инжиниринговых услуг и промышленного дизайна на основе ОКПД2 (КПЕС 2008) — 1323500.034.22.
(Пункт дополнительно включен приказом Росстандарта от 26 декабря 2016 года N 2074-ст)

15. При формировании официальной статистической информации по экономической деятельности и продукции в области промышленности использовать в качестве справочных приложений к ОКВЭД2 и ОКПД2 собирательные классификационные группировки, утвержденные приказом Министерства промышленности и торговли Российской Федерации от 27 декабря 2016 г. N 4785 «Об утверждении собирательных классификационных группировок «Промышленность» (зарегистрирован Министерством юстиции Российской Федерации 25 января 2017 г., регистрационный номер 45397), с присвоением идентификационных иноаспектных кодов:

Собирательная классификационная группировка видов экономической деятельности «Промышленность» на основе ОКВЭД2 (КДЕС Ред.2) — 1323500.029.31;

Собирательная классификационная группировка продукции по видам экономической деятельности «Промышленность» на основе ОКПД2 (КПЕС 2008) — 1323500.034.32.
(Пункт дополнительно включен приказом Росстандарта от 20 марта 2017 года N 162-ст)

16. При формировании официальной статистической информации в области промышленности строительных материалов использовать в качестве справочных приложений к ОКВЭД2 и ОКПД2 собирательные классификационные группировки, утвержденные приказом Министерства промышленности и торговли Российской Федерации от 24 июля 2018 г. N 2893 «Об утверждении собирательных классификационных группировок в области промышленности строительных материалов на основе Общероссийского классификатора видов экономической деятельности (ОКВЭД2) ОК 029-2014 (КДЕС Ред.2) и Общероссийского классификатора продукции по видам экономической деятельности (ОКПД2) OK 034-2014 (КПЕС 2008)» (зарегистрирован в Министерстве юстиции Российской Федерации 15 августа 2018 г., регистрационный N 51891) с присвоением идентификационных иноаспектных кодов:

Собирательная классификационная группировка видов экономической деятельности в области промышленности строительных материалов на основе Общероссийского классификатора видов экономической деятельности (ОКВЭД2) ОК 029-2014 (КДЕС Ред.2) — 1323500.029.33;

Собирательная классификационная группировка продукции по видам экономической деятельности в области промышленности строительных материалов на основе Общероссийского классификатора продукции по видам экономической деятельности (ОКПД2) ОК 034-2014 (КПЕС 2008) -1323500. 034.35.
(Пункт дополнительно включен приказом Росстандарта от 16 октября 2018 года N 776-ст)

17. При формировании официальной статистической информации в области производства товаров и оказания услуг для детей использовать в качестве справочных приложений к ОКВЭД2 и ОКПД2 собирательные классификационные группировки, утвержденные приказом Министерства промышленности и торговли Российской Федерации от 31 июля 2018 г. N 3017 «Об утверждении собирательной классификационной группировки видов экономической деятельности в области производства товаров и оказания услуг для детей к Общероссийскому классификатору видов экономической деятельности (ОКВЭД 2) ОК 029-2014 (КДЕС Ред.2) и собирательной классификационной группировки продукции и услуг в области товаров и услуг для детей к Общероссийскому классификатору продукции по видам экономической деятельности (ОКПД 2) ОК 034-2014 (КПЕС 2008)» (зарегистрирован в Министерстве юстиции Российской Федерации 25 сентября 2018 г. N 52251) с присвоением идентификационных иноаспектных кодов:

Собирательная классификационная группировка видов экономической деятельности в области производства товаров и оказания услуг для детей к Общероссийскому классификатору видов экономической деятельности (ОКВЭД 2) ОК 029-2014 (КДЕС Ред.2) — 1323500.029.35;

Собирательная классификационная группировка продукции и услуг в области товаров и услуг для детей к Общероссийскому классификатору продукции по видам экономической деятельности (ОКПД 2) ОК 034-2014 (КПЕС 2008) — 1323500.034.37.
(Пункт дополнительно включен приказом Росстандарта от 16 октября 2018 года N 776-ст)

Руководитель
Федерального агентства
Г.И.Элькин


Редакция документа с учетом
изменений и дополнений подготовлена
АО «Кодекс»

Росстат зафиксировал усиление сырьевой зависимости российской экономики

Рассчитывая темпы роста промышленного производства, Росстат перешел на новый базисный год (он принимается за начальную точку отсчета при определении темпов роста). Теперь в качестве такого года служба считает 2018 г., а не 2010 г. Росстат уже пересчитал данные за 2018–2019 гг. – по новым оценкам, промышленность за этот период выросла на 2,3 и 3,5% соответственно (вместо 2,4 и 2,9%). 

По мере удаления от базисного года точность оценки промышленного производства снижается, поэтому примерно раз в пять лет нужно переходить на новый год, объяснил Росстат. Выбор именно 2018 г. он объяснил тем, что в 2017 г. были введены новые классификаторы (ОКПД2 и ОКВЭД2), тогда предприятия и статистики учились правильно классифицировать работу по новым кодам. Но при ретроспективном пересчете учитывалась не только структура промышленного производства 2018 г., но и корректировки данных самими предприятиями на протяжении этих лет, уточняет Росстат.

Главное изменение, которое выявила служба, – структура промышленного производства. Так, по новым оценкам Росстата, доля добычи полезных ископаемых выросла (с 34,1% в 2010 г. до 38,9% в 2018 г.), а обрабатывающих производств, наоборот, сократилась – с 53,2 до 50,7%. Их вклад в общий рост промышленности стал сюрпризом, говорит главный экономист «ВТБ капитала» Александр Исаков. Доля нефтегазового сектора увеличилась и в структуре обрабатывающих отраслей. Так, доля производства нефтепродуктов выросла с 17 до 23%, при этом металлургическое производство и машиностроение, напротив, сократились. 

Такое изменение весов означает, что в 2020 г. промышленное производство вырастет слабее, чем могло бы при старом расчете, отмечает директор аналитического департамента «Локо-инвеста» Кирилл Тремасов. Добыча, которая росла опережающими темпами предыдущие годы, сейчас будет отставать от обрабатывающих производств, предупреждает он, а так как ее вес увеличился, промышленность будет расти медленнее. По оценкам замдиректора ЦМАКПа Владимира Сальникова, перевод расчетов на новый базисный год уменьшит перспективные темпы роста промышленности примерно на 0,2 п. п.

В январе 2020 г. рост индустрии уже замедлился до 1,1% в годовом выражении. Изменение базисного года привело к повышению базы IV квартала 2018 г. и января 2019 г., что объясняет такой результат роста промышленности в январе, говорит главный экономист ING Дмитрий Долгин. Если бы базисным годом остался 2010-й, в январе промышленность выросла бы на 1,5%, подсчитал Исаков. 

По пересчитанным данным, промышленность росла максимально быстро в I квартале 2019 г. (на 5,2%), а затем замедлилась почти до нуля в четвертом, обращает внимание главный аналитик «Нордеа банка» Татьяна Евдокимова. Но это плохо соотносится с темпами роста ВВП, которые, напротив, последовательно ускорялись в течение года, отмечает она, видимо, будет пересмотрен и рост ВВП за 2019 г.  

Рост же доли добычи полезных ископаемых может быть связан с тем, что добывающие отрасли, которые преимущественно ориентированы на экспорт, не так сильно пострадали от кризиса 2014 г., как остальные секторы экономики, считает Долгин. Но доля добывающих отраслей может быть завышена, предупреждает Евдокимова: в 2018 г. высокие цены на нефть сочетались со слабым курсом рубля из-за санкционных рисков, поэтому рублевая цена нефти, а с ней и добавленная стоимость добывающих предприятий росли. Рост доли нефтепереработки также стоит оценивать осторожно, предупреждает Сальников, это часть работы вертикально-интегрированных компаний, а не отдельная отрасль: сырье у большинства заводов покупается внутри компаний и структура добавленной стоимости зависит в том числе от внутренней цены на это сырье. 

Хотя зависимость экономики от добычи сырья действительно выросла, в будущем она снизится, считает Сальников. С одной стороны, из-за ограничений внешнего спроса на сырье, высокой конкуренции, перечисляет он, с другой – растет потенциал других сегментов экономики: химического, лесобумажного и агропромышленного комплексов.

Классификатор строительной информации заработал в тестовом режиме

Классификатор строительной информации (КСИ) открыт для пользователей на сайте ФАУ «ФЦС» с 1 декабря 2020 года. Классификатор, а также описание методов  взаимодействия с другими информационными системами, доступен по ссылке http://faufcc.ru в соответствующем разделе. КСИ в первую очередь необходим для унификации информационных моделей объектов капитального строительства, что должно способствовать интенсификации процесса внедрения BIM-технологий в России. Подобные стандарты приняты во многих странах, где активно развиваются подобные технологии.

После размещения КСИ в публичном пространстве, все пользователи через разработанные механизмы информационного обмена смогут интегрировать его в используемое программное обеспечение. Уже сейчас к тестированию КСИ привлечены ведущие разработчики программного обеспечения для работы с информационными моделями (BIM), например, Renga, Autodesk.

«Классификатор строительной информации представляет собой единый язык общения участников строительного процесса. КСИ обеспечит обмен данными между информационными системами и возможность однозначной идентификации элементов информационной модели. Система также создаст основу для запуска необходимого процесса для отрасли — поступательного перевода нормативно-технических документов в электронный вид. В конечном итоге КСИ послужит отправной точкой для возможной автоматизированной проверки информационной модели объекта капстроительства», — отметил министр строительства и ЖКХ РФ Ирек Файзуллин.

Принцип работы классификатора прост – он внедряется в программное обеспечение вендоров и за счёт этого все участники инвестиционно-строительного процесса автоматически начинают общаться на одном языке, причём на уровне систем. Для этого предлагается два этапа реализации для передачи информационной модели. На первом этапе, для того что бы не создавать дополнительных барьеров и не нарушать существующий порядок обмена данными, предлагается классифицировать только элементы информационной модели в форматах открытых данных (ifc). В дальнейшем, при вступлении в действие регламентов о составе информационной модели, дополнить ее атрибутивной информацией (ХМL).  Важно, что КСИ предусматривает возможность проведения связей с иными классификаторами. Например, Классификатором строительных ресурсов, Московской системой классификаторов и иными классификаторами, которых в России начитываются десятки.

По словам Ирека Файзуллина, классификатор строительной информации создается на основе двух основополагающих принципов – использования мирового опыта создания классификаторов и применения отечественной нормативно-технической документации. «Для выбора методики классификации и кодирования проанализированы лучшие мировые практики внедрения BIM-технологий и выбраны наиболее прогрессивные, при этом сохранено соответствие наполнения классификационных таблиц отечественной нормативной базе», — подчеркнул министр.

Сформированная структура КСИ соответствует требованиям международного стандарта ISO 12006-2:2015. При разработке структуры также были учтены рекомендации международного стандарта ISO 81346-12:2018.

В 2020 году проводятся работы по разработке межгосударственного стандарта «Информационное моделирование в строительстве. Принципы классификации и кодирования информации» для обеспечения наполнения и ведения КСИ».

Напомним, создание классификатора строительной информации предусмотрено Градостроительным кодексом РФ. Разработка классификатора ведется с 2018 года. Работу в этом направлении осуществляет подведомственное учреждение Минстроя России — ФАУ «ФЦС». Методическую основу КСИ составляют проведенные прикладные научные исследования, а также утвержденные нормативные правовые акты, определяющие правила формирования и ведения КСИ, правила формирования и ведения информационной модели объекта капитального строительства, структуру и состав классификатора строительной информации.

В настоящее время классификатор строительной информации состоит из 21 классификационной таблицы строительной информации, в случае необходимости КСИ может быть дополнен. Согласно утвержденным правовым актам КСИ является частью ГИСОГД РФ. До ввода ГИСОГД РФ в эксплуатацию, запланированного на 2022 год, классификатор будет размещен в виде информационного ресурса на сайте ФАУ «ФЦС». В 2021 году запланированы работы по разработке методического пособия по кодированию.

