Одв 1 и сзв стаж пример заполнения: СЗВ-СТАЖ в 2020 году — инструкция от ПФР

Содержание

СЗВ-СТАЖ, ОДВ-1, СЗВ-КОРР и СЗВ-ИСХ — Контур.Экстерн

С 2017 года для всех страхователей действуют новые правила отчетности. Изменения затронули и отчетность в ПФР. На смену РСВ-1 пришли такие формы, как ОДВ-1, СЗВ-КОРР, СЗВ-ИСХ и СЗВ-СТАЖ. Сроки сдачи у форм разные.

Кто сдает формы?

Перечисленные формы сдают ИП и компании с работниками. Имейте в виду, что обязательной формой является лишь СЗВ-СТАЖ, все остальные сдаются при наличии определенных обстоятельств.

Также страхователи продолжат отчитываться по форме СЗВ-М.

СЗВ-СТАЖ 2020

СЗВ-СТАЖ —отчетность в ПФР, которая содержит сведения о стаже лица, застрахованного в системе обязательного пенсионного страхования РФ. Страховой стаж влияет на размер будущей пенсии.

Форма СЗВ-СТАЖ в 2020 году сдается в нескольких случаях.

По итогам 2019 года — не позднее 02.03.2020.

Если в течение 2020 года сотрудник представит в бухгалтерию фирмы заявление о назначении ему пенсии, на отправку СЗВ-СТАЖ есть всего три дня.

Сдать отчет по стажу нужно и при ликвидации фирмы.

Важно! Выдайте СЗВ-СТАЖ работнику (застрахованному лицу) в паре с трудовой книжкой при увольнении.

СЗВ-СТАЖ и ОДВ-1 — две формы, неразрывно связанные друг с другом. Сдаются всегда вместе.

ОДВ-1

ОДВ-1 представляет собой реестр. Анализируемая форма всегда идет в комплекте с СЗВ-СТАЖ, СЗВ-КОРР или СЗВ-ИСХ как исходная. Корректирующая или отменяющая ОДВ-1 подается отдельно только в случае исправления данных раздела 5.

ОДВ-1 включает пять блоков со сведениями.

СЗВ-ИСХ

Форма содержит данные о взносах, доходах и стаже работника.

Эту форму точно не придется сдавать компаниям и ИП, созданным в 2017 году и позже. Связано это с тем, что СЗВ-ИСХ, по сути, дополняет данные в отчетах до 2017 года.

Направить СЗВ-ИСХ нужно в том случае, если страхователем не были поданы сведения (за 2016 год и ранее).

Если страхователь сдавал формы РСВ-1, СЗВ-3, СЗВ-1, СЗВ-6-1(2), СЗВ-6-4, СЗВ-4-1(2) и не указал там информацию по одному или нескольким работникам, исправить ошибку можно путем подачи СЗВ-КОРР с типом ОСОБ.

СЗВ-КОРР

Данная форма предназначена для корректировки данных о застрахованном лице на его личном счете. Например, если страхователь не отметил в РСВ-1 за 2016 год льготы по сотруднику, нужно подать СЗВ-КОРР.

СЗВ-КОРР страхователь вправе направить для корректировки показателей любого периода до 2017 года.

Заполнение всех форм интуитивно понятно. Разделы говорят сами за себя. Важно сдавать пенсионные формы вовремя при наступлении соответствующих событий.


Сдавайте отчетность в ПФР через интернет.
Контур.Экстерн дарит вам 3 месяца бесплатно!

Попробовать


СЗВ-СТАЖ в 1С как заполнить. Пошаговая инструкция. Бухучёт

Прежде, чем заполнить СЗВ-СТАЖ в 1С, приведем небольшую справку. СЗВ-СТАЖ — это новая форма отчетности в Пенсионный фонд, утвержденная Постановлением Правления ПФ РФ от 11.01.2017 N 3п.
Сведения о страховом стаже застрахованных лиц по форме СЗВ-СТАЖ по общему правилу подаются в ПФР не позднее 2 марта 2020года за 2019г.
1. Подготовительный этап перед составлением формы СЗВ-СТАЖ в программе «1С»
2. Заполнение сведений по форме СЗВ-СТАЖ в программе 1С
3. Особенности заполнения сведений по форме СЗВ-СТАЖ в программе 1С Бухгалтерия 3.0

1. Подготовительный этап перед составлением формы СЗВ-СТАЖ в программе 1С (ред. 3)

В программах 1С ЗУП 3.0 и 1С Бухгалтерия 3.0 форма СЗВ-СТАЖ заполняется автоматически. Специалисты 1С рекомендуют перед формированием отчета проверить правильность заполнения сведений об организации и застрахованных лицах :

Сведения об организации:

  • наименование оганизации в соответствии с учредительными документами;
  • ИНН / КПП;
  • регистрационный номер в ПФР;
  • ФИО руководителя организации.

Эти сведения указываются в справочнике:
1С ЗУП : Организации (раздел Настройка – Организации)
1С Бухгалтерия 3.0: Организации (раздел Главное – Организации)

Персональные сведения о застрахованных лицах
1С ЗУП : Справочник Сотрудники (раздел Кадры – Сотрудники) или Физические лица (раздел Кадры – Физические лица)
1С Бухгалтерия 3. 0: Справочник Сотрудники (раздел Зарплата и кадры – Сотрудники) или Физические лица (раздел Зарплата и кадры – Физические лица)

  • ФИО сотрудника;
  • СНИЛС сотрудника

Проверить данные о застрахованных лиц, можно воспользовавшись отчетом Личные данные сотрудников
1С ЗУП : раздел Кадры – Кадровые отчеты – отчет Личные данные сотрудников
1С Бухгалтерия 3.0: раздел Зарплата и кадры – Отчеты по кадрам – отчет Личные данные сотрудников.

