Справка о присвоении кодов статистики: Как получить коды статистики Росстат (узнать онлайн по ИНН). Распечатать уведомление

Содержание

Коды статистики и их получение

Принимая условия настоящего Соглашения, я даю свое согласие на обработку моих персональных данных Обществу с ограниченной ответственностью «Консалта» (далее Общество), находящемуся по адресу: 105062, г. Москва, Лялин переулок, д. 5, стр.1. Реквизиты: ОГРН 1117746189142, ИНН 7722741804/КПП 770901001.

Согласие распространяется на следующую информацию: мои фамилия, имя, отчество, телефон, электронная почта, любая другая информация, относящаяся к моей личности.

Согласие на обработку персональных данных дается мною в целях:

  • предоставления мне информации об услугах, которые, по мнению Общества, могут представлять интерес для меня;
  • проведения опросов и маркетинговых, статистических и других исследований;
  • информирования меня о новых услугах Общества.

Согласие предоставляется на осуществление любых действий в отношении персональных данных, которые необходимы для достижения вышеуказанных целей, включая без ограничения: сбор, систематизацию, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), использование, распространение (в том числе передача), обезличивание, блокирование, уничтожение, а также осуществление любых иных действий с персональными данными в соответствии с действующим законодательством.

Обработка персональных данных осуществляется Обществом следующими способами:

  • обработка персональных данных с использованием средств автоматизации;
  • обработка персональных данных без использования средств автоматизации (неавтоматизированная обработка).

При обработке персональных данных Обществом не ограничена в применении способов их обработки.

Настоящим я признаю, что Общество имеет право предоставить третьим лицам мои персональные данные, если:

  • я предоставляю свое прямое согласие на передачу своих персональных данных третьим лицам;
  • раскрытие моих персональных данных необходимо для оказания мне услуг и/или для обработки моих персональных данных. В случае, когда Общество передает мои персональные данные третьим лицам, Общество требует от третьих лиц соблюдения конфиденциальности моих персональных данных.

Настоящее согласие дается до истечения сроков хранения соответствующей информации или документов, содержащих указанную выше информацию, определяемых в соответствии с действующим законодательством РФ, после чего может быть отозвано посредством направления мною письменного уведомления Обществу не менее чем за 1 (один) месяц до момента отзыва Согласия.

За исключением случаев, предусмотренных действующим законодательством РФ и настоящим Соглашением, Общество обязуется без прямого согласия Пользователя не передавать персональные данные Пользователя третьим лицам, не обмениваться персональными данными Пользователя с третьими лицами.

Узнать ОКПО организации по ИНН в 2020 году

Что такое ОКПО

Этот термин расшифровывается как Общероссийский классификатор предприятий и организаций. На сегодняшний день правила его ведения установлены Приказом Росстата от 29.03.2017 № 211. Код присваивается каждой организации и индивидуальному предпринимателю, которые ведут деятельность на территории РФ. Его использование необходимо для:

  • идентификации хозяйствующих субъектов;
  • совместимости государственных информационных ресурсов, в которых содержатся сведения о хозяйствующих субъектах;
  • сопоставимости статистических данных;
  • автоматизированной обработки информации.

Если компания имеет филиалы, то идентификатор присваивается каждому из них. При помощи специальных сервисов достаточно просто узнать код ОКПО по ИНН организации.

Подробнее: Как оформить ИНН юрлицу

Код используется при заполнении многих первичных документов по унифицированным формам (кассовые, кадровые, по реализации товаров и другие документы), для сдачи статистической и бухгалтерской отчетности.

Подробнее: Перечень основных кадровых и статистических отчетов

Присвоение кодов статистики

Обязанность присвоения кода и иных связанных с ним классификаторов возложена на органы государственной статистики. Происходит присвоение номера в Общероссийском классификаторе предприятий и организаций (ОКПО) автоматически при получении органом статистики сведений о регистрации компании или индивидуального предпринимателя.

Сведения о присвоенном идентификаторе и о других статистических кодах вновь созданного хозяйствующего субъекта направляются ему в соответствующем информационном письме.

Код не меняется на всем протяжении деятельности, и его повторное использование невозможно пять лет после прекращения деятельности предыдущего владельца — хозяйствующего субъекта.

Что же делать, если утеряно информационное письмо или необходимо проверить данные, предоставленные контрагентом? Чтобы найти код ОКПО по ИНН по своей компании, надо обратиться в территориальный орган статистики с запросом копии информационного письма. Но это займет достаточно много времени. С развитием открытых информационных систем многих госорганов и госслужб в сети Интернет стало возможным добыть такие сведения быстро и совершенно бесплатно.

Далее на примере ПАО Сбербанк (его идентификационный номер налогоплательщика — 7707083893) покажем, как можно код ОКПО по ИНН узнать онлайн бесплатно.

Используем электронные сервисы ФНС

Поскольку регистрацией хозяйствующих субъектов занимается Федеральная налоговая служба, то первым делом возникает вопрос, есть ли возможность узнать ОКПО по ИНН организации на сайте налоговой.

На сайте ФНС России узнать такую информацию не получится. Выписки из ЕГРЮЛ и ЕГРИП, которые открыты в публичном доступе на сайте nalog.ru, не содержат таких сведений. Выписку можно получить по ИНН или наименованию компании в сервисе «Проверь себя и контрагента».

Какими бесплатными сервисами воспользоваться

Существуют множество компаний, предлагающих свои услуги по поиску и предоставлению любой необходимой информации, в том числе и статистических идентификаторов. Самый простой и бесплатный способ узнать ОКПО по ИНН — это обратиться к официальному сервису Федеральной службы государственной статистики. Перейдя на сервис, необходимо:

  1. Выбрать раздел «Получить данные о кодах и формах».
  2. Ввести известный нам десятизначный номер налогоплательщика (ИНН).
  3. Нажать кнопку «Получить».

В результате поиска будет получен список идентификаторов, присвоенных компании и ее филиалам.

Воспользуйтесь прямой формой для поиска интересующих вас идентификаторов.

Благодаря сервису Росстата, можно узнать не только, где найти свой ОКПО, но и проверить другие важные идентификаторы, присвоенные организации. Нажатие кнопки «Экспортировать коды ОК ТЭИ» внизу страницы позволит получить уведомление, содержащее перечень всех цифровых кодов, присвоенных организации Росстатом, это, к примеру, позволит узнать по ИНН ОКОПФ организации (код по общероссийскому классификатору организационно-правовых форм).

Уведомление

Скачать образец уведомления о кодах классификаторов

Помимо прочего, сервис позволяет получить перечень статистических отчетных форм, которые компания должна предоставлять в Росстат. Для этого необходимо в списке нажать кнопку «Перечень форм».

Подробнее: Какие формы Росстат требует сдавать по новым образцам

Если необходимо ОКПО по ИНН узнать онлайн, с некоторых сайтов территориальных органов Росстата доступен прямой переход на этот сервис. Росстат-Москва, например, разместил необходимую ссылку сразу на главной странице.

Прочие бесплатные сервисы

Бесплатно найти ОКПО по ИНН организации позволяют и другие вполне надежные интернет-ресурсы. Рассмотрим сервисы, на которых доступны сведения об ОКПО любой компании совершенно бесплатно, без отправки подтверждающих SMS.

Контур.Фокус

На ресурсе размещены основные сведения об организациях. Для поиска необходимо перейти в раздел «Попробуйте сами» и ввести ИНН.

В результате поиска будет получена страница со всеми открытыми данными по компании. В том числе в левом нижнем углу будет отражена и информация об искомом идентификаторе.

СБИС.

Контрагенты

Сервис работает аналогично предыдущему. При переходе на сайт и вводе ИНН будет получена вся открытая информация о компании.

База данных КОНТРАГЕНТ (К-Агент)

Поиск организации производится по номеру налогоплательщика. Процедура, как узнать по ИНН код ОКПО, на этом сайте очень похожа на прочие.

Сведения, полученные при поиске, содержат меньше информации, чем на ранее описанных ресурсах. Но результат отразит в том числе и искомую информацию.

Об утверждении формы федерального статистического наблюдения с указаниями по ее заполнению для организации Федеральным агентством водных ресурсов федерального статистического наблюдения об использовании воды (с изменениями на 12 марта 2020 года)

Об утверждении формы федерального статистического наблюдения с указаниями по ее заполнению для организации Федеральным агентством водных ресурсов федерального статистического наблюдения об использовании воды

(с изменениями на 12 марта 2020 года)

____________________________________________________________________
Документ с изменениями, внесенными:
приказом Росстата от 12 марта 2020 года N 118 (изменения введены в действие с отчета за 2020 год).
____________________________________________________________________

В соответствии с подпунктом 5.5 Положения о Федеральной службе государственной статистики, утвержденного постановлением Правительства Российской Федерации от 2 июня 2008 г. N 420, и во исполнение позиции 23.1 Федерального плана статистических работ, утвержденного распоряжением Правительства Российской Федерации от 6 мая 2008 г. N 671-р,

приказываю:

1. Утвердить представленную Федеральным агентством водных ресурсов годовую форму федерального статистического наблюдения N 2-ТП (водхоз) «Сведения об использовании воды» с указаниями по ее заполнению, сбор и обработка данных по которой осуществляются Росводресурсами, и ввести ее в действие с отчета за 2019 год (Приложение).

2. Данные по указанной в пункте 1 настоящего приказа форме федерального статистического наблюдения предоставлять по адресам и в сроки в соответствии с установленными в форме.

3. С введением указанной в пункте 1 настоящего приказа формы федерального статистического наблюдения признать утратившими силу приказы Росстата:

от 19 октября 2009 г. N 230 «Об утверждении статистического инструментария для организации Росводресурсами федерального статистического наблюдения об использовании воды»;

от 28 ноября 2011 г. N 466 «О внесении изменений в форму федерального статистического наблюдения N 2-ТП (водхоз) «Сведения об использовании воды» с указаниями по ее заполнению, утвержденную приказом Росстата от 19.10.2009 N 230″;

от 5 мая 2016 г. N 227 «О внесении изменений в статистический инструментарий для организации Федеральным агентством водных ресурсов федерального статистического наблюдения за использованием воды, утвержденный приказом Росстата от 19 октября 2009 N 230»;

от 14 ноября 2019 г. N 663 «О внесении изменения в указания по заполнению формы федерального статистического наблюдения N 2-ТП (водхоз) «Сведения об использовании воды», утвержденной приказом Росстата от 19 октября 2009 г. N 230″.

Руководитель
П.В.Малков

Форма N 2-ТП (водхоз) «Сведения об использовании воды»

УТВЕРЖДЕНА
приказом Росстата
от 27 декабря 2019 года N 815
(В редакции, введенной в действие с отчета за 2020 год
приказом Росстата от 12 марта 2020 года N 118. —
См. предыдущую редакцию)

Предоставляют:

Сроки предоставления

Форма N 2-ТП (водхоз)

юридические лица, граждане, осуществляющие предпринимательскую

22 января
после отчетного

Приказ Росстата:
Об утверждении формы

деятельность без образования

периода

от

N

юридического лица (индивидуальные предприниматели), осуществляющие

О внесении изменений
(при наличии)

пользование водными объектами,

от

12. 03.2020

N

118

получающие воду из систем

от

N

водоснабжения (полный перечень респондентов приведен в указаниях по заполнению формы федерального статистического наблюдения):

— территориальному органу Росводресурсов в субъекте Российской

Федерации

Годовая

Наименование отчитывающейся организации

Почтовый адрес

————————————————————————————————————————————

Линия отрыва (для отчетности, предоставляемой индивидуальным предпринимателем)

Код

Код

формы
по ОКУД

отчитывающейся организации по ОКПО (для территориально обособленного подразделения и головного подразделения юридического лица — идентификационный номер)

1

2

3

4

5

6

0609060

Раздел 1.

Забрано из природных источников, получено от поставщиков, использовано, передано и потеряно воды

Т1

Код по ОКЕИ: километр — 008

N
строки

Договор (Д), Лицензия (Л), Решение (Р)

Источник водоснабжения

тип (Д, Л, Р)

номер

дата

код типа источника

код водного объекта

расстояние от устья, км

А

1

2

3

4

5

6

11

12

13

14

15

Код по ОКЕИ: тысяча кубических метров — 114

N

Коды

Допус-

Забрано или получено по периодам

стро-
ки

поста-
вщика по ГУИВ

кате-
гории каче-
ства воды

по ОКАТО

ВХУ

тимый
объем
забора воды

Всего за год

январь

фев-
раль

март

апрель

май

июнь

июль

А

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

11

12

13

14

15

Код по ОКЕИ: тысяча кубических метров — 114

N

Забрано или получено по периодам

Учтено

Потери

Использовано

стро-
ки

август

сен-
тябрь

октя-
брь

ноя-
брь

дека-
брь

средс-
твами
изме-

при транс-
порти-

коды территорий

расходы в системах водоснабжения

Всего за год

рений

ровке

по ОКАТО

ВХУ

оборо-
тного

повто-
рного

А

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

11

12

13

14

15

Код по ОКЕИ: тысяча кубических метров — 114

N

Использовано за год по кодам видов использования

Передано для использования или отведения

стро-
ки

без использования, по кодам категорий воды

после исполь-
зования

код

объем

код

объем

код

объем

код

объем

код

объем

код

объем

код

объем

код

объем

код

объем

А

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

47

48

49

11

12

13

14

15

Раздел 2.

Водоотведение

Т2

Код по ОКЕИ: километр — 008

N

Решение (Р) / Лицензия (Л)

Приемник отведенных вод

строки

тип
(Р, Л)

номер

дата

код типа приемника

код водного объекта

расстояние от устья, км

А

1

2

3

4

5

6

21

22

23

24

25

Код по ОКЕИ: тысяча кубических метров — 114

N

Коды

Допус-

Отве-

Учтено

Отведено в водные объекты

Мощ-

стро-
ки

кате-
гории

по ОКАТО

ВХУ

тимый
объем

дено воды,

средс-
твами

загрязненных

норма-
тивно

нормативно-
очищенных

ность
очис-

каче-
ства
воды

водоот-
ведения

всего за год

изме-
рений

без очи-
стки

недо-
стато-
чно
очи-
щен-
ных

чис-
тых (без очи-
стки)

код
очис-
тного соору-
жения

объем

тных
соору-
жений

А

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

21

22

23

24

25

Код по ОКЕИ: тысяча кубических метров — 114

N

Отведено за месяц

стро-
ки

январь

фев-
раль

март

апрель

май

июнь

июль

август

сен-
тябрь

октя-
брь

ноя-
брь

дека-
брь

А

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

21

22

23

24

25

Код по ОКЕИ: тонна — 168; килограмм — 166

N
стро-

Содержание загрязняющих веществ (масса ЗВ) в отведенных водах по кодам загрязняющих веществ (коды ЗВ)

ки

код

масса

код

масса

код

масса

код

масса

код

масса

код

масса

код

масса

код

масса

А

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

21

22

23

24

25

Код по ОКЕИ: тонна — 168; килограмм — 166

N
стро-

Содержание загрязняющих веществ (масса ЗВ) в отведенных водах по кодам загрязняющих веществ (коды ЗВ)

ки

код

масса

код

масса

код

масса

код

масса

код

масса

код

масса

код

масса

код

масса

А

47

48

49

50

51

52

53

54

55

56

57

58

59

60

61

62

21

Форма 1-Т (проф).

Сведения о численности и потребности организаций в работниках по профессиональным группам | Образец — бланк — форма

Сведения по форме N 1-Т(проф) предоставляют юридические лица (кроме субъектов малого предпринимательства), определенные вследствие проведения научно-обоснованной выборки отчетных единиц.

При наличии у юридического лица обособленных подразделений настоящая форма заполняется как по каждому обособленному подразделению, так и по юридическому лицу без этих обособленных подразделений.

Заполненные формы предоставляются в территориальные органы Росстата как по месту нахождения соответствующего обособленного подразделения, так и по месту нахождения юридического лица.

Руководитель юридического лица назначает должностных лиц, уполномоченных предоставлять статистическую информацию от имени юридического лица.

Форму федерального статистического наблюдения предоставляют также филиалы, представительства и подразделения действующих на территории Российской Федерации иностранных организаций в порядке, установленном для юридических лиц.

В адресной части формы указывается полное наименование отчитывающейся организации в соответствии с учредительными документами, зарегистрированными в установленном порядке, затем в скобках — краткое наименование. На бланке формы, содержащей сведения по обособленному подразделению юридического лица, указывается наименование обособленного подразделения и юридического лица, к которому оно относится.

По строке «Почтовый адрес» указывается наименование субъекта Российской Федерации, юридический адрес с почтовым индексом, если фактический адрес не совпадает с юридическим, то указывается фактическое местонахождение респондента (почтовый адрес). Для обособленных подразделений, не имеющих юридического адреса, указывается почтовый адрес с почтовым индексом.

В кодовой части в обязательном порядке проставляется код Общероссийского классификатора предприятий и организаций (ОКПО) на основании Уведомления о присвоении кода ОКПО, направляемого (выдаваемого) организациям территориальными органами государственной статистики.

В случае делегирования полномочий по предоставлению статистической отчетности от имени юридического лица обособленному подразделению, обособленным подразделением в кодовой части формы указывается код ОКПО (для филиала) или идентификационный номер (для обособленного подразделения, не имеющего статуса филиала), который устанавливается территориальным органом Росстата по месту расположения обособленного подразделения.

2. В графе 4 раздела 1 в списочную численность работников включаются наемные работники, работавшие по трудовому договору и выполнявшие постоянную, временную или сезонную работу, а также работавшие собственники организаций, получавшие заработную плату в данной организации.

Работники, оформленные в соответствии с трудовым договором на неполное рабочее время, учитываются в списочной численности, как целые единицы. Работники, совмещающие в организации несколько профессий, учитываются только один раз по основной профессии.

Не включаются следующие работники:

  • принятые на работу по совместительству из других организаций;
  • выполнявшие работы по договорам подряда и другим договорам гражданско-правового характера;
  • женщины, находившиеся в отпусках по беременности и родам или в отпуске по уходу за ребенком;
  • военнослужащие при исполнении ими обязанностей военной службы.

3. При распределении работников по профессиональным группам (занятиям) следует руководствоваться Общероссийским классификатором занятий (ОКЗ), введенным в действие Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 12.12.2014 N 2020-ст.

Для правильного распределения работников организаций по профессиональным группам следует пользоваться Справочником распределения работников по подгруппам и группам ОКЗ, который размещен на сайте Росстата в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет»: www.gks.ru в рубрике Информация для респондентов/Формы федерального государственного статистического наблюдения/Альбом форм федерального статистического наблюдения, сбор и обработка данных по которым осуществляются в системе Федеральной службы государственной статистики, на 2016 год/20. Рынок труда/форма N 1-Т (проф). Справочник разработан в формате Excel и содержит 9 листов, каждый из которых соответствует одной из основных групп. В соответствии с программой обследования в основных группах с 2 по 5 приводится перечень занятий по начальным группам в 1, 6, 7 и 8 основных группах — по малым группам, а в 9 основной группе «Неквалифицированные работники» — по подгруппам. По каждой профессиональной группе ОКЗ приводится перечень профессий, входящих в эту группу.

4. В графе 5 указывается потребность организации в работниках для замещения имеющихся вакантных рабочих мест в распределении по профессиональным группам. Вакансия половины ставки (0,5) по штату учитывается как целая единица.

К вакантным рабочим местам относятся места, освободившиеся в случае увольнения сотрудников, ухода в отпуск по беременности и родам или в отпуск по уходу за ребенком, а также вновь созданные рабочие места, на которые планируется принять сотрудников в течение 30 дней после отчетного периода. В случае если вакантные места заняты внутренними совместителями и организация не предпринимает активных действий по поиску работников, то в форме N 1-Т (проф) эту потребность в работниках отражать не следует.

5. Распределение потребности предприятий в работниках по профессиональным группам производится аналогично распределению списочного состава (см. п. 3 ).

Statisticshelpdesk — О нас — Онлайн-статистика Служба помощи по назначению домашних заданий

Statisticshelpdesk — О нас — Онлайн-статистика Служба помощи по назначению домашних заданий

О СТАТИСТИКЕ СПРАВОЧНИК

Statisticshelpdesk. com, пионер в области услуг онлайн-образования, предоставляет эксклюзивную академическую помощь в виде помощи по домашнему заданию, помощи по заданиям, помощи по проектам, помощи по диссертациям, онлайн-репетиторства, помощи в подготовке к экзаменам студентам школ, колледжей и университетов .Наши сертифицированные онлайн-преподаватели обладают огромным опытом и многолетним опытом в своих предметных областях, коммуникативными навыками, каждый из которых имеет как минимум 5-летний опыт работы в своих соответствующих предметах и ​​областях, каждый из них, по крайней мере, является аспирантом с хорошим академическим опытом. экспертов также являются докторами наук, которые дают самые качественные и бесплатные ответы на вопросы, заданные студентами в заданный срок, без плагиата.

ПОМОЩЬ 24×7

Требуется ли репетиторство для учащихся K-12 классов или студентов колледжей.Statisticshelpdesk.com помог тысячам студентов преуспеть в учебе из разных стран, таких как США, Великобритания, Канада, Германия, Австралия, Новая Зеландия и т. Д. Наши услуги доступны для студентов во всех уголках мира, по любой программе получения степени, и любой уровень обучения. Если вам нужна высококачественная помощь по назначению статистики, помощь в онлайн-обучении, помощь в домашнем задании по статистике, мы здесь, чтобы помочь вам.

В STATISTICSHELPDESK МЫ ПРЕДОСТАВЛЯЕМ

  • Онлайн-решения для всех видов запросов, связанных со справкой по статистике, справкой по домашнему заданию, онлайн-обучением, справкой по диссертациям, справкой по подготовке к экзамену
  • Доступность репетиторов круглосуточно по низким и доступным ценам
  • Предоставляем качественное, без плагиата, своевременную доставку, качественное образование
  • 100% конфиденциальность, помогая вам с высочайшим профессионализмом
  • С нашими опытными преподавателями мы предоставим вам удовлетворительное, точное и высококачественное решение.
  • ЗАДАЧИ ВЫСОКОГО КАЧЕСТВА

    Статистические задания, домашнее задание по статистике и все статистические работы программного обеспечения — это сложные задачи, которые приводят к стрессу и разочарованию, но это не обязательно должно быть именно так. Statisticshelpdesk.com — это специальный сайт, посвященный статистике и всем темам, связанным со статистикой. Приходите к нам сегодня, и мы предоставим вам высококвалифицированных, преданных своему делу и знающих экспертов любого уровня — даже экспертов уровня PhD. Когда вам нужны высококачественные статистические данные, вам не придется идти на компромисс с качеством и конфиденциальностью. И мы обеспечиваем высочайший профессионализм, который включает в себя качество и конфиденциальность.

    Авторские права © 2012-2021 Statisticshelpdesk.com, Все права защищены

    Что такое кодовая книга? | SAMHDA

    Кодовая книга предоставляет информацию о структуре, содержании и макете файла данных. Пользователям настоятельно рекомендуется просмотреть кодовую книгу исследования перед загрузкой файла (ов) данных.

    Хотя кодовые книги сильно различаются по качеству и количеству предоставляемой информации, типичная кодовая книга включает:

    1. Расположение столбцов и ширина для каждой переменной
    2. Определения различных типов записей
    3. Коды ответов для каждой переменной
    4. Коды, используемые для индикации отсутствия ответа и отсутствия данных
    5. Точные вопросы и шаблоны пропусков, использованные в опросе
    6. Другие указания содержания и характеристик каждой переменной

    Дополнительно кодовые книги могут также содержать:

    1. Частоты ответа
    2. Цели исследования
    3. Определения понятий
    4. Описание плана и методологии исследования
    5. Копия опросного листа
    6. Информация о сборе, обработке данных и качестве данных

    Тело кодовой книги описывает содержимое файла данных. Для каждой переменной в файле данных обычно включаются следующие элементы:

    1. Имя переменной : указывает номер или имя переменной, присвоенное каждой переменной в сборе данных.
    2. Расположение столбца переменной : указывает начальное положение и ширину переменной. Если переменная относится к типу множественного ответа, то указанная ширина соответствует ширине одного ответа.
    3. Метка переменной : указывает сокращенное описание переменной (максимум 40 символов), которое может использоваться для идентификации переменной.В некоторых случаях расширенную версию имени переменной можно найти в списке описания переменных.
    4. Код отсутствующих данных : указывает значения и метки отсутствующих данных. Если «9» является отсутствующим значением, тогда в кодовой книге может быть указано «9 = отсутствующие данные». Другие примеры отсутствующих меток данных включают «Отказано», «Не знаю», «Пусто (нет ответа)» и «Законный пропуск». Некоторое программное обеспечение для анализа требует, чтобы определенные типы данных были исключены из анализа и обозначены как «недостающие данные» (т.е., несоответствующие, неустановленные, неустановленные или неоднозначные категории данных). Пользователи могут использовать эти коды «Отсутствующие данные» по мере необходимости.
    5. Значение кода : указывает значения кода, встречающиеся в данных для переменной.
    6. Метка значения : указывает текстовые определения кодов. В определениях кода обычно используются сокращения «DK» («Не знаю»), «NA» («Не установлено») и «INAP» («Неприменимо»).

    Как кодировать качественное исследование (2020)

    Автор: Алена Меделян, кандидат наук — Обработка естественного языка и машинное обучение

    Сколько часов вы потратили, сидя перед таблицами Excel, пытаясь найти новые идеи на основе отзывов клиентов?

    Вы знаете, что ответы на открытые вопросы для опроса дают вам больше практических сведений, чем если вы спрашиваете своих клиентов только о числовом показателе Net Promoter Score (NPS). Но когда вы задаете открытые вопросы с произвольным текстом, вы получаете сотни (или даже тысячи) ответов с произвольным текстом.

    Как превратить весь этот текст в поддающуюся количественной оценке применимую информацию о потребностях и ожиданиях ваших клиентов? Кодируя качественные данные.

    Продолжайте читать, чтобы узнать:

    • Что означает кодирование качественных данных (и почему это важно)
    • Различные методы кодирования качественных данных
    • Как вручную кодировать качественные данные, чтобы найти важные темы в ваших данных

    Что такое кодирование в качественном исследовании?

    Кодирование — это процесс маркировки и организации ваших качественных данных для определения различных тем и взаимосвязей между ними.

    При кодировании отзывов клиентов вы назначаете ярлыки словам или фразам, которые представляют важные (и повторяющиеся) темы в каждом ответе. Эти ярлыки могут быть словами, фразами или числами; мы рекомендуем использовать слова или короткие фразы, поскольку их легче запомнить, просмотреть и систематизировать.

    Кодирование качественного исследования для поиска общих тем и концепций является частью тематического анализа, который является частью качественного анализа данных. Тематический анализ извлекает темы из текста, анализируя структуру слова и предложения.

    Что такое качественный анализ данных?

    Качественный анализ данных — это процесс изучения и интерпретации качественных данных, чтобы понять, что они представляют.

    Качественные данные — это любые нечисловые и неструктурированные данные; при просмотре отзывов клиентов качественные данные обычно относятся к любым дословным или текстовым отзывам, таким как обзоры, открытые ответы в опросах, жалобы, сообщения в чате, интервью с клиентами, заметки о случаях или сообщения в социальных сетях

    Например, показатель NPS может быть строго количественным, но когда вы спрашиваете клиентов, почему они дали вам оценку, вам потребуются методы качественного анализа данных, чтобы понять, какие комментарии клиенты оставляют вместе с числовыми ответами.

    Виды качественного анализа данных

    1. Контент-анализ: это наиболее распространенный пример качественного анализа данных. Это относится к категоризации, тегированию и тематическому анализу качественных данных. Это может включать объединение результатов анализа с поведенческими данными для более глубокого понимания.
    2. Повествовательный анализ: Некоторые качественные данные, такие как интервью или полевые заметки, могут содержать рассказ. Например, процесс выбора товара, его использования, оценки его качества и решения покупать или не покупать этот товар в следующий раз.Повествовательный анализ помогает понять основные события и их влияние на общий результат.
    3. Анализ дискурса: Это относится к анализу того, что люди говорят в социальном и культурном контексте. Это особенно полезно, когда вы сосредоточены на создании или укреплении бренда.
    4. Анализ структуры: При выполнении качественного анализа данных полезно иметь структуру. Кодовый фрейм (иерархический набор тем, используемых при кодировании качественных данных) является примером такой структуры.
    5. Обоснованная теория: этот метод анализа начинается с формулировки теории на основе одного случая данных. Поэтому теория «основана» на реальных данных. Затем можно изучить дополнительные случаи, чтобы убедиться, что они релевантны и могут ли они дополнить исходную теорию.
    Программное обеспечение для качественного анализа данных

    Достижения в области обработки естественного языка и машинного обучения позволили автоматизировать анализ качественных данных, в частности анализ содержания и структуры

    В то время как ручной анализ, выполняемый человеком, по-прежнему популярен из-за его высокой точности, автоматизация анализа быстро становится предпочтительным выбором.В отличие от ручного анализа, который подвержен систематическим ошибкам и не масштабируется до количества качественных данных, которые генерируются сегодня, автоматический анализ не только более согласован и, следовательно, может быть более точным, но также может сэкономить массу времени и, следовательно, Деньги.

    Наиболее часто используемым программным обеспечением для автоматического качественного анализа данных является программное обеспечение для анализа текста, такое как Thematic.


    Пример анализа качественных данных: тематическая классификация качественных данных по темам

    Почему важно кодировать качественные данные?

    Кодирование качественных данных упрощает интерпретацию отзывов клиентов.Присвоение кодов словам и фразам в каждом ответе помогает уловить суть ответа, что, в свою очередь, помогает лучше анализировать и обобщать результаты всего опроса.

    Исследователи используют кодирование и другие процессы качественного анализа данных, чтобы помочь им принимать решения на основе данных на основе отзывов клиентов. Когда вы используете кодирование для анализа отзывов клиентов, вы можете количественно определить общие темы на языке клиента. Это упрощает точную интерпретацию и анализ удовлетворенности клиентов.

    Автоматическое и ручное кодирование качественных данных

    Методы кодирования качественных данных делятся на две категории: автоматическое кодирование и ручное кодирование.

    Вы можете автоматизировать кодирование качественных данных с помощью программного обеспечения для тематического анализа. Программное обеспечение для тематического анализа и качественного анализа данных использует машинное обучение, искусственный интеллект (AI) и обработку естественного языка (NLP) для кодирования ваших качественных данных и разбиения текста на темы.

    Программное обеспечение для тематического анализа является автономным, что означает…

    • Нет необходимости заранее настраивать темы или категории.
    • Алгоритм не нужно обучать — он учится сам по себе.
    • Вы можете легко захватить «неизвестное неизвестное», чтобы определить темы, которые вы, возможно, не заметили самостоятельно.

    … все это сэкономит ваше время (и избавит от лишней головной боли) при анализе отзывов клиентов.

    Недавно программное обеспечение для тематического анализа было отнесено к категории Unified Data Analytics.

    Что такое тематическое кодирование?

    Тематическое кодирование, также называемое тематическим анализом, представляет собой тип качественного анализа данных, который находит темы в тексте, анализируя значение слов и структуру предложения.

    Когда вы используете тематическое кодирование, например, для анализа отзывов клиентов, вы можете узнать, какие темы наиболее часто встречаются в отзывах. Это поможет вам точным и действенным образом понять, что движет удовлетворенностью клиентов.

    Чтобы узнать больше о том, как программное обеспечение тематического анализа помогает автоматизировать процесс кодирования данных, ознакомьтесь с этой статьей.

    Как вручную кодировать качественные данные

    В оставшейся части поста мы сосредоточимся на ручном кодировании.У разных исследователей разные процессы, но ручное кодирование обычно выглядит примерно так:

    1. Выберите, будете ли вы использовать дедуктивное или индуктивное кодирование.
    2. Прочтите свои данные, чтобы понять, как они выглядят. Назначьте свой первый набор кодов.
    3. Просматривайте данные построчно, чтобы кодировать как можно больше. На этом этапе ваши коды должны стать более подробными.
    4. Классифицируйте свои коды и выясните, как они вписываются в рамку кодирования.
    5. Определите, какие темы возникают чаще всего, и действуйте в соответствии с ними.

    Давайте разберемся немного подробнее …

    Дедуктивное кодирование и индуктивное кодирование

    Прежде чем приступить к качественному кодированию данных, вам необходимо решить, какие коды вы будете использовать.

    Что такое дедуктивное кодирование?

    Дедуктивное кодирование означает, что вы начинаете с заранее определенного набора кодов, а затем назначаете эти коды новым качественным данным. Эти коды могут быть получены из предыдущего исследования, или вы, возможно, уже знаете, какие темы вам интересны.Дедуктивное кодирование также называется кодированием, основанным на концепциях.

    Например, вы проводите опрос о впечатлениях клиентов. Вы хотите понять проблемы, возникающие из-за длительного времени ожидания вызова, поэтому вы решили сделать «время ожидания» одним из своих кодов, прежде чем начинать просмотр данных.

    Дедуктивный подход может сэкономить время и гарантировать, что области ваших интересов будут закодированы. Но также нужно остерегаться предвзятости; когда вы начинаете с предопределенных кодов, у вас есть предвзятость относительно того, какими будут ответы.Убедитесь, что вы не упускаете из виду другие важные темы, слишком сильно сосредотачиваясь на доказательстве собственной гипотезы.

    Что такое индуктивное кодирование?

    Индуктивное кодирование , также называемое открытым кодированием, начинается с нуля и создает коды на основе самих качественных данных. У вас нет установленной кодовой книги; все коды возникают непосредственно из ответов на опрос.

    Вот как работает индуктивное кодирование:

    1. Разбейте качественный набор данных на более мелкие образцы.
    2. Считайте образец данных.
    3. Создайте коды, которые будут охватывать образец.
    4. Перечитайте образец и примените коды.
    5. Считайте новую выборку данных, применив коды, созданные для первой выборки.
    6. Отметьте, где коды не совпадают или вам нужны дополнительные коды.
    7. Создайте новые коды на основе второго образца.
    8. Вернитесь и снова перекодируйте все ответы.
    9. Повторяйте действия с шага 5, пока не закодируете все свои данные.

    Если вы добавляете новый код, разделяете существующий код на два или изменяете описание кода, обязательно проверьте, как это изменение повлияет на кодирование всех ответов.В противном случае одни и те же ответы в разных точках опроса могут иметь разные коды.

    Похоже, много работы, правда? Индуктивное кодирование — это итеративный процесс, что означает, что он занимает больше времени и является более тщательным, чем дедуктивное кодирование. Но это также дает вам более полный и непредвзятый взгляд на темы во всех ваших данных.

    Классифицируйте свои коды с помощью фреймов кодирования

    После создания кодов их необходимо поместить в рамку кодирования. Рамка кодирования представляет собой организационную структуру тем вашего исследования. Есть два типа фреймов кодирования: плоские и иерархические.

    Плоская кодирующая рамка

    Плоский кадр кодирования назначает одинаковый уровень специфичности и важности каждому коду. Хотя это может показаться более простым и быстрым методом ручного кодирования, может быть сложно организовать и перемещаться по темам и концепциям, поскольку вы создаете все больше и больше кодов. Это также затрудняет определение наиболее важных тем, что может замедлить принятие решений.

    Кадр иерархического кодирования

    Иерархические фреймы помогают организовать коды в зависимости от того, как они соотносятся друг с другом. Например, вы можете систематизировать коды, исходя из чувств ваших клиентов по определенной теме:

    Пример кадра иерархического кодирования

    В этом примере:

    1. Код верхнего уровня описывает тему (обслуживание клиентов).
    2. Код среднего уровня определяет, является ли тональность положительной или отрицательной.
    3. На третьем уровне подробно описывается атрибут или конкретная тема, связанная с темой.

    Поддерживает иерархическое формирование кадров. кодовый фрейм большего размера и позволяет вам систематизировать коды на основе организационной структуры.Это также позволяет использовать разные уровни детализации в коде.

    Независимо от того, являются ли ваши кодовые фреймы иерархическими или плоскими, ваши кодовые фреймы должны быть гибкими. Ручной анализ данных опроса требует много времени и усилий; убедитесь, что вы можете использовать свои результаты в разных контекстах.

    Например, если в вашем опросе клиентов спрашивают об обслуживании клиентов, вы можете использовать только коды, которые фиксируют ответы об обслуживании клиентов. Тогда вы понимаете, что в ответах на один и тот же опрос много комментариев о продуктах вашей компании.Чтобы узнать больше о том, что люди говорят о ваших продуктах, вам, возможно, придется кодировать все ответы с нуля! Гибкая рамка кодирования охватывает различные темы и идеи, что позволяет повторно использовать результаты позже.

    Советы по кодированию качественных данных

    Теперь, когда вы знаете основы кодирования качественных данных, вот несколько советов, как максимально эффективно использовать качественные исследования.

    Используйте кодовую книгу, чтобы отслеживать свои коды

    По мере того, как вы кодируете все больше и больше данных, может быть трудно запомнить все ваши коды из головы.Отслеживание кодов в кодовой книге помогает организовать весь процесс анализа данных. Ваша кодовая книга может быть такой же простой, как электронная таблица Excel или текстовый редактор. По мере того как вы кодируете новые данные, добавляйте новые коды в свою кодовую книгу и реорганизуйте категории и темы по мере необходимости.

    Обязательно отслеживать:

    • Метка, используемая для каждого кода
    • Описание концепции или темы, к которой относится код
    • Кто изначально его закодировал
    • Дата, когда он был первоначально закодирован или обновлен
    • Любые примечания о том, как код соотносится с другими кодами в вашем анализе

    Создавайте качественные коды

    Ваши коды должны выполнять следующие 4 функции:

    1. Покажите как можно больше ответов на опрос. Код должен быть достаточно общим, чтобы его можно было применить к нескольким комментариям, но достаточно конкретным, чтобы его можно было использовать при анализе. Например, «Продукт» — это обширный код, охватывающий множество ответов, но он также довольно расплывчатый. А как насчет продукта? С другой стороны, фраза «Продукт перестает работать после 3 часов использования» очень специфична и, вероятно, не применима ко многим ответам. «Плохое качество продукта» или «короткий срок службы продукта» могут быть золотой серединой.
    2. Избегайте общих черт. Иметь похожие коды — это нормально, если они служат разным целям. «Обслуживание клиентов» и «Продукт» достаточно отличаются друг от друга, в то время как «Обслуживание клиентов» и «Поддержка клиентов» могут иметь небольшие различия, но, вероятно, их следует объединить в один код.
    3. Снимайте как положительное, так и отрицательное. Попробуйте создать коды, которые контрастируют друг с другом, чтобы отслеживать как положительные, так и отрицательные элементы темы отдельно. Например, «Полезные функции продукта» и «Ненужные функции продукта» могут быть двумя разными кодами для захвата двух разных тем.
    4. Уменьшить данные — до точки . Давайте посмотрим на две крайности: кодов столько, сколько ответов, или каждый код применим к каждому отдельному ответу. В обоих случаях упражнение по кодированию бессмысленно; вы не узнаете ничего нового о своих данных или своих клиентах. Чтобы сделать ваш анализ как можно более полезным, постарайтесь найти баланс между слишком большим и слишком небольшим количеством кодов.

    Групповые ответы по темам, без формулировок

    Обязательно группируйте ответы с одинаковыми темами под одним кодом, даже если в них используются разные формулировки.Например, такой код, как «чистота», может охватывать ответы, включая такие слова и фразы, как:

    • Чистый
    • Приводной
    • Грязный
    • Пыльный
    • Выглядел как свалка
    • Мог съесть от пола

    Наличие всего нескольких кодов и иерархической структуры упрощает группирование разных слов и фраз под одним кодом. Если у вас слишком много кодов, особенно в плоской рамке, ваши результаты могут стать неоднозначными, а темы могут перекрываться.Ручное кодирование также требует, чтобы кодировщик запомнил или уметь найти все соответствующие коды; чем больше у вас кодов, тем сложнее найти нужные, независимо от того, насколько организована ваша кодовая книга.

    Сделайте точность приоритетом

    Ручное кодирование качественных данных означает, что когнитивные предубеждения кодировщика могут влиять на процесс кодирования. Для каждого исследования убедитесь, что у вас есть рекомендации по кодированию и обучение, чтобы кодирование было надежным, последовательным и точным.

    Следует остерегаться дрейфа определений, который происходит, когда данные в начале набора данных кодируются иначе, чем материал, закодированный позже. Проверьте определение дрейфа по всему набору данных и сделайте заметки с описанием того, как коды различаются в зависимости от результатов.

    Если в одной команде работают несколько кодировщиков, попросите их проверить кодирование друг друга, чтобы устранить когнитивные искажения.

    Заключение: 6 основных выводов для кодирования качественных данных

    Вот шесть заключительных выводов по ручному кодированию качественных данных:

    1. Кодирование — это процесс маркировки и организации ваших качественных данных для определения тем.После того как вы закодируете качественные данные, вы сможете анализировать их, как числовые данные.
    2. Индуктивное кодирование (без заранее определенного кодового кадра) более сложно, но менее подвержено смещению, чем дедуктивное кодирование.
    3. Кодовые фреймы могут быть плоскими (проще и быстрее в использовании) или иерархическими (более мощными и организованными).
    4. Кодовые кадры должны быть достаточно гибкими, чтобы вы могли максимально использовать свои результаты и использовать их в различных контекстах.
    5. При создании кодов убедитесь, что они охватывают несколько ответов, противопоставляют друг друга и соблюдают баланс между слишком большим и слишком низким объемом информации.
    6. Последовательное кодирование = точность. Установите процедуры и рекомендации по кодированию и следите за дрейфом определений при качественном анализе данных.

    Лучшие практики анализа открытых вопросов

    Если вы дошли до этого места, то, вероятно, вас заинтересует это бесплатное руководство: Лучшие практики для анализа открытых вопросов.

    Если у вас есть вопросы, вы можете написать нашему чат-боту, и мы постараемся ответить вам.

    Удачного кодирования!

    Создание кодовой книги — Учебные пособия по SPSS

    Простая кодовая книга

    Этот метод кодовой книги распечатывает большую часть информации, находящейся в окне просмотра переменных.Он дает имена, метки, уровни измерения, ширину, форматы и любые присвоенные метки отсутствующих значений для каждой переменной в наборе данных. Он также распечатывает таблицу с метками присвоенных значений для категориальных переменных.

    Вы можете сгенерировать эту простую кодовую книгу, используя меню «укажи и щелкни» или используя синтаксис.

    Использование меню
    1. Откройте файл данных SPSS.
    2. Щелкните Файл> Показать информацию о файле данных> Рабочий файл .
    3. Кодовая книга будет распечатана в окне просмотра вывода.
    Использование синтаксиса
      ДИСПЛЕЙНЫЙ СЛОВАРЬ.  

    Подробная кодовая книга

    Этот метод кодовой книги включает всю ту же информацию, что и простой метод, но также включает опции для печати сводной статистики. В отличие от простого метода, вы можете выбрать, какие переменные должны быть включены в кодовую книгу, и вы можете выбрать, какие свойства переменных будут включены в сводку. Также, в отличие от простого метода, сводная информация для каждой переменной будет напечатана в отдельной таблице.

    Вы можете сгенерировать эту подробную кодовую книгу, используя диалоговое окно Кодовых книг или используя синтаксис.

    Примечание. Эта процедура была введена в SPSS версии 17 (источник: Справочник по синтаксису команд SPSS v23). Если вы используете старую версию SPSS, эта команда недоступна — она ​​не будет отображаться в меню, а выполнение синтаксиса вернет сообщения об ошибках.

    Использование диалогового окна кодовых книг
    1. Откройте файл данных SPSS.
    2. Щелкните Анализировать> Отчеты> Кодовая книга .
    3. На вкладке Переменные : Добавьте переменные, которые вы хотите в кодовой книге, в поле Переменные кодовой книги. Чтобы включить все переменные, щелкните внутри поля «Переменные», нажмите Ctrl + A , затем нажмите кнопку со стрелкой.
    4. На вкладке Вывод : (Необязательно) Выберите, какие свойства переменной и файла данных вы хотите включить в кодовую книгу:
      1. Информация о переменных : по умолчанию включает положение, метку, тип, формат, уровень измерения, роль, метки значений, отсутствующие значения и настраиваемые атрибуты.
      2. Информация о файле : по умолчанию не включены.
      3. Порядок отображения переменных : По умолчанию упорядочены так же, как переменные в файле. Также можно заказать в алфавитном порядке, по файлам или по уровню измерения.
      4. Максимальное количество категорий : по умолчанию ограничено до 200 категорий.
    5. На вкладке Статистика : (Необязательно) Выберите, какую статистику вы хотите использовать в кодовой книге. По умолчанию счетчики и проценты печатаются для номинальных и порядковых переменных, а среднее, стандартное отклонение и квартили печатаются для масштабных переменных.
    6. По окончании нажмите ОК .
    Использование синтаксиса
      CODEBOOK < имена-переменных-здесь >
      / VARINFO ТИП ПОЛОЖЕНИЯ ЭТИКЕТКА ФОРМАТ ИЗМЕРЕНИЯ РОЛЬ ЗНАЧЕНИЯ МЕТКИ ОТСУТСТВИЯ АТРИБУТОВ
      / FILEINFO ИМЯ CASECOUNT
      / OPTIONS VARORDER = VARLIST SORT = ASCENDING MAXCATS = 200
      / СТАТИСТИКА ПОДСЧЕТ ПРОЦЕНТОВ СРЕДНИХ КВАРТИЛЕЙ ПО СТАНДАРТУ.   

    Примечание: При перечислении имен переменных в синтаксисе назначенный уровень измерения должен быть указан в скобках после каждого имени переменной: [s] для шкалы, [n] для номинала, [o] для порядкового номера.

    Справка по назначению статистики

    | Назначение моей статистики

    Справка по статистике

    — это наиболее распространенная помощь, которую студенты во всем мире запрашивают. Миллионы студентов каждый раз сталкиваются с трудностями при выполнении задания по статистике. Для большинства студентов это кошмар. Это также может вас беспокоить, потому что это непростая тема для всех. Даже самые умные и умные ученики также борются с заданием по статистике.Если учащиеся застревают в проблеме при написании своих заданий, то времени требуется более чем достаточно, чтобы решить эту проблему. Таким образом студент теряет свое драгоценное время из-за глупых ошибок. Студентам сложно избежать подобных проблем при выполнении своих заданий. Вот почему они ищут помощь в назначении статистики, чтобы избавиться от этих проблем и найти лучшее решение по самым низким ценам. Мы предлагаем студентам лучшую статистическую помощь. Мы заверили студентов, что они получат от нас решение для оценки A + по самой низкой цене.Здесь мы решили большое количество статистических задач. Вы также можете запросить у нас любые проекты по присвоению статистики.

    У нас есть команда самых энергичных, высоконадежных, самых квалифицированных и высокопрофессиональных специалистов. Они хорошо знают, как решить задачу по статистике шаг за шагом, чтобы предоставить ученику четкое решение. Охватываем все темы для задания статистики. Ни одна тема не остается без внимания наших академических экспертов; вы можете доверять им, даже не задумываясь.Мы упростили для студентов использование нашей справки по статистическим заданиям, выполнив простые шаги. Отправьте нам свои требования, внесите частичную плату, а затем предоставьте решение специалистам после внесения полной оплаты. Наши шаги по отправке работы довольно просты. Вы никогда не пожалеете о своем решении выбрать нас. Мы уже обслужили более 100 000 студентов по всему миру. И мы получили от них положительные отзывы. Пришло время переложить всю вашу нагрузку на нашего эксперта и расслабиться, чтобы получить лучшее решение для помощи при назначении статистики.

    Квалифицированные эксперты

    Мы нанимаем только 11% всех специалистов, которые применяют и контролируют их качество в каждом заказе

    Исходное решение

    Каждая научная работа написана с нуля в соответствии с предоставленными требованиями.