Классификатор строительной информации станет доступен для отрасли 1 декабря

Рабочая группа при Комиссии по цифровизации строительной отрасли Общественного совета одобрила Классификатор строительной информации (КСИ), разработанный ФАУ ФЦС. Документ появится в публичном доступе 1 декабря. Все пользователи смогут интегрировать его в используемое прикладное программное обеспечение через разработанные механизмы информационного обмена.

В рамках создания единого цифрового пространства в сфере строительства разработан Классификатор строительной информации, создание которого предусмотрено Градостроительным кодексом РФ.    КСИ обеспечит единый язык общения участников и станет отправной точкой для перехода на автоматизированную проверку сооружений
в информационной модели.
    Разработка КСИ велась Федеральным центром нормирования, стандартизации и технической оценки соответствия в строительстве (ФАУ  ФЦС) с 2018 года под руководством заместителя министра строительства и ЖКХ России Дмитрия Волкова.  При создании КСИ учтен мировой опыт создания классификаторов и отечественная нормативно-техническая документация.
Методическую основу КСИ составили проведенные прикладные научные исследования, а также утвержденные нормативные правовые акты, определяющие  правила формирования и ведения КСИ, правила формирования и ведения информационной модели объекта капитального строительства, структуру и состав классификатора строительной информации.
Структура данного классификатора соответствует требованиям международных стандартов. Сегодня КСИ состоит из 21 классификационной таблицы строительной информации и в случае необходимости может быть дополнен другими необходимыми классификационными таблицами. В КСИ предусмотрена возможность проведения связей с иными Классификаторами – например Классификатором строительных ресурсов, Московской системой классификаторов и др.
Для получения оценки экспертного сообщества КСИ был представлен на рассмотрение Рабочей группы Комиссии по цифровизации строительной отрасли общественного совета Минстроя России. Экспертное сообщество отметило уникальность разработанного КСИ и высокую степень проработки прикладного научного исследования, выполненного в целях обоснования структуры и содержания одноименного информационного ресурса ГИСОГД РФ. «Разработчики подробно рассказали о методологии формирования кода, таблиц, рассказали о перспективах автоматизации. В целом сообщество приняло разработку позитивно. Это в том числе результат совместной работы профессионального сообщества с ФАУ ФЦС, которую мы вели на стадии подготовки в течение почти двух лет», — отметил Михаил Викторов, руководитель комиссии по цифровизации строительной отрасли Общественного совета при Минстрое России.
Принято решение о продолжении дальнейшей работы по актуализации КСИ с возможностью его апробации на пилотных проектах ОКС с привлечением ведущих вендоров прикладного программного обеспечения.  
Согласно утвержденным правовым актам КСИ является частью ГИСОГД РФ. До ввода ГИСОГД РФ в эксплуатацию, запланированного на 2022 год, КСИ будет размещен в виде информационного ресурса на сайте ФАУ «ФЦС».

Единый классификатор строительной отрасли представят в начале следующего года

Об этом со ссылкой на руководство ФАУ «ФЦС» Минстроя России сообщила «Строительная газета». Фото: www.relrus.ru Как отмечает издание, основы единой классификационной системы для строительной отрасли, работа над которой в настоящее время ведется в Федеральном центре нормирования, стандартизации и технической оценки соответствия в строительстве (ФАУ «ФЦС» Минстроя России), будут представлены на публичное обсуждение в начале 2019 года. Данный классификатор систематизирует информацию, генерируемую на всех стадиях жизненного цикла проекта строительства. В частности, будет представлены структура и базовые таблицы единой классификационной системы, которая, по словам разработчиков, даст однозначную интерпретацию информации, генерируемой на протяжении всех стадий жизненного цикла здания или сооружения. Таблицы систематизируют более 700 классов/подклассов информации. Фото: www.chastnik.ru «Определены общие подходы к организации информации для обеспечения управления жизненным циклом зданий и сооружений с использованием информационного моделирования, — пояснил директор ФАУ «ФЦС» Дмитрий Михеев (на фото). — Это позволяет дать старт работам по созданию единой классификационной системы в строительной отрасли, которая будет способствовать сокращению сроков и повышению качества строительных процессов, сделает прозрачными процессы технико-экономического обоснования, закупок, создания смет на строительство и прогнозирование затрат на содержание объектов недвижимости». Напомним, что эта работа ведется в соответствии с Поручением Президента России Правительству РФ от 19 июля 2018 года Пр-1235 «О модернизации строительной отрасли и повышении качества строительства». В соответствии с данным поручением к 2024 году необходимо перейти к системе управления жизненным циклом объектов капитального строительства путем внедрения технологий информационного моделирования. Фото: www.stroykat.com Как отмечал портал ЕРЗ, документ предписывает перейти на систему управления жизненным циклом объектов капитального строительства путем внедрения технологий BIM. Во исполнение данного поручения был сформирован Федеральный проект «Цифровое строительство». По словам руководства ФАУ «ФЦС», для перехода отрасли на цифровые рельсы потребуется реализовать ряд неотложных мероприятий, в числе которых: перевод фонда нормативно-технической документации в области строительства в цифровой формат; формирование основы перехода на автоматизированную проверку информационной модели объекта капстроительства; внедрение единой системы классификации строительной информации в целях гармонизации нормативно-технической документации с международным и российским законодательством; завершение работы над общероссийским классификатором строительной информации; разработка стандарта цифрового нормативно-технического документа в строительстве. Ожидается, что при переходе на цифровое строительство финансовые и временные затраты при возведении объектов (за счет бюджетов РФ всех уровней) уже через пять лет снизятся не менее чем на 20%. Кроме того, Россия является ответственной стороной в разработке единой классификационной системы в строительной отрасли государств — участников СНГ на русском языке. Фото:www. livejournal.com

ЕМИСС

Единая межведомственная информационно-статистическая система (ЕМИСС) разрабатывалась в рамках реализации федеральной целевой программы «Развитие государственной статистики России в 2007-2011 годах».

Целью создания Системы является обеспечение доступа с использованием сети Интернет государственных органов, органов местного самоуправления, юридических и физических лиц к официальной статистической информации, включая метаданные, формируемой в соответствии с федеральным планом статистических работ.

ЕМИСС представляет собой государственный информационный ресурс, объединяющий официальные государственные информационные статистические ресурсы, формируемые субъектами официального статистического учета в рамках реализации федерального плана статистических работ.

Доступ к официальной статистической информации, включенной в состав статистических ресурсов, входящих в межведомственную систему, осуществляется на безвозмездной и недискриминационной основе.

Система введена в эксплуатацию совместным приказом Минкомсвязи России и Росстата от 16 ноября 2011 года
№318/461.

Координатором ЕМИСС является Федеральная служба государственной статистики.

Оператором ЕМИСС является Министерство связи и массовых коммуникаций РФ».

Контактная информация

В случае возникновения проблем при работе с системой пишите нам:
[email protected]
или звоните:
+7 (495) 320-10-19; 8 (800) 100-60-42

Документы — Правительство России

Постановление от 16 февраля 2019 года №158. Основная цель классификации гостиниц – предоставление потребителям необходимой и достоверной информации о соответствии гостиниц установленной системе классификации. Гостиницы будут классифицироваться по системе, в которой предусмотрено шесть категорий: «пять звёзд», «четыре звезды», «три звезды», «две звезды», «одна звезда», «без звёзд». Введение обязательной классификации гостиниц будет способствовать увеличению туристского потока и развитию внутреннего и въездного туризма за счёт повышения конкурентоспособности гостиничных услуг и привлекательности гостиниц.

Справка

Документ

  • Постановление от 16 февраля 2019 года №158

Внесено Минэкономразвития России.

В целях совершенствования правового регулирования предоставления гостиничных услуг и классификации объектов туристской индустрии Федеральным законом от 5 февраля 2018 года №16-ФЗ были внесены изменения в Федеральный закон «Об основах туристской деятельности в Российской Федерации», которыми введена обязательная классификация гостиниц. Основная цель классификации гостиниц – предоставление потребителям необходимой и достоверной информации о соответствии гостиниц установленной системе классификации. При этом было установлено, что обязательная классификация гостиниц будет проводиться поэтапно в зависимости от количества гостиничных номеров. Эти изменения вступили в силу с 1 января 2019 года.

Подписанное постановление является подзаконным актом, которым утверждается Положение о классификации гостиниц (далее – Положение). Положением определяются порядок классификации гостиниц, приостановления или прекращения действия свидетельства о присвоении гостинице определённой категории, виды гостиниц, их категории и требования к категориям.

Гостиницы будут классифицироваться по системе, в которой предусмотрено шесть категорий: «пять звёзд», «четыре звезды», «три звезды», «две звезды», «одна звезда», «без звёзд».

Классификация гостиниц будет проводиться аккредитованными организациями. По её результатам будет выдаваться свидетельство о присвоении определённой категории. Такое свидетельство будет действовать три года.

Установлены также требования о доведении до потребителей информации о присвоенной гостинице категории, включая требования к размещению, содержанию и форме информационного знака о присвоенной категории.

Объекты туристской индустрии, которые прошли классификацию в соответствии с приказом Минкультуры России и имеют свидетельства о классификации, срок действия которых не истёк, будут использовать в своей деятельности уже присвоенную категорию.

Цель принятого решения – развитие внутреннего и въездного туризма, увеличение туристского потока за счёт повышения конкурентоспособности гостиничных услуг, привлекательности гостиниц.

Знайте свои сектора и отрасли

Одним из способов инвестирования в соответствии с бизнес-циклом и диверсификации портфеля акций является использование отраслевых ценных бумаг и фондов. Чтобы использовать этот тип стратегии, вы должны знать, как состоят секторы и отрасли.

Разные подходы

Размышление о рынке с точки зрения секторов может быть выгодным для инвесторов; однако сортировка запасов по отдельным секторам и отраслям может быть не такой четкой, как может показаться.Частично это может быть связано с компаниями, принадлежащими к разным отраслям, в зависимости от используемых критериев. Большинство систем классификации используют один из двух подходов для сортировки компаний по отраслям и секторам; подход , ориентированный на производство и подход , ориентированный на рынок .

Подход, ориентированный на производство, фокусируется на объединении компаний, которые производят аналогичные продукты или используют аналогичные ресурсы, используемые в производственном процессе. При подходе, ориентированном на производство, многие компании, производящие продукцию, классифицируются иначе, чем, например, компании, предоставляющие услуги.

Рыночно-ориентированный подход фокусируется на классификации компаний по рынкам, которые они обслуживают, а не по продукции, которую они производят. В дополнение к тому, как компания получает доход, этот подход также фокусируется на том, как клиенты используют продукты компании.

Структуры классификации секторов

Существует 3 основные схемы классификации: Глобальный стандарт отраслевой классификации (GICS), Индекс отраслевой классификации (ICB) и Бизнес-классификация Thomson Reuters (TRBC).

Эти схемы классификации предназначены для создания контрольных показателей и обеспечения приемлемого и значимого метода стандартизации отраслевых определений, чтобы можно было проводить сравнение и анализ между компаниями, отраслями и секторами по всему миру.

Сравнение систем классификации основных секторов

Уровень / Система GICS ICB TRBC
1-й 11 секторов 10 отраслей 10 секторов экономики
2-я 24 отраслевых группы 19 суперсекторов 28 секторов бизнеса
3-й 68 Отрасли промышленности 41 сектор 56 отраслевых групп
4-я 157 Подотрасли 114 Подсекторов 136 Отрасли промышленности

Ниже приводится обзор каждой из трех основных схем и их соответствующих структур:

GICS

Глобальный стандарт отраслевой классификации (GICS) — это рыночная система классификации.По данным GICS, по состоянию на март 2018 года более 43000 компаний во всем мире были классифицированы с помощью GICS, включая 11 секторов, 24 отраслевые группы, 68 отраслей и 157 подотраслей. Первый уровень структуры GICS делит рынок на следующие 11 секторов:

Энергия Материалы Industrials Потребительские услуги Товары народного потребления
Здравоохранение Финансы Информационные технологии Недвижимость Услуги связи Утилиты

Каждой компании, классифицированной в системе, присваивается код GICS на суботраслевом уровне в соответствии с основным видом деятельности фирмы.