2. Заполнение сведений по форме СЗВ-СТАЖ в программе 1С

Для формирование формы СЗВ-СТАЖ в программе 1С:ЗУП 8 перейдите в раздел Отчетность, справки – 1С-Отчетность или ПФР. Пачки, реестры, описи.
Для формирование формы СЗВ-СТАЖ в программе 1С:Бухгалтерия 3.0 перейдите в разделОтчет – Регламентированные отчеты или раздел 

Зарплата и кадры – ПФР. Пачки, реестры, описи

Форме СЗВ-СТАЖ заполняется автоматически при нажатии кнопки.
Форма документа позволяет получать печатные формы СЗВ-СТАЖ, ОДВ-1, а выгружать файлы сведений в электронном виде.

Форма «Сведения по страхователю, передаваемые в ПФР для ведения индивидуального (персонифицированного) учета ОДВ-1», представляется страхователем вместе с формой «СЗВ-СТАЖ» (п. 1.7 Приложения 5 к Постановлению Правления ПФР от 11.01.2017 N 3п). В форму ОДВ-1 вносят сведения по страхователю, например данные о количестве работников, в отношении которых представляются сведения по форме СЗВ-СТАЖ.

Если в организации есть сотрудники, имеющие право на досрочное назначение пенсии в соответствии со ст. 30 Федерального закона от 28.12.2013 N 400-ФЗ «О страховых пенсиях» (вредные и опасные условия труда по Списку № 1, Списоку № 2, «малым спискам»), то в форме ОДВ-1 страхователь обязан заполнить раздел 5, так называемый «Перечень льготных профессий».

Количество фактически работающих в особых условиях труда застрахованных лиц должно соотноситься с количеством лиц, за которых уплачиваются страховые взносы по дополнительным тарифам на обязательное пенсионное страхование. Если заполнено хотя бы одно из полей «Особые условия труда», «Основание исчисления страхового стажа», «Основание (код) условия досрочного назначения страховой пенсии» форм СЗВ-СТАЖ или СЗВ-ИСХ, то раздел 5 описи ОДВ-1 должен быть заполнен обязательно.

3. Особенности заполнения сведений по форме СЗВ-СТАЖ в программе 1С Бухгалтерия 3.0

Некоторые периоды стажа, такие ка, отпуск по уходу за ребенком, отпуск без сохранения зарплаты – в программе не учитываются автоматически. Поэтому при наличии таких периодов у застрахованного лица следует внести правильные записи вручную.

Пример:

Сотрудник Князев А.В. находился в отпуске без сохранения заработной платы с 17.07.2017 по 17.07.2017.

Отпуск без сохранения заработной платы в программе фиксируется документом «Отпуск» (без начисления оплаты), поэтому в записях о стаже автоматически формируется код ДЛОТПУСК. Дважды щелкните по строке сотрудника, откроется форма «Сведения о стаже». Исправьте запись о стаже на правильный код НЕОПЛ


Проверка сведений
Перед тем как подать сведения в Пенсионный фонд рекомендуется проверить их на ошибки, путем нажатия на кнопку «Проверить». При этом сведения проверятся по встроенному в программу алгоритму. Проверку сведений рекомендуется произвести также с помощью CheckPFR ( можно скачать на сайте ПФР). Если проверка прошла успешно, выдается сообщение об отсутствии ошибок.

Дорогой читатель! Добавьте этот сайт в закладки своего браузера и поделитесь с друзьями ссылкой на этот сайт! Мы стараемся показывать здесь всякие хитрости и секреты. Пригодится точно.

Это тоже интересно:

Как пользоваться приложением «Мой налог». Инструкция для самозанятых.

Когда нужно применять ККТ, а когда нет?

Новый МРОТ с 1 января 2020 года в России: таблица по регионам.

Штрафы за несдачу отчетности.

Постановление Правления ПФР от 11.01.2017 N 3п об утверждении форм: СЗВ-СТАЖ, ОДВ-1, СЗВ-КОРР, СЗВ-ИСХ

Перейти к основному содержанию Инфо-Бухгалтер
®
+7 495 280-08-36

Основная навигация

  • Программы
    • Новинка:
    • Инфо-Бухгалтер в облаке
    • Комплексные решения:
    • — для организаций (ЮЛ)
    • — для предпринимателей (ИП)
    • — для СНТ
    • — для Адвокатов
    • — для ТСЖ, ЖК, ЖСК, ГСК
    • Участки учёта:
    • — Бухучёт и отчетность
    • — Зарплата (оплата труда)
    • — Кадры
    • — Запасы
    • — Денежные средства
    • Отчеты через Интернет
  • Купить
    • В офисе разработчика
    • У региональных дилеров
    • В интернет-магазине
    • Прайс-лист
  • Скачать
    • Инфо-Бухгалтер 10
    • Инфо-Бухгалтер 8
  • Поддержка
    • Регистрация программ
    • Законодательство
    • База знаний
    • Багтрекер
  • Форум

    порядок заполнения и сроки сдачи

    Для всех работодателей с начала 2017 года была введена новая форма отчетности — ОДВ-1, где представляются сведения по страхователю, передаваемые в ПФР для ведения индивидуального учета. Наряду с другими формами, данный отчет имеет свои сроки представления и порядок заполнения. Разберемся в данной статье, зачем нужен данный отчет, кто обязан его сдавать и в какие сроки он предоставляется.

    ОДВ-1: новая форма

    Новая форма введена для предоставления ее в отделение ПФР по месту регистрации компании, выступающей в роли работодателя. Документ не является самостоятельным отчетом, а выступает в роли сопровождающего бланка. Иными словами, ОДВ-1 предоставляется представителем предприятия или ИП при сдаче отчетов по персонифицированному учету: СЗВ-СТАЖ, СЗВ-КОРР и СЗВ-ИСХ.

    ОДВ-1 является обязательным для всех предпринимателей и организаций, которые имеют статус страхователя и которые обязаны предоставлять в отделение ПФР один из указанных отчетов. К примеру, если у страхователя в 2017 году появились пенсионеры, то необходимо будет представить отчет по форме СЗВ-СТАЖ, а к нему приложить форму ОДВ-1.

    Получите 267 видеоуроков по 1С бесплатно:

    Поскольку форма ОДВ-1 не является самостоятельным документом, то и сроки сдачи у нее привязаны к сроку сдачи конкретных видов отчетов. Для каждого типа бланка предусмотрены свои даты предоставления в контролирующий орган. Например, отчет СЗВ-СТАЖ по результатам 2017 года подается до 01.03.2018 г., после того как сотрудником было подано заявление о назначении пенсионного пособия. Соответственно, ОДВ -1 будет подаваться с данной формой до 01.03.2018 г.

    Индивидуальные предприниматели без наличия наемных работников от сдачи ОДВ-1 освобождаются.

    Порядок заполнения ОДВ-1

    Бланк данного отчета можно скачать на официальном портале ПФР, где форма находится в свободном доступе. Также форму можно заполнить при помощи специализированного программного обеспечения, которое также размещено на портале ПФР или его можно получить при личном посещении отделения. Там же можно посмотреть образец заполнения данного бланка.

    Прежде чем описать порядок заполнения данного бланка, следует отметить, что форма может иметь следующий вид:

    • исходный — подается изначально с основными документами;
    • корректирующий — требуется тогда, когда в раздел 5 вносятся изменения;
    • отменяющий.  Существуют ситуации, при которых сведения в разделе 5 необходимо аннулировать. В этом случае страхователь обязан предоставить этот вид формы ОДВ-1.

    ОДВ – 1 представляет собой форму, состоящую из пяти разделов, однако, все заполнять не требуется. Разделы могут быть следующими:

    • реквизиты страхователя, предоставляющего документацию;
    • отчетный период;
    • список включенных документов;
    • сведения по страхователю: обобщенные данные по размерам уплаченных страховых взносов.

    Рассмотрим порядок заполнения данной формы подробнее:

    • необходимость заполнения разделов 1-3 при подаче ОДВ-1 возникает только тогда, когда в пакете предоставляемой документации присутствует форма СЗВ-КОРР, за исключением формы с обозначением «особая»;
    • раздел 4 заполняется в том случае, когда страхователь предоставляет формы СЗВ-ИСХ или СЗВ-КОРР с отметкой «особая» и должен включать обобщенные данные по предприятию за отчетный период;
    • раздел 5 заполняется в том случае, когда подаются сведения на сотрудников, которые выходят на пенсию. Раздел необходимо заполнить в случае подачи форм СЗВ-СТАЖ и СЗВ-ИСХ

    Отчет по форме ОДВ-1 должен заполняться без ошибок и предоставляться в отделение ПФР в бумажном виде или в электронном варианте, согласно установленным срокам сдачи.

    SZV-Seniority pt.3 — ERP Human Capital Management

    Характеристики рабочего места

    Характер работ и документы

    Был проведен ряд операций по корректировке характера работы и документов установленных должностей и рабочих мест.

    -Документы и характер работы имеют срок действия

    -Возможность поддерживать длинное имя документа в дополнение к короткому

    -Присвоение документов и характера работы должностям / рабочим центрам осуществляется с индикация периода связи

    Характеристики рабочего центра.Шаги настройки IMG

    Расчет заработной платы >> Расчет заработной платы: Россия >> Отчетность >> Пенсионное страхование >> Форма SZV-трудовой стаж.

    На каждом шаге выполняется соответствующая транзакция

    Характеристики рабочего центра. Использование данных

    Данные характеристик рабочего центра используются в новом отчете SZV-Seniority (2017) в форме ODV-1 при заполнении столбцов 6-7 в таблице 5.

    Характеристики рабочего центра .Системные объекты

    Новая транзакция HRPADRU_DOCID Определение документов для характеристик рабочего места.

    Новая транзакция HRPADRU_528DOC для присвоения документов рабочему центру или должности.

    Новая транзакция HRPADRU_NWRID для определения характера работы для характеристик рабочего центра.

    Новая транзакция HRPADRU_528NWR для присвоения характера работы должности или рабочему месту.

    SZV SENIORITY REPORT

    Отчет соответствует постановлению Пенсионного фонда Российской Федерации от 11.01.2017 № 3П

    Новый отчет заменяет устаревшую «Форму трудового стажа СЗВ» (СПВ-2).

    Отчет SPV-2 перенесен в ветку устаревших отчетов. (Расчет заработной платы> Расчет заработной платы: Россия> Отчетность> Пенсионное страхование> Статистические устаревшие отчеты)

    Маршрут транзакции в меню SAP:

    Меню SAP> Кадры> Расчет заработной платы> Европа> Россия> Информационные системы> Отчетность> Пенсионное страхование> Форма SZV-Стаж

    Решение включает PDF-формы ODV-1 и SZV-Seniority и XML-формы.

    SZV Отчет о трудовом стаже: Форма ODV-1

    Форма содержит информацию о застрахованных, переданных в Пенсионный фонд для индивидуального (персонифицированного) учета (ODV-1).

    Форма включает:

    1) Реквизиты страховщика

    2) Отчетный период

    3) Список включенных документов *

    4) Общие данные страховщиков

    5) Основа для отражения данных о периодах работы застрахованное лицо на условиях, дающих право на досрочный выход на пенсию

    *

    SZV-Экран выбора отчета о старшинстве

    1) Параметры PNP для выбора человека

    2) Область и период отчетности

    3) Три прогона Режимы

    Режимы работы

    Режим работы «Организация»

    Отчетность в Пенсионный фонд. В отчете собираются данные обо всех сотрудниках в соответствии с указанными критериями области отчета и PNP. Для уволенных сотрудников данные собираются с начала года до даты увольнения.

    Режим работы «Пенсионер»

    Отчетность по пенсионерам в Пенсионный фонд. Если при запуске указывается только область отчетности, то все не вышедшие на пенсию не будут включены в выборку. Если человек указан в «Критерии отбора», лица, не вышедшие на пенсию, будут отображаться как отклоненные.

    Для заполнения раздела 4 необходимо рассчитать заработную плату.

    Режим работы «Индивидуальный сотрудник»

    Проверка данных и выдача справок сотрудникам (в том числе уволенным).

    SZV-Отчет о старшинстве. Изменение области отчетности

    В случае, если сотрудник меняет область отчетности в течение одного отчетного периода, отчет будет собирать данные в соответствии с его назначением области отчетности в определенный отчетный период.

    Характеристики формирования таблицы 5

    В таблице 5 собраны только те рабочие места / должности, которые занимают люди, которые были выбраны в выборке отчета (таблица 3) и имеют вредные условия труда.

    Количество фактически работающих также рассчитывается от выбранных сотрудников.

    При этом количество рабочих мест рассчитывается для всей выбранной области отчетности согласно штатному расписанию

    Данные по одноименным должностям, характеристикам должностей и документам сгруппированы в одну запись в таблице 5.

    Учет должностей согласно штатному расписанию

    В отчете используется расчет трудового стажа RUPF, который был изменен на обработку рабочих центров.

    Для расчета вредоносных позиций добавлен новый объект CL_HRPADRU_WC_CTX_MONITOR, реализующий интерфейс IF_HRPADRU_WC_CTX_ACQ.

    Если система использует пользовательские функциональные модули для расчета трудового стажа, они должны быть изменены с помощью вызова интерфейса IF_HRPADRU_WC_CTX_ACQ для заполнения таблицы 5.

    SZV-Seniority Report. Настройки IMG

    Расчет заработной платы> Расчет заработной платы: Россия> Отчетность> Пенсионное страхование> Форма SZV-Seniority

    Определение даты выхода на пенсию

    Шаг IMG «Установить значения для дополнительных параметров отчета SZV-Seniority Form Report» )

    Задает тип даты из инфо-типа 0041, который следует использовать для определения даты выбытия. Значение по умолчанию — «RP».

    Дополнительные настройки отчета

    Код области пенсионного фонда — PFCOD

    Данные имени ответственного лица для каждого режима выполнения — MANON, MANIN, MANPN

    Данные о должности ответственного лица для каждого отчета Режим выполнения — MANOP, MANIP, MANPP .

    Эти параметры устанавливаются индивидуально для каждой организации.

    Их можно установить непосредственно на вкладке отчета или шаге IMG (tr. HRPAYRU_IMG_SZVR_ATS)

    Форматы PDF и XML

    Решение предоставляет две формы pdf:

    HRPAYRU_ODV

    HRPAYRU_ODV

    HRPAYRU_ODV

    HRPAY_ODV

    HRPAY_ODV

    Настройка операций в журнале отчетов

    Отчет включает функциональные возможности настраиваемых операций, доступных на экране журнала заданий.

    Для операций отображения PDF созданы новые классы, использующие новое преобразование XML и формы PDF.

    Пользователи могут переопределить операции в IMG:

    Заработная плата> Расчет заработной платы: Россия> Отчетность> Пенсионное страхование> Общие инструменты> Определить операции просмотра отчетов

    Новые формы DAQ

    SZVS:

    1) SZVR для личных данных

    2) SZVO для данных организации (режим работы организации)

    3) SZVI для данных организации (режим индивидуальной работы)

    4) SZVP для данных организации (режим работы на пенсии)

    Отчет SZV Карта решения

    https: // jam4.sapjam.com/groups/6CbLcSJYsuenOl2Kg5FIIL/documents/CJ1jUeDTK5KRjnv8Lo3o4S/slide_viewer

    Системы объекты:

    Новая HRPAYRU_SZVR сделки для новых С-старшинству отчета RPCPAYRU_SZVR

    Новых параметров группы в V_T7RU9GRP

    Новых параметры PFCOD, Манон, Манин , MANPN, Manop, Manip, MANPP для

    Группа SZVR в V_T7RU9GRP

    Новый параметр RETDT в VV_T7RUPRTCST00_SZVR

    Новый Тип отчета SZVR в VC_T77PAYRU_RA_OR

    Новые HRPAYRU_IMG_SZVR_ATS транзакции для дополнительных параметров отчета

    Новый инструмент поиска HRPAYRU_PERNR_BY_REPAR

    Поставка решения

    2556979 — Юридическая отчетность: определение области отчетности для России

    Доступно для версий и SP:

    SAP_HRCRU

    608 SAPK-60848CAPHRCRU

    9 -60848INSAPHRCRU

    600F4INS APHRCRU

    EA-HRCRU

    608 SAPK-60848INEAHRCRU

    607 SAPK-60771INEAHRCRU

    606 SAPK-60682INEAHRCRU

    примечание 605000 SAPK-605692000

    Примечание 966

    000 Предварительное требование 9662000

    Обязательное условие 966

    000 966

    000 966requisite — Таблицы характеристик рабочих мест

    Доступно для версий и SP:

    SAP_HRCRU

    608 SAPK-60848INSAPHRCRU

    604 SAPK-604C0INSAPHRCRU

    600 SAPK-600F4INSAPHRCRU

    600 SAPK-600F4INSAPHrequisite note 25 Предварительный компонент

    2571612 — Новые пенсионные отчеты ODV-1 и SZV-Seniority

    Доступно для версий и SP:

    EA-HRCRU

    608 SAPK-60849INEAHRCRU

    607INEAHRCRU

    607INEAHRCRU

    607INE 60683INEAHRCRU

    605 SAPK-60598INEAHRCRU

    604 SAPK-604C1INEAHRCRU

    603 SAPK -603C9INEAHRCRU

    602 SAPK-602D4INEAHRCRU

    600 SAPK-600F5INEAHRCRU

    * Ручные инструкции после внедрения для SAP-ноты 2571612. docx

    + Примечание о предварительных требованиях 2571522 «Объекты предварительных требований для SAP-заметок 2571612»

    2574758 — Расширения для юридических отчетов с использованием области отчетности

    Доступно для версий и SP:

    SAP_HRCR2000 608SAP_HRCRU 9 -0005 SAPK-604C2INSAPHRCRU

    600 SAPK-600F6INSAPHRCRU

    + Примечание о предварительных условиях 2579634 «Объекты предварительных требований для SAP-ноты 2574758

    2570663 — Наследование SAP

    000

    000

    000 для 9_00050002

    0002, расширение

    000 для русского языка для атрибутов

    0003 608 SAPK-60850INSAPHRCRU

    604 SAPK-604C2INSAPHRCRU

    600 SAPK-600F6INSAPHRCRU

    6 различных способов компенсации недостающих значений в наборе данных (расчет данных с примерами) | Уилл Бадр

    Популярные стратегии статистического вменения отсутствующих значений в наборе данных.

    Многие реальные наборы данных могут содержать пропущенные значения по разным причинам. Они часто кодируются как NaN, пробелы или любые другие заполнители. Обучение модели с набором данных, в котором много пропущенных значений, может существенно повлиять на качество модели машинного обучения. Некоторые алгоритмы, такие как оценщики scikit-learn , предполагают, что все значения являются числовыми и имеют и удерживают значимое значение.

    Один из способов решения этой проблемы — избавиться от наблюдений, в которых отсутствуют данные.Однако вы рискуете потерять точки данных с ценной информацией. Лучшей стратегией было бы вменять недостающие значения. Другими словами, нам нужно вывести эти недостающие значения из существующей части данных. Существует три основных типа отсутствующих данных:

    • Отсутствуют случайно (MCAR)
    • Отсутствуют случайным образом (MAR)
    • Отсутствуют случайно (NMAR)

    Однако в этой статье я сосредоточусь на 6 популярные способы вменения данных для наборов перекрестных данных (набор данных временных рядов — это совсем другая история).

    Это несложно. Вы просто позволяете алгоритму обрабатывать недостающие данные. Некоторые алгоритмы могут учитывать недостающие значения и определять наилучшие значения вменения для недостающих данных на основе сокращения потерь при обучении (например, XGBoost). У некоторых других есть возможность просто игнорировать их (например, LightGBM — use_missing = false ). Однако другие алгоритмы будут паниковать и выдавать ошибку, жалуясь на отсутствующие значения (например, Scikit learn — LinearRegression). В этом случае вам нужно будет обработать недостающие данные и очистить их, прежде чем передавать их алгоритму.

    Давайте посмотрим, как еще можно вменять недостающие значения перед обучением:

    Примечание. Во всех приведенных ниже примерах используется набор данных California Housing от Scikit-learn.

    Это работает путем вычисления среднего / медианного значения для не пропущенных значений в столбце и последующей замены отсутствующих значений в каждом столбце отдельно и независимо от других. Его можно использовать только с числовыми данными.

    Среднее значение

    Плюсы:

    • Легко и быстро.
    • Хорошо работает с небольшими наборами числовых данных.

    Минусы :

    • Не учитывает корреляции между функциями. Это работает только на уровне столбца.
    • Будет давать плохие результаты для закодированных категориальных функций (НЕ используйте это для категориальных функций).
    • Не очень точно.
    • Не учитывает неопределенность условных расчетов.
    Среднее / медианное вменение

    Наиболее частое — это еще одна статистическая стратегия для вменения пропущенных значений и ДА !! Он работает с категориальными функциями (строками или числовыми представлениями), заменяя отсутствующие данные наиболее частыми значениями в каждом столбце.

    Плюсы:

    • Хорошо работает с категориальными функциями.

    Минусы:

    • Также не учитываются корреляции между функциями.
    • Это может внести систематическую ошибку в данные.
    Наиболее частое вменение

    Нулевое или постоянное вменение — как следует из названия — заменяет отсутствующие значения либо нулем, либо любым заданным вами постоянным значением

    k ближайших соседей — это алгоритм, который используется для простой классификации.Алгоритм использует « сходство признаков » для прогнозирования значений любых новых точек данных. Это означает, что новой точке присваивается значение в зависимости от того, насколько она похожа на точки в обучающем наборе. Это может быть очень полезно при прогнозировании недостающих значений путем нахождения k из ближайших соседей к наблюдению с отсутствующими данными и последующего вменения их на основе не пропущенных значений в окрестности. Давайте посмотрим на пример кода с использованием библиотеки Impyute , которая обеспечивает простой и легкий способ использования KNN для вменения:

    KNN Imputation для California Housing Dataset

    Как это работает?

    Он создает базовое среднее значение, а затем использует полученный полный список для построения KDTree. Затем он использует полученное KDTree для вычисления ближайших соседей (NN). После нахождения k-NN он берет их средневзвешенное значение.

    Плюсы:

    • Может быть намного точнее, чем методы среднего, медианного или наиболее частого вменения (это зависит от набора данных).

    Минусы:

    • С точки зрения вычислений. KNN работает, сохраняя в памяти весь обучающий набор данных.
    • K-NN довольно чувствителен к выбросам в данных ( в отличие от SVM )
    Основные шаги, используемые при множественном вменении [1]

    Этот тип вменения работает путем многократного заполнения недостающих данных.Множественные вменения (MI) намного лучше, чем одиночные вменения, поскольку они лучше измеряют неопределенность отсутствующих значений. Подход с использованием цепных уравнений также очень гибок и может обрабатывать различные переменные разных типов данных (т. Е. Непрерывных или двоичных), а также такие сложности, как границы или шаблоны пропусков опроса. Для получения дополнительной информации о механике алгоритма вы можете обратиться к исследовательской работе

    MICE вменение с использованием импьюта

    . Этот метод очень хорошо работает с категориальными и нечисловыми функциями.Это библиотека, которая изучает модели машинного обучения с использованием глубоких нейронных сетей для вменения отсутствующих значений в фрейм данных. Он также поддерживает как CPU, так и GPU для обучения.

    Расчет с использованием Datawig

    Pros :

    • Достаточно точный по сравнению с другими методами.
    • Он имеет некоторые функции, которые могут обрабатывать категориальные данные (Feature Encoder).
    • Он поддерживает процессоры и графические процессоры.

    Минусы:

    • Вменение в один столбец.
    • Может работать довольно медленно с большими наборами данных.
    • Вы должны указать столбцы, содержащие информацию о целевом столбце, который будет импулирован.

    Вменение стохастической регрессии:

    Это очень похоже на вменение регрессии, которое пытается предсказать недостающие значения, регрессируя их из других связанных переменных в том же наборе данных плюс некоторая случайная остаточная величина.

    Экстраполяция и интерполяция:

    Он пытается оценить значения из других наблюдений в пределах диапазона дискретного набора известных точек данных.

    Hot-Deck imputation:

    Работает путем случайного выбора отсутствующего значения из набора связанных и похожих переменных.

    В заключение, не существует идеального способа компенсации недостающих значений в наборе данных. Каждая стратегия может работать лучше для определенных наборов данных и отсутствующих типов данных, но может работать намного хуже для других типов наборов данных. Существует несколько установленных правил, позволяющих решить, какую стратегию использовать для определенных типов пропущенных значений, но помимо этого вы должны поэкспериментировать и проверить, какая модель лучше всего подходит для вашего набора данных.

    Ссылки:

    Типы отбора проб: методы отбора проб с примерами

    Что такое отбор проб?

    Определение выборки: Выборка — это метод выбора отдельных членов или подмножества генеральной совокупности, чтобы сделать на их основе статистические выводы и оценить характеристики всей совокупности. Исследователи в исследованиях рынка широко используют различные методы выборки, поэтому им не нужно исследовать все население для сбора действенной информации.Это также удобный по времени и экономичный метод, который, следовательно, составляет основу любого дизайна исследования. Методы выборки могут использоваться в программном обеспечении для исследовательских съемок для оптимального вывода.

    Например, , если производитель лекарств хотел бы изучить неблагоприятные побочные эффекты лекарства для населения страны, практически невозможно провести исследование, в котором участвовали бы все. В этом случае исследователь выбирает группу людей из каждой демографической группы, а затем исследует их, давая ему / ей ориентировочные отзывы о поведении препарата.

    Выберите респондентов

    Виды отбора проб: методы отбора проб

    Выборка в маркетинговых исследованиях бывает двух типов — вероятностная выборка и не вероятностная выборка. Давайте подробнее рассмотрим эти два метода выборки.

    1. Вероятностная выборка: Вероятностная выборка — это метод выборки, при котором исследователь устанавливает набор из нескольких критериев и случайным образом выбирает членов совокупности. У всех участников есть равные возможности быть частью выборки с этим параметром выбора.
    2. Невероятностная выборка: При не вероятностной выборке исследователь выбирает членов для исследования случайным образом. Этот метод выборки не является фиксированным или заранее определенным процессом отбора. Это затрудняет для всех элементов населения равные возможности для включения в выборку.

    В этом блоге мы обсуждаем различные методы вероятностной и не вероятностной выборки, которые вы можете использовать в любом исследовании рынка.

    Типы вероятностной выборки с примерами:

    Вероятностная выборка — это метод выборки, при котором исследователи отбирают выборки из более широкой совокупности с использованием метода, основанного на теории вероятности.Этот метод выборки учитывает каждого члена совокупности и формирует выборки на основе фиксированного процесса.

    Например, в генеральной совокупности из 1000 членов, каждый член будет иметь 1/1000 шанс быть выбранным для участия в выборке. Вероятностная выборка устраняет предвзятость в генеральной совокупности и дает всем членам шанс быть включенными в выборку.

    Существует четыре типа методов вероятностной выборки:

    • Простая случайная выборка: Одним из лучших методов вероятностной выборки, помогающим сэкономить время и ресурсы, является метод простой случайной выборки.Это надежный метод получения информации, при котором каждый член популяции выбирается случайно, просто случайно. Каждый человек имеет одинаковую вероятность быть выбранным в выборку.
      Например, в организации с 500 сотрудниками, если команда HR решит проводить мероприятия по построению команды, весьма вероятно, что они предпочтут вытаскивать фишки из миски. В этом случае каждый из 500 сотрудников имеет равные возможности быть избранным.
    • Кластерная выборка: Кластерная выборка — это метод, при котором исследователи делят всю совокупность на секции или кластеры, которые представляют совокупность.Кластеры идентифицируются и включаются в выборку на основе демографических параметров, таких как возраст, пол, местоположение и т. Д. Это позволяет создателю опроса очень легко получить эффективный вывод из отзывов.
      Например, если правительство США желает оценить количество иммигрантов, проживающих в континентальной части США, оно может разделить его на кластеры по штатам, таким как Калифорния, Техас, Флорида, Массачусетс, Колорадо, Гавайи и т. Д. проведение опроса будет более эффективным, поскольку результаты будут систематизированы по штатам и предоставят содержательные иммиграционные данные.
    • Систематическая выборка: Исследователи используют метод систематической выборки, чтобы регулярно выбирать представителей совокупности. Это требует выбора начальной точки для выборки и размера выборки, который можно повторять через регулярные промежутки времени. Этот тип метода отбора проб имеет заранее определенный диапазон, и, следовательно, этот метод отбора проб требует меньше всего времени.
      Например, исследователь намеревается собрать систематическую выборку из 500 человек из 5000 населения.Он / она пронумеровывает каждый элемент генеральной совокупности от 1 до 5000 и выберет каждого 10-го человека, который будет частью выборки (Общая популяция / размер выборки = 5000/500 = 10).
    • Стратифицированная случайная выборка: Стратифицированная случайная выборка — это метод, при котором исследователь делит совокупность на более мелкие группы, которые не пересекаются, но представляют всю совокупность. Во время выборки эти группы можно организовать, а затем взять выборку из каждой группы отдельно.
      Например, исследователь, который хочет проанализировать характеристики людей, принадлежащих к разным годовым доходам, создаст страты (группы) в соответствии с годовым доходом семьи.Например, менее 20 000 долларов США, 21 000 — 30 000 долларов США, 31 000–40 000 долларов США, 41 000–50 000 долларов США и т. Д. Делая это, исследователь делает вывод о характеристиках людей, принадлежащих к различным группам доходов. Маркетологи могут проанализировать, на какие группы доходов нацеливаться, а какие исключить, чтобы создать дорожную карту, которая принесет плодотворные результаты.
    Использование вероятностной выборки

    Существует несколько вариантов использования вероятностной выборки:

    • Уменьшить смещение выборки: При использовании метода вероятностной выборки смещение в выборке, полученной из генеральной совокупности, пренебрежимо мало или отсутствует.Выбор образца в основном отражает понимание и выводы исследователя. Вероятностная выборка приводит к более качественному сбору данных, поскольку выборка надлежащим образом представляет совокупность.
    • Разнообразное население: Когда население обширно и разнообразно, важно иметь адекватное представительство, чтобы данные не были искажены в сторону одной демографической группы. Например, если Square хочет понять людей, которые могут делать свои устройства для точек продаж, поможет опрос, проведенный на выборке людей в США из разных отраслей и социально-экономического положения.
    • Создание точной выборки: Вероятностная выборка помогает исследователям планировать и создавать точную выборку. Это помогает получить четко определенные данные.
    Типы невероятностной выборки с примерами

    Невероятностный метод — это метод выборки, который включает в себя сбор отзывов, основанных на возможностях исследователя или статистика отбора выборки, а не на фиксированном процессе отбора. В большинстве ситуаций результаты опроса, проведенного с маловероятной выборкой, приводят к искаженным результатам, которые могут не отражать желаемую целевую совокупность.Но бывают ситуации, такие как предварительные этапы исследования или ограничения затрат на проведение исследования, когда маловероятная выборка будет гораздо более полезной, чем другой тип.

    Четыре типа не вероятностной выборки лучше объясняют цель этого метода выборки:

    • Выборка для удобства: Этот метод зависит от легкости доступа к таким темам, как опрос клиентов в торговом центре или прохожих на оживленной улице. Его обычно называют удобной выборкой, поскольку исследователь легко выполняет ее и устанавливает контакт с испытуемыми.У исследователей почти нет полномочий выбирать элементы выборки, и это делается исключительно на основе близости, а не репрезентативности. Этот маловероятный метод выборки используется, когда есть ограничения по времени и стоимости сбора отзывов. В ситуациях, когда существуют ограничения ресурсов, например на начальных этапах исследования, используется удобная выборка.
      Например, стартапы и неправительственные организации обычно проводят в торговых центрах удобную выборку для распространения листовок с предстоящими мероприятиями или продвижения дела — они делают это, стоя у входа в торговый центр и раздавая брошюры в случайном порядке.
    • Оценочная или целенаправленная выборка: Оценочная или целенаправленная выборка формируется по усмотрению исследователя. Исследователи просто рассматривают цель исследования наряду с пониманием целевой аудитории. Например, когда исследователи хотят понять мыслительный процесс людей, заинтересованных в получении степени магистра. Критерии отбора будут такими: «Вы хотите получить степень магистра в…?» а те, кто ответил «Нет», исключаются из выборки.
    • Выборка «снежного кома»: Выборка «снежного кома» — это метод выборки, который исследователи применяют, когда объекты трудно отследить. Например, будет крайне сложно обследовать бездомных или нелегальных иммигрантов. В таких случаях, используя теорию снежного кома, исследователи могут отслеживать несколько категорий для опроса и получения результатов. Исследователи также применяют этот метод выборки в ситуациях, когда тема является очень деликатной и открыто не обсуждается, например, при опросах для сбора информации о СПИДе.Не многие жертвы с готовностью ответят на вопросы. Тем не менее, исследователи могут связаться с людьми, которых они могут знать, или с волонтерами, связанными с проблемой, чтобы связаться с жертвами и собрать информацию.
    • Выборка квоты: При выборке квот выбор элементов в этом методе выборки происходит на основе заранее установленного стандарта. В этом случае, поскольку выборка формируется на основе определенных атрибутов, созданная выборка будет иметь те же качества, что и во всей генеральной совокупности.Это быстрый метод сбора образцов.
    Использование не вероятностной выборки

    Невероятностная выборка используется для следующего:

    • Создайте гипотезу: Исследователи используют метод маловероятной выборки, чтобы создать предположение, когда ограничивается отсутствием предварительной информации. Этот метод помогает с немедленным возвратом данных и создает основу для дальнейших исследований.
    • Исследовательское исследование: Исследователи широко используют этот метод выборки при проведении качественных исследований, пилотных или поисковых исследований.
    • Бюджетные и временные ограничения: Невероятностный метод, когда есть бюджетные и временные ограничения, и необходимо собрать некоторые предварительные данные. Поскольку план опроса не является жестким, легче выбрать респондентов случайным образом и попросить их пройти опрос или анкету.
    Как вы решаете, какой тип выборки использовать?

    Для любого исследования важно точно выбрать метод выборки, который соответствует целям вашего исследования.Эффективность вашей выборки зависит от различных факторов. Вот несколько шагов, которым следуют эксперты-исследователи, чтобы выбрать лучший метод отбора проб.

    • Запишите цели исследования. Как правило, это должно быть сочетание стоимости, точности или аккуратности.
    • Определите эффективные методы выборки, которые потенциально могут достичь целей исследования.
    • Проверьте каждый из этих методов и выясните, помогают ли они в достижении вашей цели.
    • Выберите метод, который лучше всего подходит для исследования.

    Выберите респондентов

    Разница между методами вероятностной и не вероятностной выборки

    Мы рассмотрели различные типы методов выборки, указанные выше, и их подтипы. Тем не менее, чтобы выразить всю дискуссию, существенные различия между методами вероятностной выборки и методами не вероятностной выборки приведены ниже:

    Вероятностные методы выборки Недостоверные методы выборки
    Определение Вероятностная выборка — это метод выборки, при котором выборки из большей совокупности отбираются с использованием метода, основанного на теории вероятности. Невероятностная выборка — это метод выборки, при котором исследователь отбирает образцы на основе субъективного суждения исследователя, а не случайного выбора.
    Также известен как Метод случайной выборки. Метод неслучайной выборки
    Популяционная выборка Население выбирается случайным образом. Население выбрано произвольно.
    Природа Исследование окончательное. Исследование носит ознакомительный характер.
    Образец Поскольку существует метод определения выборки, демографические данные населения представлены окончательно. Поскольку метод выборки является произвольным, представление демографических данных населения почти всегда искажено.
    Затраченное время Требуется больше времени на проведение, так как план исследования определяет параметры выбора до начала исследования рынка. Этот тип метода отбора проб является быстрым, поскольку ни критерий выборки, ни критерии отбора пробы не определены.
    Результаты Этот тип выборки полностью беспристрастен, и поэтому результаты также беспристрастны и убедительны. Этот тип выборки полностью необъективен, и, следовательно, результаты также предвзяты, что делает исследование спекулятивным.
    Гипотеза В вероятностной выборке есть основная гипотеза до начала исследования, и цель этого метода — доказать гипотезу. При не вероятностной выборке гипотеза выводится после проведения исследования.

    Пример рекомендательного письма для студента, поступающего на магистерскую программу в области компьютерных наук

    Здесь вы можете найти справочное (рекомендательное) письмо, написанное для студента, поступающего на программу магистратуры в области информационных компьютерных технологий (ИКТ) в голландском университете.

    Уважаемый господин / госпожа,

    Я пишу эту ссылку по просьбе Алекса Смита, который подает заявку на магистерскую программу в вашем университете.Я знаю Алекса два года как его научный руководитель и наставник.

    За это время Алекс Смит проявил себя как молодой перспективный специалист и исследователь. Его основная специализация — прикладная математика и информатика, но в качестве исключения для академических достижений наш факультет разрешил Алексу написать свои проекты и диссертацию в области криптографии на кафедре компьютерной безопасности и прикладной алгебры.

    Как его наставник, я имел возможность наблюдать за участием и общим прогрессом студента.Я бы оценил общую успеваемость студента как отличную, потому что он получил только отличные оценки и достиг заметных результатов в различных академических и студенческих областях.

    Алекс Смит продемонстрировал огромную эффективность работы и конкурентоспособные знания и навыки в выбранной им области, успешно самостоятельно изучив некоторые из специальностей другой специализации.

    Третий год совместного проекта Алекса «Об эффективном решении задачи дискретного логарифмирования эллиптических кривых» содержал интересные идеи и решения проблем, возникающих в арифметике поля Галуа.Хотя публикация студенческих работ — дело необычное и эксклюзивное, исправленный вариант его работы сейчас находится в процессе публикации в научном журнале XXXX Государственного технического университета. Алекс обладает широким кругозором и интересуется различными областями математики и информатики. У него необычный стиль мышления и способность сочетать методы и идеи из разных дисциплин.

    Это принесло ему успех в соревнованиях ACM ICPC в нашем регионе и на международных соревнованиях, включая 1-е и 2-е места в западных субрегиональных соревнованиях ACM ICPC NEERC в 2008 и 2007 годах.Алекс Смит — инициативный, трудолюбивый и ответственный ученик с высоким уровнем энергии. Он умеет выполнять большой объем работы самостоятельно и всегда участвует в какой-либо деятельности.

    Прямо сейчас Алекс готовится к студенческой научной конференции в XXXXXX, работая докладчиком в нашем университете, и работает над своим следующим проектом, который напрямую связан с криптографией, параллельными и суперкомпьютерами под моим руководством. Алекс активно участвует в университетской жизни. Он участвует в различных университетских волонтерских мероприятиях и является руководителем студенческой исследовательской группы, занимающейся программированием и технологиями Microsoft.

    Я оцениваю Алекса Смита как умного, надежного, целеустремленного человека, готового добиваться своих целей.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *