Получить код статистики по инн: Как получить коды статистики по ИНН?

Содержание

Как и где получить коды статистики индивидуальному предпринимателю

Содержание

1 Коды статистики для ИП
- 1.1 ОКАТО
- 1.2 ОКОГУ
- 1.3 ОКОПФ
2 Когда необходимо получать коды статистики?
3 Как и где получить коды статистики?

Регистрация ИП требует не только получения свидетельства о регистрации и постановки на налоговый учет, необходимо также получить коды статистики. Зачем нужны коды статистики? С ними предприниматель впервые сталкивается при выборе экономической деятельности организации. Для обозначения каждого вида деятельности предусмотрен код. В дальнейшем эта информация будет указываться в документах компании.

Все коды, предназначенные для характеристики всех видов деятельности предприятия, указаны в классификаторе, созданном в министерстве экономического развития и торговли России совместно с Центром экономической классификации. Данный документ сокращенно называется ОКВЭД, оно состоит из первых букв полного названия — общероссийский классификатор видов экономической деятельности, в последний раз документ подвергался редакции 1. 01.2012.

При заполнении заявления на регистрацию ИП предприниматель может указать любое количество видов деятельности, расшифровку кодов можно найти в ОКВЭД.

Стоит отметить, что неправильное определение кодов вида деятельности может повлиять на систему налогообложения предприятия, а также на порядок и размер процентной ставки сбора на страхование при несчастных случаях на производстве.

Коды статистики для ИП

Коды статистики — это один из способов учета юридических лиц, он присваивается юридическому лицу Федеральной службой государственной статистики и указывается в официальном письме, которое является документальным подтверждением.

Наименование кодов статистики: ОКПО, ОКАТО, ОКОПФ, ОКФС, ОКОГУ, ОКВЭД.

Как получить выписку из ЕГРИП в кратчайшие сроки?
Сколько стоит услуга проверки предпринимателя по его ИНН?

Вид статистического учета:

код организации в ЕГРПО;
код организационно-правовой формы;
код вида деятельности;
код принадлежности органу управления;
код местонахождения;
код формы собственности.

Все коды создаются для повышения удобства работы статистических и налоговых органов, их присвоение к каждому предприятию облегчает контроль и проверку хозяйствующих субъектов.

Учет организаций осуществляется путем методичного и грамотного внесения каждой компании любой формы собственности в имеющиеся классификаторы. Это обеспечивает автоматическую выдачу достоверной информации, отражающей картину всех сфер хозяйственной деятельности в стране.

К самым часто встречающимся кодам относятся ОКАТО, ОКОГУ и ОКОПФ.

ОКАТО

ОКАТО расшифровывается как классификатор административно-территориального деления, он необходим для упорядочивания информации о территориальных данных, где проживают граждане, и где ведется деятельность хозяйствующих субъектов. После приведения всей информации в порядок появился справочник ОКАТО, позволяющий в автоматическом режиме получать всю необходимую информацию о том или ином территориальном субъекте России.

Все данные представлены в иерархическом порядке от более крупных территориальных образований к мелким.

Код состоит из девяти цифр:

первые две обозначают объекты федерального уровня: города, республики, края, автономные округа и области,
вторые две цифры обозначают районы республик, краев, областей, автономных округов, входящих в РФ, также сюда относят районы округов федерального значения и внутригородские районы,
следующие три цифры означают города районного подчинения, их внутригородские районы, округа городов областного, республиканского или краевого подчинения, поселки городского типа и сельсоветы,
последние две цифры являются контрольным числом.

ОКОГУ

ОКОГУ – классификатор органов гос. власти и управления. Несмотря на то, что к ИП классификатор не имеет никакого отношения, о нем должен знать каждый предприниматель, чтобы понимать данные своих контрагентов.

При помощи классификатора осуществляется систематизация всех гос. структур от крупных к самым мелким, иерархия обеспечивает удобство поиска субъекта. Первый раздел классификатора составляют коды 1000-4000, во второй части заключена информация об объединениях экономической направленности, взаимодействующих с органами местного самоуправления, другими хозяйствующими субъектами, а также с общественными, религиозными организациями и межгосударственными органами.

Коды структуры 1000 обозначают принадлежность структуры к органам власти федерального значения,
2000- к органам власти субъектов,
3000 – к органам самоуправления,
4000 предназначены для обозначения предприятий и организаций, осуществляющие деятельность в общей системе регулирования управленческих и экономических процессов всей страны.

ОКОПФ

ОКОПФ — классификатор организационно-правовых форм. Создание классификатора было вызвано необходимостью формирования базы данных, в которой содержалась бы полная информация обо всех хозяйствующих субъектах России. Наличие такой информации с делением на категории по форме предприятий значительно облегчается проведением анализа для формирования отчетов в статистических, финансовых и налоговых органах.

Благодаря такому делению ускорилось и упростилось формирование управленческих отчетов, а также принятие решения о стратегическом развитии области, региона, муниципалитета и страны в целом. Анализ полученных данных является основой для планирования и прогнозирования развития страны.

Коды ОКОПФ представлен пятью цифрами, первая обозначает один из разделов:

Первый раздел 1 00 00, свидетельствует о том, что компания считается юридическим лицом и является коммерческой.
Некоммерческие организации обозначаются кодом 2 00 00.
Все созданные без прав юридического лица компании входят в третий раздел 3 00 00.
В четвертую категорию с обозначением 4 00 00 включены все работающие на территории РФ организации с иностранным или смешанным капиталом.
Код 5 00 00 имеют все ИП, осуществляющие деятельность на территории РФ

Остальные цифры — цифры не 00, как в примере, — также имеют смысл; вторые две цифры обозначают отношение к той или иной организационно-правовой форме, третья и четвертая обозначают вид предприятия.

Когда необходимо получать коды статистики?

Перед рассмотрением порядка получения кодов статистики следует учесть важность статистических кодов в предпринимательской деятельности. В первую очередь, коды статистики могут понадобиться для получения кредита, оформления лицензий. Получение значительного количества допусков и разрешений невозможно без письма из статистических органов.

Как происходит учет рабочего времени сотрудников?
Инструкция по правильному сшиванию документации.
Правила ведения и оформления кассовой книги: http://svoy-business.com/organizatsiya-biznesa/buhgalteriya/instruktsiya-i-osobennosti-zapolneniyu-kassovoy-knigi.html

Коды статистики могут понадобиться также в следующих случаях:

внесение изменений в учредительные документы;
смена вида деятельности организации;
смена руководителя;
открытие филиала;
требование таможни.

Следует также учитывать, что все ИП обязаны предоставлять статистическую информацию о компании и ее деятельности. Игнорирование этой необходимости ведет к привлечению ИП к штрафам, вся информация предоставляется на бланках, на которых указываются статистические коды.

Документы, необходимые для получения кодов статистики (простые копии):

устав организации;
свидетельство о государственной регистрации компании внесении записи в ЕГРЮЛ;
свидетельство о постановке на учет в ИФНС;
выписка из ЕГРЮЛ.

Как и где получить коды статистики?

Существует несколько способов получения кодов статистики для ИП:

1. Выдача информационного письма вместе с регистрационными документами ИП. На практике практически никогда не происходит.

2. Получить коды статистики онлайн в Росстате. Предприниматель самостоятельно обращается в службу статистики для получения информационного письма. Для этого необходимо зайти на сайт Росстата и найти адрес и контактную информацию территориального органа статистики по месту регистрации ИП. Предварительно можно позвонить и уточнить порядок получения документа, а также информацию о часах работы.

3. Как правило, необходимо предоставить следующие документы: заявление, копию паспорта и ИНН, копию свидетельства о регистрации ИП и выписки из ЕГРИП. Данный вариант предполагает ожидание в течение 4-5 дней, что необходимо для подготовки информационного письма.

4. Обращение в юридическую компанию. В последнее время большой популярностью пользуется получение кодов через посредников, данную услугу предоставляют многие юридические компании. Специалисты компании берут на себя подачу заявления, получение письма и передачу его ИП. Данной услугой чаще всего пользуются занятые предприниматели, т.к. данный способ способствует экономии времени. Услуга отличается доступной стоимостью и считается отличным выходом для тех, кто слишком занят.

5. Получить коды статистики онлайн бесплатно. Можно получить коды статистики через интернет. Для этого на сайте юридической компании достаточно просто заполнить заявку.

Стоит отметить, что получение кодов статистики онлайн или другими способами характеризуется для ИП легкостью, требует наличия времени или небольшой платы. Получить их необходимо, так как к контрагентом предъявляется все больше требований, поэтому под рукой всегда должен быть весь пакет регистрационных документов.

Наконец, разберемся в том, как узнать коды статистики ИП. Это можно сделать на сайте Федеральной службы гос. статистики, где необходимо лишь ввести ОГРН (ИНН, ОКПО) индивидуального предпринимателя.

Бесплатно коды статистики предоставляются только в первый раз, в дальнейшем получение информационного письма требует оплаты. Изменение каких-либо данных ИП также требует постоянного получения обновленных данных из Росстата.

«Как узнать коды статистики по ИНН?» — Яндекс Кью

Исследовательский анализ данных о спросе на бронирование отелей с помощью Python | Аакиб Кадир Сумро | Analytics Vidhya

Photo by Carlos Muza on Unsplash

Мы будем использовать набор данных Hotel Booking Demand из Kaggle.
Вы можете скачать его здесь:
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 было сделано бронирование, 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 наиболее забронирован (одноместный, пара, семья)?

После этого мы создадим прогностическую модель, чтобы прогнозировать в будущем, будет ли бронирование отменено или нет. для выбора только соответствующих признаков

Преобразование данных (категориальное в числовое)

Разделение данных (Train Test Split)

Моделирование данных (подгонка данных)

И, наконец, оценка нашей модели

Начнем:

Сначала импортируйте необходимые пакеты и импортируйте набор данных

Теперь импортируйте и отобразите набор данных

Просмотр нашего набора данных

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

1. Работа с отсутствующими значениями

Проверить, содержат ли наши данные пропущенные значения

Пропущенные значения

У нас есть 4 функции с пропущенными 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 детей, поэтому мы заменим все пропущенные значения 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 забронировало 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 останавливаются

Большинство людей остаются на один, два или три. 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 фрейма 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 наиболее забронирован (одноместный, пара, семья)?
Мы узнали, что
Почти 35% бронирований были отменены.
Более 60% населения забронировали отель City.
В 2016 году было совершено более двух бронирований по сравнению с предыдущим годом. Но заказы уменьшились почти на 15% в следующем году.
Большинство бронирований было сделано с июля по август. И меньше всего бронирований было сделано в начале и конце года.
Португалия, Великобритания, а также Франция, Испания и Германия являются основными странами по количеству прибывающих гостей, более 80% приезжают из этих 5 стран.
Большинство людей остаются на один, два или три.
-> 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.
Пара (или 2 взрослых) — самый популярный тип размещения. Таким образом, отели могут планировать размещение соответственно
Затем мы выполнили выбор функций и разработку функций, а затем создали прогнозную модель с использованием дерева решений, чтобы предсказать, отменит ли наш клиент/гость бронирование или нет. И мы достигли 99% точности.
Вы можете загрузить весь исходный код и набор данных с Github
https://github.com/aaqibqadeer/Hotel-booking-demand
Анализ кода как данных при поиске гостиничного номера — STEM Family
Распознавание Музыкальный талант вашего ребенка во время компьютерного исполнения
4 ноября 2018 г.
Вычислительный диетолог в вашем доме
11 ноября 2018 г.
В эту игру можно играть, когда вы отправляетесь в отпуск, чтобы остаться в отеле, с детьми при регистрации в вашем гостиничном номере . Бросьте вызов своему ребенку, чтобы он принял решение найти самый быстрый способ найти свой номер в отеле. Могут ли они максимизировать эффективность? Только если они думают вычислительно!
Как долго?
20 минут
Что вам нужно
Вы и ваш ребенок
Достаточно времени
Забронированный номер
Для какого возраста?
7-11 лет
Как играть
В эту игру можно играть, когда вы отправляетесь в отпуск и останавливаетесь в отеле, а дети проходят регистрацию в гостиничном номере. Бросьте вызов своему ребенку, чтобы он принял решение найти самый быстрый способ найти свой номер в отеле. Могут ли они максимизировать эффективность? Только если они думают вычислительно!
Шаг 1: Заселение в отель
Отправляясь в отпуск, сообщите ребенку, что пришло время сыграть в компьютерную праздничную игру.
Пока вы получаете ключи, передайте их вашему ребенку. Сообщите ему/ей, что цель состоит в том, чтобы найти номер в отеле.
Это ваша детская работа — управлять гостиничным номером самым эффективным образом, чтобы, когда вы доберетесь до регистрации, вы могли взять багаж и отправиться в путь как можно быстрее.
Однако перед ними стоит задача: как лучше и эффективнее добраться до гостиничного номера?
Шаг 2. Следуйте инструкциям

Когда вы будете готовы идти после регистрации, еще одно испытание прогнозирования для вашего ребенка.
Какой самый быстрый и самый короткий путь?
Пусть он/она немного понаблюдает за отелем, лифтами, вывесками и объектами и расскажет о своем мыслительном процессе. А затем попросите их сделать свой выбор и следовать его/ее направлению!
Шаг 3. Все обдумать
Когда вы выходите из лифта или находитесь на этаже гостиничного номера, попросите ребенка следить за знаками. Сравните прогресс. Принял ли он/она правильное решение?
По прибытии спросите ребенка, почему он сделал такой выбор. Спросите, сколько времени ушло на принятие решения, и как они принимают решение на основе знака.
Спросите своего ребенка после прибытия в номер отеля. Какие факторы привели к тому, что он работал медленнее, чем ожидалось?
Шаг 4: Воспроизведите этот процесс во время путешествия
Кроме того, расскажите о дизайне отеля. Что-то заставило его/ее действовать медленнее? Как быстрее всего попасть в гостиничный номер?
По дороге домой, расскажи об этом. Что бы ваш ребенок сделал по-другому в будущем? Как лучше всего определить номер в отеле?
После всех действий по разработке алгоритмов предложите ребенку подать заявку во время путешествия.
Бекир М.
Доктор педагогических наук
Родом из Турции, затем из Питтсбурга, теперь из Калифорнии
Я получил докторскую степень по обучению детей программированию и вычислительному мышлению, чтобы они могли преуспеть в STEM. Я исследовал, как оффлайн-активности — когда дети не сидят перед экраном, а играют в реальном мире — могут помочь детям усвоить основные понятия кодирования.
Результат обучения
Как вы научите своего ребенка следовать инструкциям и указаниям? Другими словами, алгоритм. В этом упражнении ваш ребенок сможет экспериментировать, повторять словесный алгоритм и интерпретировать код. Прежде чем взять ключ от отеля, пусть ваш ребенок внимательно выслушает, что портье отеля инструктирует номер в отеле. Все это звучит сложно, но, как вы увидите в отеле, это может быть очень интуитивно понятно, если вы мыслите вычислительным путем. Кроме того, ваш ребенок сможет интерпретировать коды. В этом случае цифры, буквы или объекты, которые повторяются снова и снова, помогают ему научиться определять их значение.