МКТ

Индекс отраслевой классификации (ICB) классифицирует более 70 000 компаний в более чем 70 странах по 10 отраслям, 19 суперсекторам, 41 сектору и 114 подсекторам. Первый уровень структуры ICB делит рынок на следующие 10 отраслей:

Нефть и газ Основные материалы Industrials Товары народного потребления Здравоохранение
Потребительские услуги Телекоммуникации Утилиты Финансы Технологии

ICB относит каждую компанию в базе данных к уровню подсектора, который наиболее точно отражает характер его бизнеса, как определено его источником дохода, или где он получает большую часть своего дохода.

TRBC

Разработанная в 2004 году бизнес-классификация Thomson Reuters (TRBC) представляет собой отраслевую классификационную схему, которая включает более 70 000 компаний из 130 стран. В отличие от других основных систем классификации, система классификации TRBC включает 10 секторов экономики, 28 секторов бизнеса, 54 группы отраслей, 136 отраслей и 837 видов деятельности. Первый уровень структуры TRBC делит рынок на следующие 10 секторов экономики:

Основные материалы Циклический потребитель Энергия Финансы Здравоохранение
Потребительские услуги Нециклический потребитель Технологии Телекоммуникации Утилиты

Каждая компания в схеме TRBC назначается операции на самом низком уровне.Остальные уровни схемы назначаются в соответствии с основным видом деятельности компании. Когда компании имеют несколько бизнес-сегментов, основной деятельностью компании является то, что приносит наибольший доход.

Незначительные различия в методологиях

Во многих отношениях методология, используемая в трех основных классификационных системах, больше похожа, чем различна.Однако есть тонкие различия, которые могут оказать существенное влияние на формирование отраслевых фондов и индексов, построение портфелей и сравнительный анализ. Инвесторам может быть полезно знать об этих нюансах методологий классификации при попытке сравнить показатели эффективности по индексам, секторам, отраслям и другим подгруппам.

Если исключить 2 сектора, связанных с потребителями, из каждой схемы, оставшиеся 8 отраслей ICB кажутся точными совпадениями с оставшимися 8 секторами в GICS.Однако группы компаний в каждой из них также могут значительно отличаться. Например: в рамках GICS угольные компании находятся в секторе энергетики, а ICB — в отрасли основных материалов.

Авиакомпании являются еще одним хорошим примером того, как компании могут классифицироваться по-разному в зависимости от используемой методологии. TRBC и GICS классифицируют авиакомпании как часть подсектора или отрасли транспорта, а на самом высоком уровне — к отраслям промышленности, вместе с другими фирмами, занимающимися перевозками и доставкой пассажиров.TRBC дополнительно сегментирует компании на самом низком уровне на те, которые предоставляют транспортные услуги, или как те, которые предоставляют услуги авиакомпаний или аэропортов.

ICB, с другой стороны, позволяет авиакомпаниям участвовать в индустрии путешествий и отдыха. Помещая авиакомпании в суперсектор путешествий и отдыха с барами и ресторанами, ICB создает группу, которая может иметь совершенно иную чувствительность к бизнес-циклу, чем транспортная группа, как это определено TRBC или GICS.

Авиакомпании

Схема 1 st Уровень 2 nd Уровень 3 rd Уровень 4 th Уровень
TRBC Industrials Транспорт Авиакомпания Авиакомпания / Услуги аэропорта
GICS Industrials Транспорт : авиакомпании НЕТ
ICB Бытовые услуги Путешествия и отдых : авиакомпании НЕТ

Заключение

Хотя во многих случаях различия в этих системах классификации могут показаться незначительными, они могут быть значительными для инвесторов.Это может быть особенно актуально для тех, кто использует отраслевые активы или фонды для инвестирования в соответствии с бизнес-циклом.

По этой причине те, кто инвестирует с использованием отраслевой стратегии, должны понимать, как компании могут быть классифицированы и каковы могут быть потенциальные последствия. Это может быть особенно важно при инвестировании в фонды, которые предназначены для отслеживания определенных секторов или отраслей, поскольку фонд или индекс могут быть основаны на одной из этих различных систем классификации.

Следующие шаги для рассмотрения

Найти акции

Сопоставьте идеи с потенциальными инвестициями с помощью нашего скринера акций.

Промышленная классификация веб-сайтов с помощью машинного обучения с практическим использованием Python | Ридхэм Дэйв

Привет, ребята, добро пожаловать в мое первое техническое руководство.В этом уроке я хотел бы объяснить извлечение, очистку и классификацию веб-сайтов по различным категориям. Я буду использовать среду Python для запуска своего кода для очистки данных и использовать нейронную сеть для классификации веб-сайтов.

Классификация текста

Классификация текста — одна из широко используемых задач обработки естественного языка (NLP) во многих различных областях науки о данных. Эффективный текстовый классификатор может автоматически эффективно разделять данные по категориям с помощью алгоритмов НЛП.

Классификация текста является примером задачи машинного обучения с учителем, поскольку помеченный набор данных, содержащий текстовые документы и их метки, используется для обучения классификатора.

Вот некоторые общие методы классификации текста:

  1. Наивный байесовский классификатор
  2. Линейный классификатор
  3. Машина опорных векторов
  4. Модели упаковки в пакеты
  5. Повышение моделей
  6. Глубокие нейронные сети

сбор данных из Интернета , или извлечение веб-данных — это извлечение данных с веб-сайтов.Как правило, это делается с помощью программного обеспечения, которое имитирует веб-серфинг человека для сбора определенных фрагментов информации с разных веб-сайтов.

Некоторые методы, которые могут использоваться для извлечения веб-страниц:

  1. Копирование и вставка человеком
  2. Сопоставление текстового шаблона
  3. HTTP-программирование
  4. Разбор HTML
  5. Разбор DOM
  6. Вертикальная агрегация
  7. Распознавание семантической аннотации
  8. Анализ веб-страницы компьютерного зрения

В этом руководстве мы попытаемся реализовать полную модель в трех разных модулях:

  1. Сбор данных
  2. Классификация на основе ключевых слов для создания набора данных обучения
  3. Применение нейронной сети для фактического модель тестирования

В этом модуле я буду использовать Python 3.5 для реализации моих скриптов. Поэтому следуйте инструкциям для получения полной справки.

Шаг 1. Запрос данных с веб-сайта

Для извлечения веб-данных доступно множество различных пакетов, но в этом руководстве я буду использовать запросов .

  импорт   запросов 
url = '
https://medium.com/ '
try:
page = requests.get (url) # для извлечения страницы с веб-сайта
html_code = page.content #to извлечь html-код со страницы
, кроме Исключение как e:
print (e)

В приведенном выше коде запросы.get () запросит страницу с веб-сайта по протоколу https и загрузит страницу в объект « page». Следующая строка кода переместит HTML-код в строку html_code. Итак, до сих пор мы извлекали данные с веб-сайтов, но они все еще были в формате HTML, который сильно отличается от фактического текста.

Шаг 2: Извлечение текста из HTML-страницы

Для извлечения полных текстовых данных из HTML-страницы у нас есть два наиболее предпочтительных пакета: BeautifulSoup и html2text .Используя строку html_code , найденную на предыдущем шаге, мы можем применить любой из следующих двух методов.

  из   bs4   import  BeautifulSoup 
try:
soup = BeautifulSoup (html_code, 'html.parser') #Parse html code
text = soup.findAll (text = True ) #find all text
text_from_html = '' .join (text) #join весь текст
, кроме Исключение как e:
print (e)

В приведенном выше фрагменте пакет BeautifulSoup проанализирует HTML-код и назначит данные суп объект.Функция findall () находит весь видимый текст из кода и возвращает список строк, которые мы храним в текстах. И, наконец, мы объединяем весь отдельный текст в общую строку с помощью функции join () .

  import   html2text 
h = html2text.HTML2Text () # Инициализация объекта
h.ignore_links = True # Предоставление атрибутов
try:
text = h.handle (html_code) # обработка HTML-кода
text_from_html = текст.replace (" \ n ", "") # замена следующей строки char
за исключением Исключение как e:
print (e)

В этом альтернативном блоке мы используем пакет html2text для анализа строки и напрямую получить текст из HTML-кода. Также нам нужно заменить пустые строки пробелами и наконец найти text_from_html.

Точно так же мы можем использовать цикл для более 1000 URL-адресов, а также извлекать данные с этих сайтов и сохранять их в формате csv (файл, разделенный запятыми), который мы можем в дальнейшем использовать в модуле классификации.

Для любого алгоритма машинного обучения нам понадобится некоторый обучающий набор и набор тестов для обучения модели и проверки точности этой модели. Следовательно, чтобы создать набор данных для модели, у нас уже есть текст с разных веб-сайтов, мы просто классифицируем их по ключевым словам, а затем применим результаты в следующем модуле.

В этом руководстве мы собираемся классифицировать веб-сайты по трем категориям, а именно:

  1. Веб-сайт продуктов для технологий, офиса и образования (Class_1)
  2. Веб-сайт потребительских товаров (Class_2)
  3. Веб-сайт промышленных инструментов и оборудования (Class_3)

Подход здесь заключается в том, что у нас будут определенные ключевые слова, принадлежащие к определенной категории, и мы сопоставим эти ключевые слова с текстом и найдем класс с максимальным значением Matching_value .

Matching_value = (Количество ключевых слов, сопоставленных с одной отраслью) / (Общее количество сопоставленных ключевых слов)

Таким образом, у нас есть следующий список ключевых слов для отдельных категорий:

 Class_1_keywords = ['Office ',' Школа ',' телефон ',' Технологии ',' Электроника ',' Сотовый ',' Бизнес ',' Образование ',' Классная комната '] Class_1_keywords = [' Ресторан ',' Гостиничный бизнес ',' Ванна ',' Слив »,« Бассейн »,« Фильтрация »,« Пол »,« Туалет »,« Потребитель »,« Уход »,« Сумки »,« Одноразовые предметы »] Class_3_keywords = [« Тянуть »,« Лифты »,« Пневматический », Ключевые слова «Emergency», «Finishing», «Hydraulic», «Lockout», «Towers», «Drywall», «Tools», «Packaging», «Measure», «Tag»] = Class_1_keywords + Class_2_keywords + Class_3_keywords 

Сейчас , мы будем использовать KeywordProcessor для поиска ключевых слов внутри текста, полученного из URL-адресов.

KeywordProcessor доступен в пакете flashtext на pypi.

  из   flashtext.keyword   import  KeywordProcessor 
kp0 = KeywordProcessor ()
для слова в ключевых словах:
kp0.add_keyword (word) kp1 = KeywordProcessor ()
in word word Class_1_keywords:
kp1.add_keyword (word) kp2 = KeywordProcessor ()
для слова в Class_2_keywords:
kp2.add_keyword (word) kp3 = KeywordProcessor ()
для word в Class_3_keywords:
kp3.add_keyword (word)

В приведенном выше коде мы загрузим объекты KeywordProcessor с ключевыми словами, которые мы будем использовать в дальнейшем для поиска соответствующие ключевые слова.

Чтобы найти процентное значение Matching_value , мы определяем процент функции следующим образом:

  def  процент1 (dum0, dumx): 
попробуйте :
ans = float (dumx) / float (dum0)
ans = ans * 100
кроме :
return 0
else :
return ans

Теперь мы будем использовать метод extract_keywords (строка) для поиска ключевых слов, присутствующих в тексте.И мы найдем длину этого списка, чтобы найти количество подходящих ключевых слов в тексте. Следующая функция найдет процент и будет выбран класс с максимальным процентом.

 def find_class: 
x = str (text_from_html)
y0 = len (kp0.extract_keywords (x))
y1 = len (kp1.extract_keywords (x))
y2 = len (kp2.extract_keywords (x))
y = len (kp3.extract_keywords (x))
Total_matches = y0
per1 = float (процент1 (y0, y1))
per2 = float (процент1 (y0, y2))
per3 = float (процент1 (y0, y3))
если y0 == 0:
Category = 'None'
else :
if per1> = per2 and per1> = per3:
Category = 'Class_1'
elif per2> = per3 и per2> = per1:
Category = 'Class_2'
elif per3> = per1 и per3> = per2:
Category = 'Class_3'
return Category

Используя цикл для вышеуказанной функции, мы можно найти категорию всех веб-сайтов по ключевым словам.Мы сохраним засекреченные данные в файл Data.csv , который будем использовать в дальнейшем. Итак, теперь у нас есть набор данных, готовый для применения нейронной сети для классификации.

Классификация веб-сайтов

В следующей реализации мы создадим нейронную сеть с нуля и будем использовать токенизатор слов NLTK для предварительной обработки. Сначала нам нужно импортировать наш набор данных, полученный из вышеуказанных шагов, и загрузить его в список.

  import   pandas   as   pd 
data = pd.read_csv ('Data.csv')
data = data [pd.notnull (data ['tokenized_source'])]
data = data [data.Category! = 'None']

Приведенный выше код загрузит и очистит классифицированные данные. Значения NULL будут удалены.

Следующий код создаст словарь DATA для своего класса.

  для индекса , строка  в  data.iterrows (): 
train_data.append ({"класс": строка ["Категория"], "предложение": строка ["текст"]})

Для применения нейронной сети, нам нужно преобразовать языковые слова в математические обозначения, которые будут использоваться для вычислений.Мы сформируем список всех слов во всех строках.

 слов = [] 
классов = []
документов = []
ignore_words = ['?']
# цикл по каждому предложению в наших обучающих данных
для шаблона в training_data:
# tokenize каждое слово в предложении
w = nltk.word_tokenize (pattern ['предложение'])
# добавить в наш список слов
words.extend (w)
# добавить в документы в нашем корпусе
документов.append ((w, pattern ['class']))
# добавляем в наш список классов
if pattern ['class'] not in classes:
classes.append (pattern ['class' ])

# корень и опускание каждого слова и удаление дубликатов
слов = [stemmer.stem (w.lower ()) для w в словах если w не в ignore_words]
слов = список (набор (слова))

# удалить дубликаты
классы = список (набор (классы))

print (len (документы), «документы»)
print (len (классы), «классы», классы)
print (len (слова), «уникальные ключевые слова», слова)

Например, вывод будет:

1594 документа
3 класса [‘Class_1’, ‘Class_3’, ‘Class_2 ‘]
слов с уникальной основой 40000

Теперь мы создадим список из токенизированных слов для шаблона, а также создадим набор слов ds с помощью NLTK Lancaster Stemmer.

  из   nltk.stem.lancaster   import  LancasterStemmerstemmer = LancasterStemmer () 
# создать наши обучающие данные
training = []
output = []
# создать пустой массив для нашего вывода
output_empty = [0] * len (classes)

# обучающий набор, набор слов для каждого предложения
для doc в документах :
# инициализировать наш пакет слов
bag = []
# список токенизированных слов для шаблона
pattern_words = doc [0]
# основа каждого слова
pattern_words = [stemmer.stem (word.lower ()) для слова в pattern_words]
# создадим наш массив слов
для w в словах:
bag.append (1) if w in pattern_words else bag.append (0)

training.append (bag)
# output - '0' для каждого тега и '1' для текущего тега
output_row = list (output_empty)
output_row [classes .index (doc [1])] = 1
output.append (output_row)

print ("# слова", len (слова))
print ("# классы", len (classes))

Вывод:

# words 41468
# classes 3

Теперь мы делаем окончательную предварительную обработку данных и создаем некоторые функции.

сигмоидальная функция

  def  sigmoid (x): 
output = 1 / (1 + np.exp (-x))
return output

# преобразовать вывод сигмоидной функции в ее производную
def sigmoid_output_to_derivative (output):
return output * (1-output)

Функция очистки

  def  clean_up_sentence (предложение): 
# разметка шаблона
предложение_words = nword_tokenize (предложение)
# основа каждого слова
offer_words = [stemmer.stem (word.lower ()) для слова в предложения_слова]
вернуть предложения_слова

Функция «Сумка слов»

  def  bow (предложение, слова, show_details =  False ): 
# разметка шаблона
offer_words = clean_up_sentence (предложение)
# мешок слов
bag = [0] * len (слова)
для s в предложениях:
для i, w в перечислить (слова):
если w == s:
bag [i] = 1
если show_details:
print ("найдено в мешок: % s "% w)

возврат (np.array (bag))

Последняя функция, которая будет использоваться в нейронной сети: Think function

  def  think (предложение, show_details =  False ): 
x = bow (offer.lower (), words, show_details)
if show_details:
print ("предложение:", предложение, " \ n bow:", x)
# входной слой - это наш мешок слов
l0 = x
# matrix умножение входного и скрытого слоев
l1 = сигмоид (np.dot (l0, synapse_0))
# output layer
l2 = sigmoid (np.dot (l1, synapse_1))
return l2

Теперь мы все готовы к обучению нашей модели нейронной сети. Мы собираемся реализовать это с нуля и будем использовать логистическую регрессию в каждом нейроне. Всего с одним слоем, но с 50000 эпохами, мы будем тренировать нашу модель. Полный обучающий пример будет работать на CPU.

  def  train (X, y, hidden_neurons = 10, alpha = 1, epochs = 50000, dropout =  False , dropout_percent = 0.5): 

print ("Обучение с нейронами % s , альфа: % s , выпадение: % s % s "% (hidden_neurons, str (alpha), dropout, dropout_percent if dropout else ''))
print ("Матрица ввода: % s x % s Матрица вывода: % s x % s "% (len (X), len (X [0]), 1, len (classes)))
np.random.seed (1)

last_mean_error = 1
# произвольно инициализируем наши веса со средним значением 0
synapse_0 = 2 * np.random.random ((len (X [0]), hidden_neurons)) - 1
synapse_1 = 2 * np.random.random ((hidden_neurons, len (classes))) - 1

prev_synapse_0_weight_update = np.zeros_like (synapse_0)
prev_synapse_1_weight_update = np.zeros_like (synapse_1)

synapse_0_direction_count = np.zeros_like (synapse_0)
synapse_1_direction_count = np.zeros_like (synapse_1)

9003 +

для it для # Продвинуть вперед через слои 0, 1 и 2
layer_0 = X
layer_1 = sigmoid (np.dot (layer_0, synapse_0))

if (dropout):
layer_1 * = np.random.binomial ([np.ones ((len (X), hidden_neurons))], 1-dropout_percent) [0] * (1.0 / (1-dropout_percent))

layer_2 = sigmoid (np.dot (layer_1, synapse_1))

# насколько мы пропустили целевое значение?
layer_2_error = y - layer_2

if (j% 10000) == 0 and j> 5000:
# если ошибка этой 10k итерации больше, чем последняя итерация, разбейте
if np .mean (np.abs (layer_2_error)) print ("delta after" + str (j) + "iterations:" + str (np.mean (np.abs (layer_2_error))))
last_mean_error = np. mean (np.abs (layer_2_error))
else :
print ("break:", np.mean (np.abs (layer_2_error)), ">", last_mean_error)
break

# в чем направление - это целевое значение?
# были ли мы уверены? если так, не меняйте слишком много.
layer_2_delta = layer_2_error * sigmoid_output_to_derivative (layer_2)

# насколько каждое значение l1 повлияло на ошибку l2 (согласно весам)?
layer_1_error = layer_2_delta.dot (synapse_1.T)

# в каком направлении находится цель l1?
# были ли мы уверены? если так, не меняйте слишком много.
layer_1_delta = layer_1_error * sigmoid_output_to_derivative (layer_1)

synapse_1_weight_update = (layer_1.T.dot (layer_2_delta))
synapse_0_weight_update = (layer_0.T.dot (layer_1_delta)) + = np.abs (((synapse_0_weight_update> 0) +0) - ((prev_synapse_0_weight_update> 0) + 0))
synapse_1_direction_count + = np.abs (((synapse_1_weight_update> 0) +0) - ((prev_synapse_1_weight_update> 0) + 0))

synapse_1 + = alpha * synapse_1_weight_update
synapse_0 + = alpha * synapse_0_weight_update

prevweight_dapse_date_0_weight_update

prevweight_dapse_date_0

_ynapse_dapdate_

_ynapse_dapdate_00003 datetime.datetime.now ()

# сохранить синапсы
synapse = {'synapse0': synapse_0.tolist (), 'synapse1': synapse_1.tolist (),
'datetime': now.strftime ("% Y-% m- % d % H:% M"),
'слова': слова,
'классы': классы
}
synapse_file = "synapses.json"

с открытыми (folder_path + synapse_file, 'w') as outfile:
json.dump (synapse, outfile, indent = 4, sort_keys = True )
print ("сохраненные синапсы в:", synapse_file)

И наконец обучим модель:

 время импорта 
X = np.array (обучение)
y = np.array (вывод)

start_time = time.time ()

train (X, y, hidden_neurons = 10, alpha = 0.1, epochs = 50000, dropout = False , dropout_percent = 0.2)

elapsed_time = time.time () - start_time
print ("время обработки : ", elapsed_time," seconds ")

Выход:

Обучение с 10 нейронами, альфа: 0,1, выпадение: False
Входная матрица: 1594×41468 Выходная матрица: 1×3
дельта после 10000 итераций: 0,0665105275385
дельта после 20000 итераций : 0,0610711168863
дельта после 30000 итераций: 0.05615355
дельта после 40000 итераций: 0,0533465

6
дельта после 50000 итераций: 0,0461560407785
сохраненных синапсов в: synapses.json
время обработки: 33060,51151227951 секунда

Как мы видим, обучение модели заняло почти 11 часов. И после таких интенсивных вычислений мы готовы протестировать данные.

Функция для проверки данных:

  # порог вероятности  
ERROR_THRESHOLD = 0,2
# загрузка наших вычисленных значений синапсов
synapse_file = 'synapses.json '
с открытым (synapse_file) как data_file:
synapse = json.load (data_file)
synapse_0 = np.asarray (synapse [' synapse0 '])
synapse_1 = np.asarray (synapse [' synapse1 ' ])

def classify (предложение, show_details = False ):
results = think (предложение, show_details)

results = [[i, r] для i, r в enumerate (results) если r> ERROR_THRESHOLD]
results.sort (key = lambda x: x [1], reverse = True )
return_results = [[классы [r [0]], r [1]] для r в результатах ]
#print ("\ n классификация:% s"% (return_results))
return return_results

Давайте протестируем модель на ее точность:

 classify ("Справка по коммутаторам KA36200 About Нам Похоже, что в вашем браузере отключен JavaScript. В вашем браузере должен быть включен JavaScript, чтобы использовать эту функцию. этого веб-сайта Помощь Корзина покупок 0 00 У вас нет товаров в корзине Моя учетная запись Мой список желаний Моя корзина Моя цитата Войти BD Electrical Worldwide Supply Восстановление прошлого УСТОЙЧИВАЯ БУДУЩЕЕ Часы и местоположение Michigan Howell ") 

Выход:

[[‘Класс_3’, 0.97663437888614435]]

 classify ("Новый веб-сайт Отзывы о политиках Каталог запчастей Связаться со службой поддержки Форум Темы документации Блог WordPress Продукты Части шпинделя Последние новости Запчасти Kennard Предложить идеи Юридические / Отказ от ответственности Новости WordPress Planet О CDT Главная Последние новости Отзывы Продукты Каталог запчастей О CDT История Персонал Политика Centrum Заявление об отказе от ответственности Контакты О компании CDT Custom Drilling Technologies, созданной в 1990 году, уже почти 20 лет обеспечивает превосходное обслуживание клиентов в индустрии печатных плат. Мы специализируемся на запасных частях для бурового и фрезерного оборудования Excellon. Наши сотрудники имеют более чем шестидесятилетний совместный опыт работы в программирование операций по устранению неисправностей конструкторского корпуса ") 

Выход:

[[‘Class_1’, 0.9620297535870017]]

Как видите, в этих тестах мы получаем довольно высокую точность. Я пробовал эту модель на разных данных и обнаружил, что точность намного выше.

Точность около 95% + считается довольно точной для этого типа модели с одним слоем. Для дальнейшей классификации по разным моделям мы можем использовать Keras или Tensorflow. Чтобы сократить время обучения модели, мы можем использовать графический процессор NVIDIA.

И теперь мы можем легко очистить данные и классифицировать их категории с помощью глубокой нейронной сети с использованием обратного распространения.

В следующих уроках я попытаюсь объяснить, как работают и на практике работают Keras и Tensorflow.

Пожалуйста, поделитесь своими отзывами об этом руководстве в разделе комментариев ниже или на моей странице в LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ridhamdave/. Также поделитесь своими сомнениями по поводу этого урока.

Автоматическое обнаружение ошибок в отраслевой классификации работодателей с помощью объявлений о вакансиях

На основе вышеприведенного набора данных мы создаем многоклассовые классификаторы для девяти секторов промышленности.Далее мы сначала опишем, как мы создаем функции, а затем представим модели машинного обучения, которые мы использовали.

Создание функций

Для каждого работодателя мы генерируем пять типов функций: нормализованные названия вакансий, опубликованных этим работодателем, ключевые слова в описании работодателя, ключевые слова в имени работодателя, энтропия, рассчитанная на основе нормализованных заголовков, и степень соответствия ключевых слов и фраз, связанных с персоналом, в описаниях должностей.

Используя Jobfeed API, мы получаем список работодателей вместе с описанием работодателя для каждого, а также нормализованные названия должностей [12] и описания должностей, соответствующие размещенным ими вакансиям.

Названия должностей были нормализованы с помощью системы нормализации названий должностей [12], которая построила иерархическую таксономию названий должностей, сначала классифицируя объявления о вакансиях по Стандартной профессиональной классификации (SOC). в рамках каждой специальности SOC.Во время нормализации он сначала предсказал основной SOC для заголовка запроса через SVM, а затем использовал kNN для вычисления окончательного кластера и нормализованного заголовка. Более подробную информацию о системе нормализации должностей можно найти в [12].

Каждый работодатель размещает различные должности: технические и нетехнические, например, инженер-программист, водитель грузовика, менеджер по продажам, представитель клиентов. Мы предполагаем, что наиболее частые вакансии, размещаемые работодателем, являются техническими вакансиями, то есть они связаны с отраслью работодателя.Кроме того, использование нечастых и неинформативных заданий может оказаться бесполезным для классификации и может добавить шума. Поэтому мы отфильтровываем нечастые и неинформативные задания следующим образом.

Пусть T будет списком всех 5426 нормализованных заголовков. Для каждого нормализованного звания \ (t \ in T \) и работодателя e мы сначала вычисляем коэффициент отношения \ (R_ {e, t} \) на основе процента вакансий, опубликованных e с названием . т . Затем мы определяем список \ (T_e \) для каждого работодателя e , который состоит из тех нормализованных должностей, коэффициент отношения которых больше или равен 0.01, то есть

$$ T_e = \ {t ~ | ~ R_ {e, t} \ ge 0,01 \} $$

(1)

Порог 0,01 был выбран эмпирически, так что \ (T_e \) содержит основные нормализованные названия для работодателя e , которые связаны с отраслью работодателя, исключая некоторые шумные нечастые рабочие места, которые в основном не являются техническими и не связаны с работодателем. промышленность. Как показано на рис. 1, количество отличных от нуля функций уменьшается с увеличением порога, и разница явно наиболее значительна между порогом 0 и 0.01, тогда как с этого момента изменения начинают сглаживаться. Таким образом, мы решили отфильтровать зашумленные функции, которые имеют очень низкий коэффициент отношения ниже 0,01.

Рис. 1

Количество ненулевых функций, сгенерированных с различными пороговыми значениями оценки соотношения должностей

Таблица 2 Основные названия должностей, ключевые слова описания работодателя и ключевые слова названия компании для трех отраслей

После этого мы вычисляем словарь нормализованных названий для каждой отрасли. Существуют определенные нормализованные названия, которые появляются в различных отраслях, таких как менеджер по продажам, представитель клиентов, и они часто встречаются во многих отраслях.Мы хотим исключить такие заголовки, поскольку они не предоставляют никакой различающей информации и могут добавить шума в систему. Выбор важных заголовков для словаря вручную — очень утомительная и трудоемкая задача, учитывая, что у нас есть 5426 возможных нормализованных заголовков. Таким образом, мы разработали показатель значимости, который помогает выбрать значимые заголовки без каких-либо ручных усилий. Идея состоит в том, чтобы придать большее значение заголовкам, которые принадлежат только конкретным отдельным секторам, чем заголовкам, охватывающим несколько секторов.Для каждой отрасли i и для каждого нормализованного названия t мы рассчитываем оценку значимости как:

$$ S_ {ti} = \ frac {f_ {ti}} {f_ {t}} $$

(2)

, где \ (f_ {ti} \) — частота нормализованного титула t среди всех работодателей в отрасли i , а \ (f_ {t} \) — частота нормализованного титула t у всех работодателей. После этого, чтобы сформировать словарь \ (V_ {ti} \) нормализованных заголовков для отрасли и , мы выбираем те нормализованные заголовки, у которых их оценка значимости и частота выше определенных пороговых значений.

$$ V_ {ti} = \ {t ~ | ~ S_ {ti} \ ge \ theta _ {si}, ~ f_ {t} \ ge \ theta _ {fi} \} $$

(3)

Здесь \ (\ theta _ {si} \) — это пороговое значение для оценки значимости для отрасли i , а \ (\ theta _ {fi} \) — это пороговое значение для частоты присвоения титула для отрасли i. . Значения \ (\ theta _ {si} \) и \ (\ theta _ {fi} \) следует выбирать так, чтобы \ (V_ {ti} \) имел разумный размер и соответствовал требованиям отрасли i .Следовательно, эти значения могут быть разными для разных отраслей. Определение вручную подходящих значений пороговых значений для каждой отрасли — очень утомительный процесс. Поэтому мы экспериментировали с использованием квартилей в качестве пороговых значений. Сначала мы отфильтровываем нормализованные заголовки, в которых есть \ (f_ {ti} \ le 1 \). Для остальных нормализованных заголовков мы вычисляем медиану \ (S_ {ti} \) и медиану \ (f_t \) и используем их как \ (\ theta _ {si} \) и \ (\ theta _ { fi} \) соответственно. Затем мы проверяем размер словаря, полученный после применения этих пороговых значений, и если размер меньше 50 (слишком мало заголовков), мы уменьшаем \ (\ theta _ {fi} \) до первого квартиля \ (f_t \), сохраняя неизменным \ (\ theta _ {si} \).Это сделано для того, чтобы увеличить количество релевантных названий в словарном запасе. Таблица 2 показывает размер \ (V_ {ti} \) и некоторые примеры заголовков в \ (V_ {ti} \) для нескольких отраслей.

Теперь мы можем создать вектор признаков заголовка для каждого работодателя. Для каждого \ (t \ in V_ {ti} \) и работодателя e значение характеристики \ (v_ {e, t} \) дается как:

$$ \ begin {align} v_ {e, t} = {\ left \ {\ begin {array} {ll} R_ {e, t} & \ quad t \ in T_ {e} \\ 0 & \ quad \ text {в противном случае} \\ \ end {array} \Правильно.} \ end {align} $$

(4)

Мы используем \ (R_ {e, t} \) в качестве значения функции, чтобы придать большее значение более частым вакансиям, размещаемым работодателем.

Этот процесс повторяется с небольшими изменениями с использованием собранных нами описаний работодателей для создания словаря \ (V_ {di} \) ключевых слов описания работодателя для каждой отрасли i . Здесь, поскольку набор отдельных слов, составляющих описания работодателя, содержит значительно больше слов по сравнению с количеством нормализованных названий должностей, вместо использования медианы для выбора порогового значения мы используем 90-й процентиль, чтобы уменьшить размер \ (V_ {di} \).Таблица 2 показывает размер \ (V_ {di} \) и некоторые примеры ключевых слов в \ (V_ {di} \) для нескольких отраслей.

Затем для каждого слова \ (d \ in V_ {di} \) и работодателя e мы вычисляем коэффициент отношения \ (R_ {e, d} \) на основе частоты d в Описание работодателя, которое мы собрали для работодателя e , нормализованное по общему количеству слов в описании работодателя e . Вектор признаков описания работодателя \ (v_ {e, d} \) затем формируется на основе \ (V_ {di} \) для каждого работодателя как:

$$ \ begin {align} v_ {e, d} = { \ left \ {\ begin {array} {ll} R_ {e, d} & \ quad d \ in D_e \\ 0 & \ quad \ text {в противном случае} \\ \ end {array} \ right.} \ end {align} $$

(5)

, где \ (D_e \) — это список слов, присутствующих в описании работодателя для работодателя e .

Аналогичным образом для каждой отрасли i мы генерируем словарь \ (V_ {ni} \) ключевых слов, присутствующих в именах работодателей. Есть два типа имен работодателей: ненормализованные имена и нормализованные имена. Ненормализованные имена — это необработанные имена (упоминания) работодателя, извлеченные из объявлений о вакансиях.Эти имена затем вводятся в систему нормализации и сопоставляются с объектами в базе знаний работодателя. Имя этой нормализованной сущности называется нормализованным именем. Под именем работодателя мы подразумеваем набор всех ненормализованных имен и нормализованное имя работодателя. Для каждой отрасли мы определяем оценку значимости униграмм, присутствующих в именах работодателей. Затем, чтобы сформировать словарь ключевых слов для этой отрасли, мы выбираем те униграммы, у которых их оценка значимости и частота превышают определенные пороговые значения.Пороги для \ (V_ {ni} \) выбираются аналогично тому, как мы вычисляем \ (V_ {ti} \) и \ (V_ {di} \). Таблица 2 показывает размер \ (V_ {ni} \) и некоторые примеры ключевых слов в \ (V_ {ni} \) для нескольких отраслей.

Теперь мы можем создать вектор характеристик ключевых слов для каждого работодателя. Для каждого \ (w \ in V_ {ni} \) и работодателя e значение характеристики \ (v_ {e, n} \) дается как:

$$ \ begin {align} v_ {e, n} = {\ left \ {\ begin {array} {ll} 1 & \ quad n \ in N_e \\ 0 & \ quad \ text {в противном случае} \\ \ end {array} \ right.} \ end {align} $$

(6)

, где \ (N_e \) — это список униграмм, присутствующих в имени работодателя для работодателя e .

Используя нормализованные заголовки, мы также вычисляем значение энтропии для каждого работодателя, чтобы зафиксировать изменение различных типов должностей. Мы считаем, что эта функция будет полезна для выделения кадровых компаний (например, сектора 56), поскольку эти компании, как правило, нанимают более широкий круг рабочих мест.Энтропия названия должности для работодателя e рассчитывается как:

$$ \ begin {выровнено} H_ {e} = — \ sum \ limits _ {t \ in T} R_ {e, t} \ ln R_ { e, t} \ end {align} $$

(7)

Для дальнейшей идентификации кадровых компаний мы ищем определенные ключевые слова и ключевые фразы в описаниях должностей, связанных с объявлениями о вакансиях каждого работодателя. Например, мы считаем, что описания вакансий, содержащие такие слова, как «клиент» и фразы, такие как «ищет», с большей вероятностью указывают на вакансию, размещенную кадровой компанией.В частности, мы сначала создаем список таких ключевых слов и ключевых фраз. Затем для каждого работодателя мы извлекаем 100 описаний должностей и вычисляем процент тех, которые соответствуют хотя бы одному ключевому слову или ключевой фразе из списка. Мы называем эту характеристику штатным расписанием работодателя.

Комбинированный вектор признаков для работодателя e будет конкатенацией вектора признаков должности \ (v_ {e, t} \), вектора признаков ключевого слова описания работодателя \ (v_ {e, d} \), вектор характеристики ключевого слова имени работодателя \ (v_ {e, n} \), значение энтропии названия должности \ (H_ {e} \) и уровень укомплектования персоналом описания должности.

Алгоритмы обучения

Мы используем две хорошо известные модели для нашей задачи классификации: (1) опорная векторная машина (SVM) [11, 21] и (2) случайный лес [4, 8, 11].

В частности, мы использовали инструмент LIBSVM [6] для построения модели SVM, и мы использовали пакет Spark ML Footnote 5 для построения модели случайного леса. Поскольку выборка данных была показана в [3, 7] для повышения эффективности классификации случайного леса, для обучения нашей модели случайного леса мы сделали избыточную выборку для каждого класса, продублировав примеры, чтобы сопоставить класс с наибольшим количеством примеров.Это снижает дисбаланс из-за распределения работодателей в разных отраслях.

Идентификация и классификация материалов с использованием машинного зрения и машинного обучения в контексте Индустрии 4.0

  • Chang, C.-C., & Lin, C.-J. (2011). LIBSVM: библиотека для поддержки векторных машин. Транзакции ACM по интеллектуальным системам и технологиям, 2 (3), 27: 1–27: 27.

    Артикул Google Scholar

  • Демир, Х.(2018). Классификация текстурных изображений на основе гистограммы ориентированных градиентов с использованием опорных векторных машин. Журнал электротехники и электроники Стамбульского университета, 18 (1), 90–94. https://doi.org/10.5152/iujeee.2018.1814.

    Артикул Google Scholar

  • Денкена Б., Бергманн Б. и Витт М. (2018). Идентификация материалов на основе алгоритмов машинного обучения для гибридных деталей при цилиндрических операциях. Журнал интеллектуального производства . https://doi.org/10.1007/s10845-018-1404-0.

    Артикул Google Scholar

  • Доу, Д. Л., и Херн, М. В. (2012). Единое измерение когнитивных способностей машин, людей и животных, не относящихся к человеку: к универсальной психометрии. Технический отчет 2012/267, факультет информационных технологий, Школа ИТ им. Клейтона, Университет Монаша, Австралия, март 2012 г.

  • Фриц, М., Hayman, E., Caputo, B., & Eklundh, J.-O. (2004). База данных KTH-TIPS. Получено 26 марта 2019 г. с сайта http://www.nada.kth.se/cvap/databases/kth-tips/download.html.

  • Хиен, Т. Н., Стрит, Г., и Уорд, Л. Т. (2017). Автономные системы обработки. Вьетнамский журнал науки и технологий, 55 (3), 368–381. https://doi.org/10.15625/2525-2518/55/3/8632.

    Артикул Google Scholar

  • Джоши К.Д., Чаухан В. и Сургенор Б. (2018). Гибкая система машинного зрения для проверки мелких деталей на основе гибридного подхода SVM / ANN. Журнал интеллектуального производства . https://doi.org/10.1007/s10845-018-1438-3.

    Артикул Google Scholar

  • Карен С., Зиссерман А. (2015). Очень глубокие сверточные сети для распознавания крупномасштабных изображений. В Международная конференция по обучающим представительствам, ICLR 2015, Сан-Диего, Калифорния, США, 7–9 мая.

  • Кита Ю., Исикава Х. и Масуда Т. (2017). Гостевая редакция: Приложения машинного зрения. Международный журнал компьютерного зрения, 122 (2), 191–192. https://doi.org/10.1007/s11263-017-0990-1.

    Артикул Google Scholar

  • Кучукоглу И., Атичи-Улусу Х., Гундуз Т. и Токджалар О. (2018). Применение метода искусственной нейронной сети для обнаружения дефектных процессов сборки с использованием носимой техники. Журнал производственных систем, 49 (июнь), 163–171. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2018.10.001.

    Артикул Google Scholar

  • Куо, К.-Ф. J., Huang, Y.-J., Su, T.-L., & Shih, C.-Y. (2008). Компьютеризированная система цветоделения ткани с цветной печатью с использованием подхода вероятностной нейронной сети. Технология и инженерия полимеров и пластмасс, 47 (3), 264–272.https://doi.org/10.1080/03602550701866808.

    Артикул Google Scholar

  • Квон, О., Ким, Х. Г., Хэм, М. Дж., Ким, В., Ким, Г. Х., Чо, Дж. Х. и др. (2018). Глубокая нейронная сеть для классификации изображений плавильных ванн в аддитивном производстве металлов. Журнал интеллектуального производства . https://doi.org/10.1007/s10845-018-1451-6.

    Артикул Google Scholar

  • Линь Х., Ли Б., Ван X, Шу Ю. и Ню С. (2018). Автоматическая проверка дефектов светодиодного чипа с использованием глубокой сверточной нейронной сети. Journal of Intelligent Manufacturing, 2014, 1–10. https://doi.org/10.1007/s10845-018-1415-x.

    Артикул Google Scholar

  • Миттал С., Хан М.А., Ромеро Д. и Вуэст Т. (2019). Интеллектуальное производство: характеристики, технологии и благоприятные факторы. Журнал машиностроения, 233 (5), 1342–1361.https://doi.org/10.1177/0954405417736547.

    Артикул Google Scholar

  • Моуф, А., Пеллерин, Р., Ламури, С., Тамайо-Хиральдо, С., и Барбарай, Р. (2018). Промышленное управление МСП в эпоху Индустрии 4.0. Международный журнал производственных исследований, 56 (3), 1118–1136. https://doi.org/10.1080/00207543.2017.1372647.

    Артикул Google Scholar

  • Педрегоса, Ф., Varoquaux, G., Gramfort, A., Michel, V., Thirion, B., Grisel, O., et al. (2011). Scikit-learn: машинное обучение на Python. Journal of Machine Learning Research, 12, 2825–2830.

    Google Scholar

  • Фам Д. Т. и Афифи А. А. (2005). Методы машинного обучения и их применение на производстве. Труды Института инженеров-механиков, Часть B: Журнал машиностроения, 219 (5), 395–412.https://doi.org/10.1243/095440505X32274.

    Артикул Google Scholar

  • Пименов, Д. Ю., Бустилло, А., и Миколайчик, Т. (2018). Искусственный интеллект для автоматического прогнозирования необходимой шероховатости поверхности путем мониторинга износа зубьев торцевой фрезы. Journal of Intelligent Manufacturing, 29 (5), 1045–1061. https://doi.org/10.1007/s10845-017-1381-8.

    Артикул Google Scholar

  • Рашка, С.(2018). MLxtend: предоставление утилит и расширений машинного обучения и обработки данных для стека научных вычислений Python. Journal of Open Source Software, 3 (24), 638. https://doi.org/10.21105/joss.00638.

    Артикул Google Scholar

  • Рашка С., Мирджалили В. (2007). Машинное обучение Python (2-е изд.). Бирмингем: Packt Publishing Ltd.

    Google Scholar

  • Шолкопф, Б., Burges, C.JC, Girosi, F., Niyogi, P., Poggio, T., & Vapnik, V. N. (1997). Сравнение опорных векторных машин с гауссовскими ядрами с классификаторами радиальных базисных функций. IEEE Transactions on Signal Processing, 45 (11), 2758–2765. https://doi.org/10.1109/78.650102.

    Артикул Google Scholar

  • Ши К., Эртельт К., Гмайнер Т., Амери Ф. и Кам, К. А. Д. К. (2010). Автоматизация проектирования и производства для когнитивного механического цеха. Передовая инженерная информатика, 24 (3), 251–268. https://doi.org/10.1016/j.aei.2010.05.017.

    Артикул Google Scholar

  • Сильвен, О., Нисканен, М., & Кауппинен, Х. (2003). Инспекция древесины с неконтролируемой кластеризацией. Машинное зрение и приложения, 13 (5–6), 275–285. https://doi.org/10.1007/s00138-002-0084-z.

    Артикул Google Scholar

  • Штрезе, М., Schuwerk, C., Iepure, A., & Steinbach, E. (2017). Мультимодальная классификация поверхностных материалов на основе признаков. IEEE Transactions on Haptics, 10 (2), 226–239. https://doi.org/10.1109/TOH.2016.2625787.

    Артикул Google Scholar

  • Тарлак, Ф., Оздемир, М., & Меликоглу, М. (2016). Системный подход компьютерного зрения к измерению цвета пищевых продуктов: Часть II. проверка методологии на реальных пищевых продуктах. Food Science and Technology, 36 (3), 499–504. https://doi.org/10.1590/1678-457x.02616.

    Артикул Google Scholar

  • Вейданник, М., и Садр, А. (2018). Автоматическая микроструктурная характеристика и классификация с использованием вероятностной нейронной сети на ультразвуковых сигналах. Journal of Intelligent Manufacturing, 29 (8), 1923–1940. https://doi.org/10.1007/s10845-016-1225-y.

    Артикул Google Scholar

  • Вэнь, К., доктор философии, Д. и Чжоу, К. (2004). Модели цветных изображений и их приложения для экспертизы документов. Forensic Science Journal, 3, 23–32.

    Google Scholar

  • Вудс, Д. Д. (1985). Когнитивные технологии: проектирование совместных когнитивных систем человека и машины. THE AI MAGAZINE, 6 (4), 86–92.

    Google Scholar

  • Чжао, Ю. Ф., и Сюй, X. (2010). Обеспечение когнитивного производства за счет автоматизированного планирования измерений на станке и обратной связи. Передовая инженерная информатика, 24 (3), 269–284. https://doi.org/10.1016/j.aei.2010.05.009.

    Артикул Google Scholar

  • Объем рынка классификации данных | Глобальный отраслевой отчет, 2019-2025 гг.

    Обзор отчета

    Объем мирового рынка классификации данных составил 520 долларов США.2 млн в 2018 году и, по прогнозам, покажет устойчивый среднегодовой темп роста 25,7% в течение прогнозного периода. Обязанность соблюдать нормативные требования, растущий объем неструктурированных данных, озабоченность по поводу кибербезопасности и необходимость управления данными — вот некоторые из основных факторов, способствующих быстрому росту. Решение имеет жизненно важное значение для поддержки управления данными для выявления риска и последствий неправильной обработки данных. Кроме того, секретные данные удобно обрабатывать, защищать и соблюдать политики безопасности данных.

    Классификация данных в основном подразделяется на открытую, внутреннюю, конфиденциальную и частную. Частная, внутренняя и конфиденциальная информация, такая как информация о персонале, соглашение о неразглашении, бизнес-план, служебные записки, планы, стратегические документы, внутренняя справочная информация сотрудников, внутренний финансовый отчет, конфиденциальная информация о клиентах, информация о слияниях и поглощениях, контракты и информация о клиентах, инсайдерская информация и нормативная информация подвержены высокому риску кибератак.Эта информация имеет решающее значение для предприятий, и ее необходимо категоризировать с помощью тегов. Эти теги различают каждый тип данных и помогают программному обеспечению для предотвращения потери данных (DLP), управления данными и управления безопасностью определять порядок действий с каждым из наборов данных.

    В связи с растущей потребностью в преобразовании неструктурированных данных в структурированную информацию, критически важным стал анализ для получения практических результатов. Результат помогает предприятиям решить, какие действия следует предпринять для защиты частной информации компании и использования ее для продаж и принятия управленческих решений.Более того, растущая глобализация и цифровизация привели к формированию множества правил и положений, касающихся распространения и потребления информации. Например, Закон о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA), Закон о контрактном труде (регулирование и отмена) — 1970 (CLRA), Управление здравоохранения (OSHA), Закон о соблюдении налоговых требований на иностранных счетах (FATCA), Резервные фонды сотрудников и прочие положения. Закон 1952 года (EPF), Стандарт безопасности данных индустрии платежных карт (PCI-DSS), Закон Сарбейнса-Оксли, Общий регламент ЕС по защите данных (GDPR), а также различные банковские правила должны строго соблюдаться, чтобы избежать денежных потерь и потери репутации.Таким образом, решение для классификации данных поддерживает идентификацию и защиту конфиденциальных данных, хранящихся в электронном документе.

    Появление больших данных и машинного обучения в новую эру подпитки данными станет переломным моментом для отраслей. Большие данные требуют, чтобы классификация данных существовала и выполняла свою задачу по предоставлению качественной информации для принятия управленческих решений. Потребность в классификации данных характеризуется их большим объемом, скоростью и различными типами информации, содержащейся в структурированной или неструктурированной форме.Точно так же машинное обучение увеличит рынок классификации данных благодаря его способности изучать теги для каждого типа информации, установленной в системе.

    Процесс классификации данных позволяет организации разделить хранимую информацию по степени важности и влиянию на бизнес. Разделение также помогает назначить пользователю аутентификацию и авторизацию для изменения данных и управления. Это важно для обработки информации, собранной в бизнес-модели с гиперсвязью.Однако недостаточная осведомленность о преимуществах классификации данных, сложности, связанной с шаблоном данных, а также использование сложных схем и терминологии являются одними из факторов, препятствующих внедрению этих решений.

    Анализ компонентов

    На сегмент решений приходилась самая высокая доля рынка — более 69% в 2018 году, и, по прогнозам, в течение прогнозируемого периода будет наблюдаться аналогичная тенденция. Потребность в соблюдении нормативных требований и анализе прошлой информации для принятия будущих решений в таких крупных отраслях, как BFSI, здравоохранение, правительство и оборона, а также телекоммуникации и ИТ, еще больше способствует их распространению.Кроме того, поставщики постоянно разрабатывают конкурентоспособные решения, чтобы оставаться впереди на рынке. Например, в декабре 2018 года MinerEye получила грант ЕС на разработку технологии для своего решения Data Tracker за счет использования компьютерного зрения и машинного обучения для автоматической классификации, категоризации и отслеживания большого объема информации за минимальное время.

    Это классификационное решение предлагается как отдельное приложение или как часть комплексной платформы безопасности данных для хранения и обработки конфиденциальной информации.Сегмент услуг включает консультирование, интеграцию, обслуживание и поддержку развернутого решения. Консультационные услуги помогают предприятию определить необходимость классификации собранной информации и внедрить необходимые средства контроля для повышения операционной эффективности компании. Принимая во внимание, что услуга интеграции, предлагаемая поставщиком на этапе покупки, позволяет реализовать ее с использованием сервис-ориентированной архитектуры (SOA).

    Классификация Тип Insights

    Сдвиг парадигмы в использовании большого объема информации и человеческая точность при идентификации типа данных на начальном этапе создания повысила спрос на решение для классификации данных, поддерживающее классификацию на основе пользователей.На сегмент классификации на основе пользователей приходилась самая высокая доля рынка — более 46% в 2018 году, благодаря наличию таких функций, как удобная реализация и оповещение о возможном риске в режиме реального времени. Он также может инициировать мгновенное исправление файла на стороне пользователя. Ожидается, что этот фактор будет способствовать дальнейшему росту сегмента.

    Подход к классификации данных в пользовательском типе позволяет пользователю использовать свои знания для создания, редактирования, просмотра или распространения и пометки конфиденциальных документов.Ручной подход и выбор каждого документа конечным пользователем в основном применяется во всех отраслевых вертикалях и является наиболее востребованным подходом. Такие поставщики, как Symantec Corporation и Boldon James, предлагают классификацию данных на основе пользователей в своих пакетах Data Loss Prevention (DLP) и Classifier Foundation Suite соответственно. Такие улучшения в классификации на основе пользователей будут способствовать сегментарному росту в течение прогнозируемого периода.

    Application Insights

    Сегмент управления, рисков и соблюдения требований (GRC) является основным источником дохода и составляет 219 долларов США.6 миллионов в 2018 году из-за существующей потребности в управлении сложностью соблюдения нормативных требований. Крупные предприятия подвергаются высокому потенциальному риску стать жертвой несоблюдения требований, что может привести к наложению крупных штрафов. Например, с момента вступления в силу Общего регламента по защите данных (GDPR) 25 -го мая 2018 года многие компании были оштрафованы за халатность.

    Продавцы на рынке получают значительную долю дохода, предоставляя решение для пометки личных файлов и обеспечения соблюдения политики GRC.Ожидается, что ужесточение правил будет стимулировать внедрение решений классификации данных среди предприятий. Ожидается, что в прогнозируемом периоде сегмент GRC будет демонстрировать самый высокий спрос и умеренный CAGR. Такие факторы, как потеря репутации из-за банкротства бизнеса или дисциплинарных мер со стороны регулирующих органов, вредит будущим перспективам роста предприятий. Предполагается, что в ближайшие годы это будет стимулировать сегмент приложений.

    Vertical Insights

    Сегмент банковских, финансовых услуг и страхования (BFSI) в 2018 году был оценен в 139 миллионов долларов США, поскольку информация BFSI имеет решающее значение для безопасности экономики страны.Уязвимость индустрии BFSI для кибератак, кражи данных и строгого регулирования делает ее самой прибыльной вертикалью. Отрасль тщательно контролируется и охраняется такими нормативными актами, как BASEL III, EMIR, Закон Додда Франка, MIFID II и SEPA. Для соблюдения этих правил и защиты от утечки и неправомерного использования информации банковская и финансовая интуиция должна соответствующим образом пометить конфиденциальную информацию. Таким образом, обнаружение, классификация и защита конфиденциальных финансовых данных во время обмена данными и других внутренних процессов еще больше повысит спрос на это решение.

    Кроме того, телекоммуникационная и ИТ-отрасль является еще одним лидером в этой области, поскольку генерирует большой объем неструктурированных данных, которые необходимо анализировать на основе их классификации. Обе отрасли содержат важную информацию о клиентах, которая может быть использована хакерами, что вызывает необходимость внедрения решения для классификации данных. Индустрия BFSI является еще одним важным фактором увеличения доли рынка. Индустрия BFSI собирает и хранит информацию, относящуюся к авторизации финансовых счетов пользователей.Такая информация часто подвергается атакам хакеров, и ее потеря может обрушить экономику страны, чего можно избежать, внедрив решение DLP и классификации данных.

    Региональные исследования

    Ожидается, что Северная Америка будет доминировать на рынке из-за присутствия крупных и технологически продвинутых отраслей, которым необходимо принять решение по классификации для управления и хранения информации. Ожидается, что регион продолжит демонстрировать свое доминирование над другими регионами в течение прогнозируемого периода благодаря большим объемам информации, генерируемым в цифровом формате, и множеству нормативных актов, направленных на защиту интересов клиентов и заинтересованных сторон.

    Ожидается, что в Европе за прогнозируемый период будет зарегистрирован значительный среднегодовой темп роста примерно 25%. Такой рост распространения решения по классификации данных в Европе связан с недавним внедрением Общего регламента по защите данных (GDPR), в котором основное внимание уделяется защите права на конфиденциальность данных.

    Ожидается, что

    Азиатско-Тихоокеанский регион будет расти с максимальным среднегодовым темпом роста за прогнозируемый период, что связано с растущей индустриализацией на основе данных и введением государственных правил для малых и крупных предприятий, работающих в регионе.Китай является строго регулируемым рынком, особенно для иностранных компаний, работающих в стране, что делает классификацию данных весьма предпочтительным решением. Кроме того, ожидается, что в Индии будет наблюдаться всплеск спроса на них из-за роста индустрии телекоммуникаций и ИТ, которая генерирует большой объем конфиденциальной информации.

    Ключевые компании и анализ доли рынка

    Известными поставщиками, работающими на рынке, являются Amazon Web Services, Inc .; Болдон Джеймс, Ковата, Google, Inc .; Корпорация IBM, Innovative Routines International (IRI), Inc.; Microsoft, Open Text Corporation, Symantec Corporation, Varonis, Handd Business Solution Ltd.; Veritas; и Netwrix Corporation среди других. Эти компании в основном выбрали стратегию органического роста, чтобы опередить рыночную конкуренцию. Например, в мае 2019 года AWS и McAfee совместно представили McAfee Database Security для Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) под общим мотивом предложения облачного решения безопасности. McAfee Database Security Suite включает McAfee Vulnerability Manager for Database, который может автоматизировать классификацию и идентификацию данных для аудита, прав авторизации и выявления пробелов в безопасности.

    Рынок умеренно конкурентен из-за присутствия большого количества крупных предприятий и меняющейся озабоченности по поводу кибербезопасности. Кроме того, поставщики предлагают обновленные версии, чтобы помочь пользователям справиться с последними проблемами соответствия и безопасности. Рынок имеет умеренно фрагментированный характер с низким барьером для новых участников. Признанные игроки в области безопасности данных вносят основной вклад в рост и останутся доминирующими в течение прогнозируемого периода.

    Объем рыночного отчета по классификации данных

    Атрибут отчета

    Детали

    Объем рынка в 2020 г.

    0 долларов США.7 миллиардов

    Прогноз выручки в 2025 году

    2,4 млрд долларов США

    Скорость роста

    CAGR 25,7% с 2019 по 2025 год

    Базовый год для оценки

    2018

    Исторические данные

    2015 — 2017

    Период прогноза

    2019-2025

    Количественные единицы

    Выручка в миллионах долларов США и среднегодовой темп роста с 2019 по 2025 год

    Охват отчета

    Прогноз выручки, рейтинг компаний, конкурентная среда, факторы роста и тенденции

    Покрытые сегменты

    Компонент, тип классификации, приложение, вертикаль, область

    Региональный охват

    Северная Америка; Европа; Азиатско-Тихоокеанский регион; Латинская Америка; Ближний Восток и Африка

    Область применения страны

    U.S .; Канада; СОЕДИНЕННОЕ КОРОЛЕВСТВО.; Германия; Китай; Индия; Япония; Мексика; Бразилия

    Профилированные ключевые компании

    Amazon Web Services, Inc .; Болдон Джеймс; Covata; Google, Inc .; Корпорация IBM; Innovative Routines International (IRI), Inc .; Microsoft; Корпорация Open Text; Symantec Corporation; Варонис; Veritas

    Объем настройки

    Бесплатная настройка отчета (эквивалент 8 рабочих дней аналитика) при покупке.Дополнение или изменение в зависимости от страны, региона или сегмента.

    Варианты цены и приобретения

    Доступны индивидуальные варианты покупки, соответствующие вашим точным исследовательским потребностям. Изучить варианты покупки

    Сегменты, рассматриваемые в отчете

    В этом отчете прогнозируется рост доходов на глобальном, региональном и страновом уровнях, а также приводится анализ последних отраслевых тенденций в каждом из подсегментов с 2015 по 2025 год.Для целей настоящего исследования Grand View Research сегментировала глобальный рыночный отчет по классификации данных по компонентам, типу классификации, применению, вертикали и региону:

    • Прогноз по компонентам (выручка, млн долларов США, 2015 — 2025 гг.)

    • Перспективы типа классификации (выручка, млн долларов США, 2015 — 2025 гг.)

      • Классификация на основе содержания

      • Контекстная классификация

      • Классификация на основе пользователей

    • Перспективы приложений (выручка, млн долларов США, 2015–2025 гг.)

    • Вертикальный прогноз (выручка, млн долларов США, 2015-2025 гг.)

    • Региональный прогноз (выручка, млн долларов США, 2015-2025 гг.)

      • Северная Америка

      • Европа

      • Азиатско-Тихоокеанский регион

      • Латинская Америка

      • Ближний Восток и Африка

    Часто задаваемые вопросы об этом отчете

    г.Объем мирового рынка классификации данных оценивался в 0,6 миллиарда долларов США в 2019 году и, как ожидается, достигнет 0,7 миллиарда долларов США в 2020 году.

    г. Ожидается, что глобальный рынок классификации данных будет расти со среднегодовыми темпами роста 25,7% с 2019 по 2025 год и достигнет 2,4 миллиарда долларов США к 2025 году.

    г. Северная Америка доминировала на рынке классификации данных с долей 33,4% в 2019 году. Это связано с наличием большого количества технологически продвинутых отраслей, которым необходимо принять решение по классификации для управления и хранения информации.

    г. Некоторые ключевые игроки, работающие на рынке классификации данных, включают Amazon Web Services, Inc .; Болдон Джеймс, Ковата, Google, Inc .; Корпорация IBM, Innovative Routines International (IRI), Inc .; Microsoft, Open Text Corporation, Symantec Corporation, Varonis и Veritas.

    г. Ключевые факторы, способствующие росту рынка, включают требование соблюдения нормативных требований, растущий объем неструктурированных данных, озабоченность по поводу кибербезопасности и необходимость управления данными.

    GFD Система классификации секторов и отраслей, пересмотренная

    Брайан Тейлор, главный экономист, Global Financial Data

    Global Financial Data пересмотрела свою систему классификации секторов и отраслей и добавила сравнение с системами классификации GICS и SIC, чтобы помочь пользователям понять различия между этими тремя системами.

    GICS (Глобальная система отраслевой классификации) предоставляется MSCI / S&P Global и делит мир инвестиций на 11 секторов, 24 отраслевые группы, 68 отраслей и 157 подотраслей.Система была создана в 1999 году для замены отраслевых группировок, которые MSCI и S&P создавали с течением времени. Система пересматривается каждые пару лет, и недавно в нее были внесены два основных изменения, в результате которых недвижимость была выделена из финансовой сферы в отдельную категорию, а телекоммуникации были реорганизованы в систему связи. GICS отражают текущие тенденции в инвестировании, но часто игнорируют прошлое, например, делая Transports отраслевой группой, а не сектором.

    Система SIC (Стандартная отраслевая классификация) была создана в 1937 году для обеспечения стандартизированной системы классификации для промышленности в Соединенных Штатах.В системе SIC используются четырехзначные коды, на смену ей пришла NAICS (Североамериканская отраслевая классификационная система), которая использует шесть цифр и обновила коды SIC до 1990-х годов. Тем не менее, коды отражают мир 1930-х годов больше, чем 2010-е, но коды SIC стали настолько хорошо известными, что они все еще используются, несмотря на то, что они отражают мир, которого больше не существует. Аналогичная система, NACE (nomenclature statistique des activités économiques dans la Communauté européenne) была создана Европейским сообществом, которая классифицирует экономическую деятельность на четырех уровнях: от 21 отрасли на самом высоком уровне до 615 видов экономической деятельности на четвертом уровне.

    Целью системы классификации секторов и отраслей Global Financial Data является создание системы, которая извлекает выгоду из обеих этих систем классификации. Организация ближе к GICS, чем к кодексам SIC, но поддерживает секторы и отрасли, которые были важны в прошлом, такие как транспорт и железные дороги, но снизились в значимости в 20 и 21 веках.

    Одним из основных недостатков системы классификации GICS является то, что ей не хватает исторического охвата, чтобы пользователи могли получить представление об исторической перспективе и проанализировать, как различные секторы и отрасли вели себя в прошлом в течение различных рыночных циклов.Когда S&P представил

    GICS, они рассчитали данные с 1989 года, но не раньше. Как инвесторы могут принимать информированные решения о результатах деятельности различных секторов, если у них есть данные о фондовых рынках менее чем за тридцать лет, которые существуют более 200 лет?

    Global Financial Data планирует решить эту проблему, предоставляя отраслевые индексы за несколько столетий, а не за несколько десятилетий. Мы можем пересчитать наши индексы, чтобы вся историческая запись отражала текущую систему классификации.Графики, показывающие, как рыночная капитализация различных секторов менялась с течением времени, уже доступны. Индексы цен и общей доходности будут доступны нашим клиентам в 2019 году.

    Чтобы помочь нашим клиентам лучше понять различия между тремя системами классификации, мы составили таблицу эквивалентности, которая позволяет напрямую сравнивать коды GFD, GICS и SIC, чтобы лучше понять, как они соотносятся друг с другом. Ссылка на электронную таблицу Excel, содержащую это сравнение, приведена здесь.

    Система классификации секторов и отраслей GFD

    Сообщите нам, если у вас возникнут вопросы по любой из этих систем классификации.

    Классификатор институционального сектора, подход машинного обучения

    Автор

    Включено в список:
    • Паоло Массаро

      () (Банк Италии)

    • Илария Ваннини

      () (Банк Италии)

    • Оливер Джудиче

      () (Банк Италии)

    Реферат

    Мы применяем методы машинного обучения для получения автоматической классификации по секторам экономической деятельности итальянских компаний, зарегистрированных в Реестре юридических лиц Банка Италии.Для этого сначала мы извлекаем образец правильно классифицированных корпораций из совокупности итальянских компаний. Во-вторых, мы выбираем набор функций, связанных с кодом сектора экономической деятельности, и используем их для реализации контролируемых подходов к прогнозированию результатов. Мы выбираем многоэтапный подход, основанный на иерархической структуре отраслевой классификации. Из-за дисбаланса в целевых классах на каждом этапе мы сначала применяем две процедуры передискретизации — случайную передискретизацию и технику передискретизации синтетического меньшинства — чтобы получить более сбалансированный обучающий набор.Затем мы подбираем модели Gradient Boosting и Support Vector Machine. В целом производительность нашего многоступенчатого классификатора дает очень надежные прогнозы кода сектора. Этот подход можно использовать для повышения эффективности всего процесса классификации за счет уменьшения объема ручного вмешательства.

    Рекомендуемое цитирование

  • Паоло Массаро, Илария Ваннини и Оливер Джудиче, 2020. « Классификатор институционального сектора, подход машинного обучения ,» Questioni di Economia e Finanza (Периодические статьи) 548, Банк Италии, Область экономических исследований и международных отношений.
  • Ручка: RePEc: bdi: opques: qef_548_20

    Скачать полный текст от издателя

    Самые популярные товары

    Это элементы, которые чаще всего цитируют те же работы, что и эта, и цитируются в тех же работах, что и эта.
    1. Мюллер, Даниэль и Лейтао, Педро Дж. И Сикор, Томас, 2013 г. « Сравнение детерминант заброшенности пахотных земель в Албании и Румынии с использованием усиленных деревьев регрессии », Сельскохозяйственные системы, Elsevier, т.117 (C), страницы 66-77.
    2. Акаш Малхотра, 2018. « Гибридный подход эконометрического и машинного обучения для анализа относительной важности: Приоритет продовольственной политики », Статьи 1806.04517, arXiv.org, пересмотрено в августе 2020 г.
    3. Саймон Сосвилья-Риверо и Педро Родригес, 2010 г. « Связи на международных фондовых рынках: свидетельство процедуры классификации », Прикладная экономика, Taylor & Francis Journals, vol. 42 (16), страницы 2081-2089.
    4. Вэнь, Шаотин и Буюкада, Муса и Эврендилек, Фатих и Лю, Цзиньён, 2020.« Анализ неопределенности и чувствительности совместного сжигания / пиролиза шлама красителей текстиля и ароматических палочек: модели регрессии и машинного обучения », Возобновляемая энергия, Elsevier, vol. 151 (C), страницы 463-474.
    5. Чжан, Нин и Ли, Чжиин и Цзоу, Сюнь и Куиринг, Стивен М., 2019. « Сравнение трех моделей краткосрочного прогноза нагрузки в Южной Калифорнии ,» Энергия, Elsevier, т. 189 (С).
    6. Smyl, Slawek & Hua, N. Grace, 2019. « Методы машинного обучения для вероятностного прогнозирования нагрузки GEFCom2017 ,» Международный журнал прогнозирования, Elsevier, vol.35 (4), страницы 1424-1431.
    7. Кристоф Эмануэль Мюллер, 2016. « Точный прогноз результатов исследований стран по показателям макроуровня », Наукометрия, Springer; Akadémiai Kiadó, т. 109 (2), страницы 1307-1328, ноябрь.
    8. Кусиак, Эндрю и Чжэн, Хайян и Сун, Чжэ, 2009. « Оперативный контроль кривых мощности ,» Возобновляемая энергия, Elsevier, vol. 34 (6), страницы 1487-1493.
    9. Реза Закеринеджад и Майкл Меркер, 2015. « Комплексная оценка динамики эрозии почвы с особым акцентом на овражную эрозию в бассейне Мазайджана, юго-запад Ирана », Природные опасности: журнал Международного общества по предотвращению и смягчению последствий стихийных бедствий, Springer; Международное общество по предотвращению и смягчению последствий стихийных бедствий, т.79 (1), страницы 25-50, ноябрь.
    10. Чжу, Сииин и Чжу, Фэн, 2019. « Оценка комфортности езды на велосипеде с измерительным щупом », Транспортные исследования, часть A: политика и практика, Elsevier, vol. 129 (C), страницы 217-231.
    11. Кэги М. и ван Везель М.С., 2006. « Гедонистические модели цен и индексы, основанные на повышении, применяются к голландскому рынку жилья », Материалы исследований эконометрического института EI 2006-17, Университет Эразма в Роттердаме, Школа экономики Эразма (ESE), Эконометрический институт.
    12. Цзяньцин Фань и Линчжоу Сюэ и Хуэй Цзоу, 2016 г. « Квантильная регрессия многозадачности в рамках транснормальной модели », Журнал Американской статистической ассоциации, Taylor & Francis Journals, vol. 111 (516), страницы 1726-1735, октябрь.
    13. Martijn Kagie & Michiel Van Wezel, 2007. « Гедонистические модели цен и индексы, основанные на повышении, применяются к голландскому рынку жилья », Интеллектуальные системы в бухгалтерском учете, финансах и менеджменте, John Wiley & Sons, Ltd., т. 15 (3-4), страницы 85-106, июль.
    14. Маттиас Богерт, Мишель Боллингс и Дирк Ван ден Поэль, 2018. « Оценка важности различных типов общения в предсказании романтических отношений в социальных сетях », Анналы исследований операций, Springer, vol. 263 (1), страницы 501-527, апрель.
    15. Чжоу, Цзин и Ли, Вэй и Ван, Цзясинь и Дин, Шуай и Ся, Чэнъи, 2019. « Прогнозирование по умолчанию в P2P-кредитовании на основе многомерных данных на основе машинного обучения », Physica A: Статистическая механика и ее приложения, Elsevier, vol.534 (С).
    16. Гарет Дж. Уильямс, Грета С. Эби, Ребекка О. М. Коуи и Саймон К. Дэви, 2010 г. « Прогнозирующее моделирование распространения болезней кораллов в рифовой системе », PLOS ONE, Публичная научная библиотека, т. 5 (2), страницы 1-10, февраль.
    17. Воан, Грегори, 2020. « Эффективный выбор модели больших данных с приложениями для обнаружения мошенничества », Международный журнал прогнозирования, Elsevier, vol. 36 (3), страницы 1116-1127.
    18. Де Бок, Коэн В.И Кусмент, Кристоф и Лессманн, Стефан, 2020 г. « Чувствительный к стоимости прогноз сбоев бизнеса при неопределенности затрат на ошибочную классификацию: подход к выбору гетерогенного ансамбля », Европейский журнал операционных исследований, Elsevier, vol. 285 (2), страницы 612-630.
    19. Сейедзаде, Салех и Пур Рахимиан, Фарзад и Оливер, Стивен и Родригес, Серджио и Глеск, Иван, 2020. « Моделирование машинного обучения для прогнозирования энергоэффективности небытовых зданий: модель для поддержки принятия решений по глубокой модернизации энергии », Прикладная энергия, Elsevier, т.279 (С).
    20. Альбрехт, Тобиас и Рауш, Тереза ​​Мария и Дерра, Николас Даниэль, 2021 год. « Позвони мне, может быть: методы и практическая реализация искусственного интеллекта в прогнозировании прибытия колл-центров », Журнал бизнес-исследований, Elsevier, vol. 123 (C), страницы 267-278.

    Подробнее об этом продукте

    Ключевые слова

    машинное обучение; регистр юридических лиц; классификация по институциональному сектору;
    Все эти ключевые слова.

    Классификация JEL:

    • C18 — Математические и количественные методы — — Эконометрические и статистические методы и методология: общие — — — Методические вопросы: общие
    • C81 — Математические и количественные методы — — Методология сбора и оценки данных; Компьютерные программы — — — Методология сбора, оценки и систематизации микроэкономических данных; Доступ к данным
    • G21 — Финансовая экономика — — Финансовые институты и услуги — — — Банки; Другие депозитарные учреждения; Учреждения микрофинансирования; Ипотека

    Поля нэпа

    Этот документ был анонсирован в следующих отчетах нэпа:

    Статистика

    Доступ и загрузка статистики

    Исправления

    Все материалы на этом сайте предоставлены соответствующими издателями и авторами.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *