Посмотреть коды статистики по инн: Как получить коды статистики по ИНН?

Содержание

Как узнать код ОКВЭД по ИНН: инструкция

В 2017-2018 году вопрос поиска кодов АКВЭД организации по ИНН стал очень популярным, поскольку многие из них поменялись и работу надо основывать на обновленной информации. Это неизбежно влечет за собой переоформление документации или создание новых шаблонов. Например, при заключении сделок с новыми партнерами все данные должны быть актуальными в текущий момент времени, а устаревшая информация не является действительной. По этой причине запрос кодов проводится как самими компаниями, так и их партнерами, чтобы исключить случаи мошенничества.

Содержание

Что такое ОКВЭД и для чего это нужно знать
Узнать ОКВЭД бесплатно
Еще один вариант проверки
Бесплатная консультация юриста!

Что такое ОКВЭД и для чего это нужно знать

ОКВЭД – это единая система классификации предпринимательской деятельности. Иными словами, когда человек открывает свое дело, то обязательно указывает все виды деятельности, которыми он будет заниматься в рамках работы. Этот перечень позволяет осуществлять государственный контроль за организацией, идентифицировать каждый вид деятельности по цифровому номеру, определять степень надежности партнеров, исходя из их официальных данных и т. д.

С течением времени перечень кодов совершенствуется, появляются уточнения и добавляются новые виды деятельности, в связи с развитием различных отраслей. Тот список кодов, который применялся в 2016 году, на данный момент устарел.

Данные зарегистрированных компаний до внесения изменений были отредактированы автоматически, поэтому по ИНН можно узнать собственные актуальные коды деятельности или же информацию по своим партнерам.

Узнать ОКВЭД бесплатно

Самый надежный и в то же время простой способ узнать актуальные данные об организации – обратиться к официальному порталу Федеральной налоговой службы. К основным достоинствам данного сервиса относят:

1. Полнота получаемой информации – подробное описание организации и ее видов деятельности, доступное каждому человеку. Кроме того, около каждого кода ОКВЭД прописана дата его регистрации, то есть можно отследить, с какого именно момента времени компания осуществляет интересующую деятельность.
2. Сервис работает на безвозмездной основе. Если сайт запросит внесение средств на какой-либо счет, значит, вы столкнулись с мошенниками.
3. Авторизация на сайте проходит по стандартной схеме и не требует введения большого количества данных.
4. Вся информация, полученная от портала, является актуальной, так как формирование документации происходит во время осуществления запроса. Выданные бумаги содержат информацию, которая в данный момент находится в системе.

Читайте также: Какой код ОКВЭД следует выбирать на управление недвижимым имуществом

Все данные предоставляются в свободном порядке. Для их получения необходимо совершить несколько шагов:

• Шаг 1. Посещение портала. Сначала надо зайти на официальный сайт с логотипом Федеральной налоговой службы.
• Шаг 2. Поиск нужной ссылки. На главной странице портала есть ссылка, позволяющая проверить собственные данные или информацию по партнеру, имея номер ИНН или ОГРН.
• Шаг 3. Ввод данных. Кликнув по ссылке, можно будет увидеть окно, в которое вводится необходимая информация. Перед получением данных обязательно заполняют капчу – это необходимая проверка как доказательство того, что вы реальный человек, а не робот.
• Шаг 4. Получение кратких сведений. После верного ввода капчи на сайте можно будет увидеть краткую информацию по интересующей компании, то есть ее полное официальное название, юридический адрес, значения ИНН, ОГРН и т. д. Для получения подробных сведений надо будет скачать файл в формате pdf. Именно в нем прописаны все виды деятельности с кодами ОКВЭД.

Еще один вариант проверки

Несмотря на то что официальный портал Федеральной налоговой службы является самым надежным средством проверки, кому-то может быть неудобно использовать именно его. Для таких людей существует база данных «Картотека», осуществляющая проверку контрагентов.
На главной странице официального сайта базы можно увидеть окно для проверки.

Используют его следующим образом:

1. В первую строку вводят имеющуюся информацию, то есть личные данные руководителя, номер ИНН или ОГРН и т. д.
2. Во второй строке – выпадающий список, где можно выбрать интересующую вас информацию из представленного перечня, например, данные о юридических и физических лицах, банкротство организации, упоминания в судебной практике и т. д.
3. После этого необходимо нажать кнопку «Найти» и выбрать необходимые ведения из списка предложенных вариантов.

У «Картотеки» есть свои достоинства и недостатки. Несомненным плюсом ее использования впору считать объем полученной информации, то есть база СМИ может сообщить о том, чего не скажет ФНС о контрагенте, например, упоминания в судебной практике или средствах массовой информации. Однако предоставленные сведения не всегда являются актуальными, поэтому официальную информацию по кодам ОКВЭД рекомендуется проверить на правительственном портале.

Привлекая к ведению бизнеса нового партнера, надо обязательно удостовериться в его добропорядочности. Данные, полученные в Федеральной налоговой службе, помогут понять, с кем именно приходится иметь дело. Кроме того, подробно описанные коды ОКВЭД подскажут, действительно ли контрагент занимается указанным им видом деятельности.

Бесплатная консультация юриста!

Получение кодов статистики для ООО и ИП: подробная инструкция

Раньше ИП и организации получали уведомления, содержащие коды статистики, в бумажной форме при обращении в уполномоченные органы. При этом бизнесмены должны были предъявить пакет документов, включающий выписку ЕГРН. Сегодня получить данные можно онлайн, на сервисе Росстата.

Виды кодов статистики

Код статистики — это комбинация цифр, присваивающаяся при регистрации предпринимателя или юридического лица в налоговых органах. Идентификация осуществляется, согласно общероссийским классификаторам (государственным стандартам).

Для идентификации ИП и ООО используют следующие виды классификаторов:

Без представленных данных невозможно уплатить налоги, заполнить отдельные формы документов, а также открыть счет в банке.

ОКПО — порядковый номер организации или ИП;
ОКОГУ — указывает на принадлежность к органу государственной власти;
ОКОПФ — указывает на организационно-правовую форму, к которой принадлежит ИП или ООО;
ОКАТО — определяет объект административно-территориального деления;
ОКФС — определяет принадлежность имущества бизнесмена к определенной форме собственности;
ОКТМО — территориальная привязка, в зависимости от распространения деятельности;

ОКВЭД — виды деятельности.

Органы государственной статистики присваивают номер классификаторов хозяйствующим субъектам по данным из регистрационных документов в автоматическом режиме.

ОКПО для ИП или ООО сохраняется весь период деятельности бизнесмена. Удаляются данные после ликвидации объекта. Но в течение пяти лет после снятия с учета запрещено использовать аналогичный номер другими хозяйствующими субъектами.

Как получить коды статистики?

При регистрации деятельности можно сразу узнать комбинации цифр у специалиста налоговой службы. ФНС не наделено обязанностями сообщать их, поэтому все должно осуществляться по личной инициативе бизнесмена.

Получить выписку с цифровыми комбинациями можно путем обращения в территориальное отделение Росстата. Придется предъявить определенные документы. Для ИП в список входят копии ИНН, паспорта, выписки из ЕГРН, свидетельства о регистрации. Организация предъявляет такие же документы, но дополнительно требуется копия Устава.

Первичное уведомление бесплатное, а при повторном обращении предпринимателю или руководителю организации придется заплатить деньги.

Узнать сведения из перечней классификаторов также можно на официальном сайте Росстата или воспользоваться сторонними сервисами.

Как узнать ОКПО, ОКВЭД и другие коды онлайн?

Для получения сведений предприниматели и организации должны перейти на специальный сервис Росстата «Система сбора отчетности».

Достаточно указать один из реквизитов, чтобы получить необходимый результат. Данный способ помогает бизнесменам узнать все коды статистики, кроме ОКВЭД. Его подбирают ИП и ООО на этапе регистрации в налоговых органах. Он содержится в выписке ЕГРН.

Рассмотрим на примере, как получить данные с использованием ИНН:

Перейти на сервис Росстата.
Ввести ИНН предпринимателя либо юридического лица. Нажать на кнопку «Получить».
Данные представлены в виде таблицы, в которой указаны все коды статистики, кроме ОКВЭД.
Ниже находится информация, полезная для налогоплательщика, а также кнопка «Экспортировать».

Доступно два варианта экспортирования уведомления и сведения о кодах. Сразу после выбора необходимого документа начнется скачивание. По сути, оба файла содержат аналогичные данные, но в первом представлена дополнительная информация об ИП или ООО. Он подходит для предоставления сведений юридическим лицам.

Для получения ОКВЭД нужно перейти на сервис ФНС. Указать в пустых строках ИНН или ОГРН, выбрать регион. Нажать «Найти».

На экране отобразятся данные из ЕГРЮЛ или ЕГРИП (в зависимости от форм образования), включая ОКВЭД.

Май 2021 г. OEWS Оценки занятости и заработной платы штата

Эти оценки занятости и заработной платы рассчитываются на основе данных, полученных от работодателей во всех отраслях промышленности в столичных и пригородных районах Индианы.

Дополнительная информация, включая почасовую и годовую заработную плату 10-го, 25-го, 75-го и 90-го процентилей и относительную стандартную ошибку процента занятости, доступна в загружаемый XLS-файл.

Ссылки на оценки OEWS для других областей и штатов

Основные профессиональные группы в Индиане ( Примечание — щелчок по ссылке прокручивает страницу до профессиональной группы):

00-0000 Все профессии
11-0000 Управленческие профессии
13-0000 Бизнес и финансовые операции
15-0000 Компьютерные и математические профессии
17-0000 Архитектура и инженерия
19-0000 Жизненные, физические и социальные науки Профессии
21-0000 Общественные и социальные службы
23-0000 Юридические профессии
25-0000 Педагогические и библиотечные занятия
27-0000 Искусство, дизайн, развлечения, спорт и СМИ
29-0000 Медицинские работники и технические специалисты
31-0000 Профессии, связанные с оказанием медицинской помощи
33-0000 Профессии службы охраны
35-0000 Профессии, связанные с приготовлением пищи и подачей
37-0000 Занятия по уборке и обслуживанию зданий и территорий
39-0000 Личная гигиена и услуги
41-0000 Продажи и родственные занятия
43-0000 Офисная и административная поддержка
45-0000 Сельское хозяйство, рыболовство и лесное хозяйство
47-0000 Строительство и добыча полезных ископаемых
49-0000 Установка, техническое обслуживание и ремонт
51-0000 Производственные профессии
53-0000 Профессии, связанные с транспортом и перемещением материалов

Чтобы отсортировать эту таблицу по другому столбцу, щелкните заголовок столбца.

О мае 2021 г. Оценка занятости и заработной платы по стране, штату, городу и за его пределами

(1) Оценки для подробных занятий не суммируются с итоговыми значениями потому что итоги включают занятия, не показанные отдельно. Оценки не включают самозанятых.

(2) Годовая заработная плата была рассчитана путем умножения средней почасовой заработной платы на количество часов «круглогодичного полного рабочего дня», равное 2080 часам; для тех профессий, где почасовая заработная плата не публикуется, годовая заработная плата была рассчитана непосредственно на основе представленных данных обследования.

(3) Относительная стандартная ошибка (RSE) является мерой надежности статистических данных обследования. Чем меньше относительная стандартная ошибка, тем точнее оценка.

(4) Заработная плата для некоторых профессий, которые обычно не работают круглый год, полный рабочий день, указывается либо в виде почасовой оплаты, либо в виде годовой заработной платы. в зависимости от того, как они обычно оплачиваются.

(5) Эта заработная плата равна или превышает 100 долларов США в час или 208 000 долларов США в год.

(8) Оценки не опубликованы.

(9) Коэффициент местонахождения представляет собой отношение территориальной концентрации профессиональной занятости к средней концентрации по стране. Коэффициент местоположения больше единицы указывает на то, что доля занятости в профессии выше, чем в среднем, а коэффициент местоположения меньше единицы указывает на то, что профессия менее распространена в этом районе, чем в среднем.

Оценки столичных и пригородных районов Индианы:

Блумингтон, IN
Чикаго-Нейпервилл-Элгин, Иллинойс, штат Висконсин,
Цинциннати, OH-KY-IN
Колумбус, IN
Элкхарт-Гошен, IN
Эвансвилл, IN-KY
Форт-Уэйн, IN
Индианаполис-Кармел-Андерсон, IN
Кокомо, IN
Лафайет-Уэст-Лафайет, IN
Луисвилл/округ Джефферсон, KY-IN
Мичиган-Сити-Ла-Порт, IN
Манси, IN
Саут-Бенд-Мишавака, IN-MI
Терре-Хот, IN
Северная Индиана внегородской район
Центральная Индиана, не являющаяся метрополией
Южная Индиана, не являющаяся метрополией

Май 2021 г.

Национальная профессиональная занятость и оценки заработной платы

Май 2021 г. Государственная профессиональная занятость и оценки заработной платы

Май 2021 г. Столичная и неметропольная профессиональная занятость и оценки заработной платы

май 2021 г. Национальная отраслевая профили по трудоустройству и заработной плате

май 2021 г. Профили оккупации

Технические примечания

Последняя модифицированная дата: 31 марта 2022

Исследовательные данные. Анализ предложения о заказах отеля с Python | Аакиб Кадир Сумро | Analytics Vidhya

Photo by Carlos Muza on Unsplash

Мы будем использовать набор данных Hotel Booking Demand из Kaggle.
Скачать можно отсюда:
https://www.kaggle.com/jessemostipak/hotel-booking-demand

Этот набор данных содержит информацию о бронировании для городского отеля и курортного отеля, а также включает такую информацию, как время бронирования, продолжительность пребывания, количество взрослых, детей и / или младенцев, а также количество доступных парковочных мест, среди прочего. Вся личная информация получена из данных.

Мы проведем исследовательский анализ данных с помощью Python, чтобы получить представление о данных.

Сколько бронирований было отменено?
Каков коэффициент бронирования между Resort Hotel и City Hotel?
Каков процент бронирования за каждый год?
Какой месяц самый загруженный для отелей?
Из какой страны приезжает больше всего гостей?
Как долго люди остаются в отеле?
Какой тип размещения был забронирован чаще всего (один, пара, семья)?

После этого мы создадим прогностическую модель, чтобы делать прогнозы в будущем, будет ли бронирование отменено или нет

Мы будем:

Выполнять разработку признаков для создания новых признаков
Выполнять выбор признаков для выбора только соответствующих признаков
Преобразовывать данные (категориальные в числовые)
Разделять данные (Train Test Split)
Смоделируйте данные (Подгонка данных)
И, наконец, оцените нашу модель

Начнем:

Сначала импортируйте необходимые пакеты и импортируйте набор данных

Теперь импортируйте и отобразите набор данных

Просмотр нашего набора данных

Сначала скопируйте набор данных, чтобы наш исходный набор данных остался без изменений

1.

Работа с отсутствующими значениями

Проверьте, содержат ли наши данные какие-либо отсутствующие значения

Отсутствующие значения

У нас есть 4 функции с отсутствующими значениями.

В столбце агента и компании у нас есть id_number для каждого агента или компании, поэтому для всех отсутствующих значений мы просто заменим его на 0.

Столбец Children содержит количество дочерних элементов, поэтому мы заменим все пропущенные значения с округленным средним значением.

И наша колонка страны содержит коды стран, представляющие разные страны. Это категориальная функция, поэтому я также заменю ее значением режима. Значение режима — это значение, которое отображается чаще, чем любое другое значение. Итак, в этом случае я заменяю его на страну, которая появляется чаще всего.

Во многих рядах нет гостей, включая взрослых, детей и младенцев. Этот тип строк не составляет

У нас есть 180 таких строк. мы просто удалим эти строки.

2. Преобразование типа данных

Давайте проверим тип данных каждого столбца в нашем наборе данных.

Типы данных наших функций

Мы можем видеть разные типы данных для разных столбцов.

Некоторые столбцы, такие как дочерние элементы, компания и агент, имеют тип с плавающей запятой, но их значения представлены только целыми числами.

Итак, мы преобразуем их в целочисленный тип.

Теперь давайте займемся самой интересной частью, извлечем информацию из наших данных и попытаемся ответить на наши вопросы.

1. Сколько бронирований было отменено?

Давайте напишем функцию для получения процента различных значений.

Эта функция принимает ряд или столбец фрейма данных и возвращает два массива

x — наши уникальные значения
y — процентное значение каждого уникального значения

Теперь давайте применим эту функцию к нашей функции is_canceled и посмотрим результат

Значения в массивах X и Y

is_canceled имеют два уникальных значения: 1, если бронирование было отменено, иначе 0,

Теперь давайте нанесем этот результат на график. Я напишу еще одну функцию для построения диаграммы. Преимущество написания функции в том, что мы можем использовать код снова и снова.

Эта функция принимает два массива, x и y, и отображает требуемую диаграмму. Тип графика по умолчанию — гистограмма, но он также может отображать линейный график. Дополнительные аргументы могут быть заданы для отображения заголовка и меток.

Теперь давайте вызовем функцию

Соотношение отмененных и неотмененных заказов

Бронирования были отменены в 37% случаев. При бронировании гость зарегистрировался (не отменил бронирование) почти в 63% случаев.

Для дальнейшего анализа мы выберем только те бронирования, которые не были отменены

2. Каков коэффициент бронирования между Resort Hotel и City Hotel?

Давайте ответим на другой вопрос, сколько бронирований было сделано для каждого типа отеля.

Теперь мы можем повторно использовать созданные ранее функции. Все, что нам нужно сделать, это передать столбец данных в функцию get_count() и передать его результат (массив x и y) в функцию построения графика.

Городской отель против курортного отеля

Более 60% населения забронировали номер в отеле City

3. Каков процент бронирования за каждый год?

Сравнение по годам

В 2016 году было совершено более двух бронирований по сравнению с предыдущим годом. Но заказы уменьшились почти на 15% в следующем году.

Разделим по отелю и построим схему. Мы изменим наш код, чтобы отобразить график подсчета.

Сравнение по годам и отелям (параллельное)

4. Какой месяц самый загруженный для отелей?

Чтобы ответить на этот вопрос, мы выберем функцию прибытия_дата_месяца и получим количество ее значений. Теперь результирующие данные не будут сортироваться по месяцам, поэтому нам нужно их отсортировать. Мы составим новый список с названиями месяцев, чтобы отсортировать наши данные по этому списку.

Мы покажем линейный график для отображения тренда.

Линейный график, показывающий ежемесячную тенденцию бронирования отелей

Как мы видим, большинство бронирований было сделано с июля по август. И меньше всего бронирований было сделано в начале и конце года.

Давайте разделим данные по каждому типу отелей и посмотрим на тенденцию.

Линейный график, показывающий ежемесячную тенденцию бронирования отелей (отдельная линия для каждого типа отеля)

Мы можем видеть, что тенденция похожа с небольшой разницей. На курорте больше бронирований в начале и конце года и меньше в июне и сентябре.

5. Из какой страны приезжает больше всего гостей?

Чтобы увидеть сравнение по странам, постройте столбец страны . В столбце страны у нас есть коды для каждой страны, такие как PRT для Португалии.

Чтобы получить названия стран, мы будем использовать pycountry . pycountry — очень полезный пакет Python.
Гитхаб | PyPi

Мы будем использовать этот пакет для получения названий стран из кодов стран. страны.

6.

Как долго люди остаются в отеле? Количество ночей Люди остаются

Большинство людей останавливаются на один, два или три дня. Под эти три варианта подпадают более 60% гостей.

Давайте посмотрим на тенденцию продолжительности пребывания для каждого типа отеля.

Количество ночей проживания (Для каждого типа отеля)

Для курортного отеля самая популярная продолжительность пребывания составляет три, два, один и четыре дня соответственно.
Для городского отеля самая популярная продолжительность пребывания составляет один, два, семь (неделя) и три соответственно.
Мы разделим людей, проживающих в отеле, на 3 категории.
Одинокий: 1 Только взрослый
Пара: 2 взрослых мы не можем точно сказать, являются ли эти два человека настоящей парой, данные ничего не говорят нам об этом, но мы предполагаем, что они пара 😛
Семья или друзья: более 2 человек, включая взрослых, детей и младенцев. (или, в качестве альтернативы, мы можем назвать это группой)
Тип размещения (Одинокий, Пара, Семья)
Пара (или 2 взрослых) является наиболее популярным типом размещения. Таким образом, отели могут строить планы соответственно
Прежде чем мы начнем создавать прогнозную модель. давайте выполним выбор функций и разработку функций. Мы создадим более релевантные функции и удалим ненужные или менее важные функции.
Сначала сделайте копию кадра данных.
Разработка функций — очень важная и очень сложная часть. Потратьте некоторое время и попытайтесь подумать о том, какие новые функции мы можем создать из наших существующих функций?
Теперь давайте создадим несколько новых функций.
В нашем наборе данных есть две функции, зарезервированные_комната_тип, и еще одна назначенная_комната_тип. Мы создадим новую функцию, назовем ее «Комната», которая будет содержать 1, если гостю был назначен тот же номер, который был забронирован, еще 0. Гость может отменить бронирование, если он не получил ту же комнату. умный да?
Другой функцией будет net_cancelled. Он будет содержать 1. Если текущий клиент отменил больше бронирований в прошлом, чем количество бронирований, которые он не отменил, иначе 0.
Теперь удалим эти ненужные функции
Давайте также удалим reservation_status . Хоть это и очень важная функция, но в ней уже есть информация об отмене бронирования. Кроме того, он может иметь информацию только после того, как бронирование было отменено или гость зарегистрировался. Поэтому использовать эту функцию в нашей модели прогнозирования будет бесполезно. Потому что для будущего прогноза у нас не будет информации о статусе бронирования.
Построим тепловую карту и посмотрим корреляцию
Матрица корреляции
Мы видим, что наши новые функции Room и net_cancelled имеют более высокую корреляцию с is_cancelled, чем большинство других столбцов.
1. Преобразование категориальных переменных в числовые
Преобразуем категориальные значения в числовую форму.
Мы будем использовать LabelEncoder от Sklearn для порядкового кодирования.
2. Train Test Split
Теперь давайте разделим набор данных на обучение и тестирование. Размер разделения по умолчанию составляет 3:1
3. Модель машинного обучения (дерево решений)
Мы будем использовать решение в качестве модели прогнозирования. Подгоняем данные.
4. Оценка модели
Теперь давайте оценим нашу модель. Мы напечатаем точность обучения и тестирования
Ага! Почти идеальная точность.
Давайте выберем любую случайную выборку и попробуем сделать прогноз и сравнить его с фактическими значениями
Прогнозируемое и фактическое значение
Наша модель правильно предсказала, что гость не отменит бронирование.

Мы использовали набор данных, содержащий данные о бронировании отелей.
Мы очистили и предварительно обработали данные, а затем провели исследовательский анализ данных, чтобы извлечь информацию из данных, чтобы ответить на следующие вопросы.
Сколько бронирований было отменено?
Каков коэффициент бронирования между Resort Hotel и City Hotel?
Каков процент бронирования за каждый год?
Какой месяц самый загруженный для отелей?
Из какой страны приезжает больше всего гостей?
Как долго люди остаются в отеле?
Какой тип размещения был забронирован чаще всего (один, пара, семья)?
Мы узнали, что
Почти 35% бронирований были отменены.

Посмотреть коды статистики по инн: Как получить коды статистики по ИНН?

Посмотреть коды статистики по инн: Как получить коды статистики по ИНН?

Как узнать код ОКВЭД по ИНН: инструкция