Распечатать коды статистика: Коды статистики Москва получить онлайн и распечатать Уведомление.

Содержание

Коды статистики Москва получить онлайн и распечатать Уведомление.

Сформировать и распечатать уведомление с кодами статистики общероссийских классификаторов:

Юридическим лицам

Индивидуальным предпринимателям

В открывшейся вкладке можно получить коды статистики по ИНН, ОГРН или ОКПО. После нажатия кнопки Поиск должны отобразиться Ваши коды статистики Росстат, а также кнопка Сохранить или открыть в Word (печать). Нажав данную кнопку загрузится автоматически сформированное Уведомление в формате Word, которое и необходимо распечатать.

Адреса и контактные телефоны районных отделов территориального органа Федеральной службы государственной статистики по городу Москве для личного обращения:

Районные отделы статистики по городу Москва

Официальный сайт статистики по городу Москва



Что делать, если по моему запросу ничего не найдено?

После государственной регистрации информация поступает из налоговых органов в территориальный орган Федеральной службы государственной статистики, где вносится в базы данных. Информация в базах обновляется несколько раз в месяц, как правило, это происходит после 15 и 30-31 числа каждого месяца. Поэтому, если данных о Вас в базе ещё нет, а Уведомление нужно срочно, Вы можете лично с выпиской из ЕГРЮЛ или ЕГРИП обратиться в территориальную статистику по месту Вашей регистрации. Адреса и телефоны районных отделов статистики представлены выше.

Внимание!

С 1 августа 2018 года осуществляется переход на единую базу Росстата, которая доступна по ссылке:

Получить Уведомление с кодами ОК ТЭИ

Сервис может не работать в выходные и праздничные дни. Возможно некорректное отображение в браузере Internet Explorer, работоспособность подтверждена в браузерах Chrome, Opera и Firefox. Если по каким-то причинам страница сервиса не открылась, обновите её, нажав клавишу F5, или попробуйте зайти позже. Мы будем признательны, если Вы сообщите о нерабочей ссылке, для этого выделите её мышкой и нажмите Ctrl + Enter.



Сведения об установленных кодах по общероссийским классификаторам технико-экономической и социальной информации (ОК ТЭИ)

ВАЖНО! Для корректного отображения стартовой страницы сервиса и обеспечения безопасного режима работы необходимо иметь последнюю версию интернет браузера.

В соответствии с Положением о Федеральной службе государственной статистики, утвержденным постановлением Правительства Российской Федерации от 02.06.2008 № 420, органы государственной статистики осуществляют формирование официальной статистической информации о социальном, экономическом, демографическом и экологическом положении России на основании первичных статистических данных, содержащихся в формах федерального статистического наблюдения (статистической отчетности), представляемых хозяйствующими субъектами.

Для обработки представленной статистической отчетности и формирования официальной статистической информации каждый хозяйствующий субъект (юридическое лицо, обособленное подразделение юридического лица или индивидуальный предприниматель) обязан при заполнении статистической отчетности указать в кодовой части формы код по Общероссийскому классификатору предприятий и организаций (ОКПО) / идентификационный номер обособленного подразделения.

Присвоение юридическим лицам, их филиалам, обособленным подразделениям и индивидуальным предпринимателям кода ОКПО / идентификационного номера обособленного подразделения, а также кодов по общероссийским классификаторам технико-экономической и социальной информации (ОК ТЭИ): Общероссийскому классификатору объектов административно-территориального деления (ОКАТО), Общероссийскому классификатору территорий муниципальных образований (ОКТМО), Общероссийскому классификатору государственной власти и управления (ОКОГУ), Общероссийскому классификатору форм собственности (ОКФС) и Общероссийскому классификатору организационно-правовых форм (ОКОПФ) осуществляется территориальными органами Росстата в субъектах Российской Федерации.

В соответствии с приказом Минфина России от 26.11.2018 № 238н регистрирующие (налоговые) органы передают органам государственной статистики сведения  о государственной регистрации хозяйствующих субъектов в течение 5 рабочих дней после внесения сведений в единые государственные реестры юридических лиц и индивидуальных предпринимателей (ЕГРЮЛ и ЕГРИП).

Установление кодов ОК ТЭИ хозяйствующим субъектам осуществляется после получения от регистрирующих (налоговых) органов выписок из ЕГРЮЛ и ЕГРИП в кратчайшие сроки.

Предоставление хозяйствующим субъектам сведений о кодах ОК ТЭИ осуществляется в виде уведомления.

Кроме того, в случае необходимости, указанные сведения могут быть предоставлены в виде уведомления при непосредственном обращении в соответствующий территориальный орган Росстата или направлены хозяйствующему субъекту по запросу почтовым отправлением по указанному в запросе адресу или по имеющимся каналам связи (факс, электронная почта). В запросе необходимо указать ОГРН (ОГРНИП) или ИНН и способ их направления.

Следует иметь в виду, что уведомление носит информационно-справочный характер, не устанавливает ни прав, ни обязанностей хозяйствующих субъектов и его наличие не связано с регулированием деятельности хозяйствующих субъектов в сферах экономики. Это подтверждается отсутствием в законодательстве Российской Федерации положений об обязательном наличии у хозяйствующих субъектов документа об установленных им кодах ОК ТЭИ.

В этой связи форма уведомления не предусматривает наличие печати территориального органа Росстата и подписи ответственного руководителя.

В связи с поступающими в Росстат запросами юридических лиц и индивидуальных предпринимателей о предоставлении кодов ОК ТЭИ в целях открытия банковских (расчетных) счетов обращаем Ваше внимание, что в соответствии со статьей 5 Федерального закона Российской Федерации от 02.12.1990 № 395-1 «О банках и банковской деятельности» и Инструкцией Банка России от 30.05.2014 № 153-И «Об открытии и закрытии банковских счетов, счетов по вкладам (депозитам), депозитных счетов» сведения о кодах ОК ТЭИ при открытии банковского счета клиенту не требуются.

Вместе с тем в связи с поступающими вопросами также обращаем внимание, что согласно Федеральному закону от 08.08.2001 № 129-ФЗ «О государственной регистрации юридических лиц и индивидуальных предпринимателей» хозяйствующие субъекты заявляют коды по ОКВЭД2 при государственной регистрации. Заявленные коды затем включаются в Единый государственный реестр юридических лиц (ЕГРЮЛ) / Единый государственный реестр индивидуальных предпринимателей (ЕГРИП) и, таким образом, становятся частью данных государственной регистрации.

В компетенцию органов государственной статистики не входит установление (подтверждение) кодов ОКВЭД2 хозяйствующих субъектов.

В соответствии с постановлением Правительства Российской Федерации от 17.05.2002 № 319 функция государственной регистрации юридических лиц и индивидуальных предпринимателей возложена на ФНС России. Согласно приказу Минфина России от 15.01.2015 № 5н предоставление сведений из ЕГРЮЛ также осуществляется ФНС России.

 

Коды статистики онлайн бесплатно на eRegistrator.ru

Для контроля над состоянием экономики государство ведет постоянный статистический учет хозяйственной деятельности юридических лиц и индивидуальных предпринимателей. Функции по формированию официальной статистической информации, а также по ведению государственных статистических наблюдений и исследований возложены на Федеральную службу государственной статистики (Росстат).

Во исполнение указанных функций в Росстате была создана специальная база данных – Статистический регистр хозяйствующих субъектов (Статрегистр). В нем содержится информация:

  1. О государственной регистрации организаций (их филиалов и подразделений) и индивидуальных предпринимателей.
  2. Идентификационные коды по общероссийским классификаторам предприятий и организаций (ОКПО), объектов административно территориального деления (ОКАТО), органов государственной власти и управления (ОКОГУ), форм собственности (ОКФС), организационно-правовых форм организаций (ОКОПФ).

Интересно!

В ЕГРЮЛ или ЕГРИП коды Росстата не указываются. Однако из этого правила есть исключение – это коды ОКВЭД.

Они хоть и являются по своей сути статистическими идентификаторами, однако информация о них обязательно включена в сведения, составляющие единый государственный реестр юридических лиц или индивидуальных предпринимателей.

Коды статистики присваиваются организации или ИП после их регистрации налоговыми органами (информация о внесении записи в ЕГРЮЛ или ЕГРИП передается в Росстат из налоговой инспекции в рамках межведомственного сотрудничества).

Ранее, чтобы узнать о статистических идентификаторах, присвоенных конкретной организации или ИП, необходимо было лично обращаться в органы Росстата. Теперь же получить уведомление об их присвоении можно при помощи интернета.

Для вашего удобства мы запустили новый сервис, с помощью которого вы можете узнать коды статистики онлайн бесплатно в любое удобное для вас время.

Наш сервис:

  1. Очень прост в использовании. Для того чтобы запросить информацию о кодах статистики достаточно ввести ИНН или ОГРН фирмы (индивидуального предпринимателя) и ввести капчу (цифры с картинки).
  2. Абсолютно бесплатен. Для получения сведений вам не придется уплачивать государственную пошлину или вносить другую плату за формирования уведомления.
  3. Работает в любое время. Запросить коды статистики онлайн вы можете в любое время двадцать четыре часа в сутки, как в выходные, так и в рабочие дни.

Сведения о присвоении статистических идентификаторов, полученные при помощи нашего онлайн-сервиса, имеют такую же юридическую силу, как и данные бумажного документа (уведомления), оформляемого сотрудниками Росстата при непосредственном обращении к ним с запросом. Их также можно использовать и при открытии лицевого счета в банке, и при подаче налоговых деклараций, и при формировании платежных поручений.

Получить коды статистики теперь стало еще проще, ведь у вас есть eRegistrator.ru!

Будем благодарны вам за комментарии к данному материалу. Если вы не нашли ответ на свой вопрос или у вас есть замечания, пожелания, — напишите нам. Для нас очень важно ваше мнение!

Полезный материал? Поделись ссылкой!

Росстат: коды статистики по ИНН

Организации и ИП после постановки на учет в Росстате получают уведомление, в котором указаны все коды статистики. Но иногда уведомление приходит с опозданием, в то время как эта информация срочно может понадобиться. А ведь сегодня можно получить коды статистики онлайн и распечатать уведомление, не выходя за пределы офиса. Для этого надо всего лишь знать ИНН организации или индивидуального предпринимателя.

Что такое коды статистики и для чего они нужны предпринимателям

Коды статистики – это шифры, которые используются для идентификации ИП и организаций в соответствии с рядом общероссийских классификаторов. Они хранятся в специальной базе данных Госстата. Коды присваиваются экономическим субъектам после прохождения процедуры государственной регистрации. Всего таких кодов семь: ОКПО, ОКАТО, ОКТМО, ОКОГУ, ОКФС, ОКОПФ, ОКВЭД. Код ОКАТО сегодня практически не используется, вместо него во всех документах указывают ОКТМО.

Если у компании нет на руках уведомления из Росстата – ему придется обращаться в ведомство для уточнения присвоенных кодов. Также он может попытаться узнать коды статистики по ИНН при помощи специальных интернет-ресурсов.

Коды статистики могут потребоваться:

  • для участия в тендере;
  • при подготовке отчетности;
  • для открытия банковского счета;
  • при изменении данных ИП;
  • для изменения названия организации или ее юридического адреса;
  • для лицензирования предпринимательской деятельности;
  • для заполнения платежных документов;
  • для совершения экспортно-импортных операций;
  • при прохождении аудиторской проверки;
  • при открытии филиала компании и в других случаях.

Как можно узнать коды статистики?

Коды статистики по ИНН для юридических лиц и ИП можно узнать следующими способами:

  • В налоговой службе при получении документов о регистрации.
  • В отделении Росстата при самостоятельном обращении.
  • На официальном сайте Росстата и на сайтах его территориальных представительств.
  • При помощи организаций-посредников.
  • При помощи различных онлайн-сервисов.

При обращении в территориальное управление Росстата предприниматели часто сталкиваются с бюрократическими трудностями. К тому же, им приходится тратить драгоценное время на ожидание в очередях. В связи с этим все больше людей стремятся узнать присвоенные коды статистики по ИНН в режиме онлайн, ведь такая процедура занимает считанные секунды.

Как узнать нужные коды на сайте Росстата

Ранее заинтересованные лица могли получить всю интересующую их информацию на сайте Росстата по адресу ]]>www.gks.ru]]> или на сайте кодыросстата.рф. Но с 1 августа 2018 года был осуществлен переход на ]]>единую базу Росстата]]>. Данный сервис очень удобен в использовании, благодаря ему предприниматели получают возможность узнать все коды статистики с подробной расшифровкой по любому юридическому лицу или ИП, зарегистрированному в России.

Как узнать на сайте Росстата коды статистики по ИНН и получить уведомление онлайн? Информация по кодам находится в свободном доступе, любой желающий может получить ее абсолютно бесплатно. Сведения в базе регулярно обновляются, поэтому предприниматели всегда смогут узнать самую актуальную информацию.

Последовательность действий

  • Перейти на страницу ]]>сервиса]]>.
  • Система предложит ввести реквизиты, по которым будет осуществлен поиск. Такими реквизитами являются: код ОКПО / Идентификационный номер ТОСП; ОКПО юрлица, имеющего обособленные подразделения; ИНН; код ОГРН / ОГРНИП. Заполнять все поля формы не обязательно, достаточно указать всего один реквизит (к примеру, ИНН).
  • После ввода кода в поле формы необходимо нажать на кнопку «Получить».
  • Если ИНН введен правильно – через несколько секунд система выдаст результат.

Полученные результаты будут иметь вид таблицы, содержащей такие сведения:

  • наименование организации;
  • ОКПО / Идентификационный номер ТОСП;
  • ОГРН;
  • дату регистрации;
  • ИНН;
  • ОКАТО фактический;
  • ОКАТО регистрации;
  • ОКТМО фактический;
  • ОКТМО регистрации;
  • ОКОГУ;
  • ОКФС;
  • ОКОПФ.

Как получить уведомление онлайн?

Если пользователь желает получить уведомление статистики по ИНН онлайн с последующей возможностью распечатать его на бумажном носителе – он может загрузить документ прямо с вышеуказанного сайта. Для этого в нижней части страницы с полученными результатами надо нажать на кнопку «Экспортировать» и выбрать пункт «Уведомление о кодах ОК ТЭИ». Файл будет скачан в формате Microsoft Excel. Уведомление будет содержать подробные сведения о кодах, присвоенных искомой организации.

Необходимо сразу отметить, что хотя код ОКВЭД и имеет статистическую функцию, он относится к данным о государственной регистрации. В скачанном уведомлении он не будет указан. Узнать коды ОКВЭД можно из выписки ]]>ЕГРЮЛ или ЕГРИП]]>, а также при помощи сервиса «]]>Сведения о госрегистрации ЮЛ, ИП, КФХ]]>», указав ИНН или название компании.

Такое, самостоятельно распечатанное, уведомление статистики является действительным и носит информационно-справочный характер. Его не требуется распечатывать на фирменном бланке организации, заверять печатью и подписью генерального директора.

Коды Статистики по ИНН для ИП и ООО: весь Краснодарский край

Получить Коды Статистики и распечатать уведомление онлайн:

Узнать для ИП Коды статистики

Найти для ООО коды статистики

Для того, чтобы получить коды статистики по ИНН, ОГРН, ОКПО перейдите по нужной вам ссылке ниже и запустите поиск, сайт покажет коды статистики онлайн по ИНН бесплатно и вы сможете скопировать их себе или сразу распечатать.

Почему не удается на сайте Росстата узнать коды статистики?

Причин может быть несколько:

  • Во-первых, список кодов выдается только зарегистрированному бизнесу. Так как, если ИП или ООО еще не успели подать документы в налоговую или не дождались ответа, запрашивать коды статистики бесполезно: вам они пока не присвоены.
  • Во-вторых, возможно регистрационные данные еще не успели попасть в базу ФСГС (Федеральную Службу Государственной Статистики). После того, как процедура регистрации пройдена, информация о новоиспеченной компании перенаправляется налоговой в ФСГС: здесь данные вашей регистрации в качестве индивидуального предпринимателя или юридического лица записываются в так называемые информационные базы.

Обратите внимание, что регистрационные данные попадают в информационные базы не сразу, а только после их периодического обновления: приблизительно после пятнадцатого числа и тридцатого — тридцать первого (середина и конец месяца).

Если же необходимо узнать по ИНН коды статистики и получить уведомление как можно скорее, можно порекомендовать обратится в местный орган статистки, предъявив выписку из ЕГРИП или ЕГРЮЛ. Само уведомление может так и не дойти, если письмо затеряется на почте или где-то в пути.

Контактные данные статистики для Краснодарского края:

Подразделения статистики по Краснодарскому краю

Статистика Краснодарского края: официальный сайт

Будьте внимательны:

1 марта 2016 года начинает свою работу единая база Росстата:

Коды Росстата по ИНН (ОК ТЭИ по единой базе Росстата)

Если ваши знакомые до сих пор недоумевают, как узнать коды статистики по ИНН бесплатно, посоветуйте им наш сервис: мы разместили все коды статистики Росстата на одном сайте!

Для вашего удобства мы разделили базу кодов по областям и объединили ссылки в меню слева. Найти коды статистики просто – для этого выберите свой регион, перейдите в статью, ему посвященную, выберите организационную форму и укажите ИНН.

Коды статистики. Описание и расшифровка Помощь Юриста

Что такое коды статистики. Расшифровка. Как получить.

Это сведения из Статистических регистров хозяйствующих субъектов Федеральной службы государственной статистики (сокращенно Статрегистра Госстата), утвержденного Приказом № 22 Федеральной службы Госстата от 05.08.05. В некоторых документах  Госстат именуется как Росстат. Коды получают организации при регистрации ООО или регистрации ИП.

Справочно: Органы статистики Москвы. Код региона Москва №77, Московской области №50.

Данные сведения позволяют классифицировать юридических лиц и индивидуальных предпринимателей в соответствии со следующими классификаторами:

  • ОКПО — Общероссийский классификатор предприятий и организаций;
  • ОКАТО — Общероссийский классификатор объектов административно-территориального деления;
  • ОКТМО — Общероссийский классификатор территорий муниципальных образований;
  • ОКОГУ — Общероссийский классификатор органов государственной власти и управления;
  • ОКФС — Общероссийский классификатор форм собственности;
  • ОКОПФ — Общероссийский  классификатор организационно-правовых  форм;
  • ОКВЭД — Общероссийский классификатор видов экономической деятельности.

Для чего нужны и куда потребуются коды

  1. Внесение изменений в учредительные документы, к примеру при изменении адреса регистрации ИП и ООО или открытии филиала.
  2. Сдача бухгалтерской отчетности, в т.ч. налоговой.
  3. Открытии расчетного счета в банке. Требование часто встречается, однако уведомление о кодах не включено в состав перечня документов, необходимых для открытия банковских счетов (письмо Центробанка от 27.10.2011г. № 011-31-1/4394). Таким образом, требование банка предоставить коды статистики Росстат неправомерно.  
  4. и в других случаях.

Как узнать и где их получить

Где узнать. Узнать коды можно на сайте ведомства. Сайт баз кодов статистики по всем регионам тут. Предоставляются коды статистики бесплатно. Узнать коды статистики можно вбив  ИНН или ОГРН.

Где получить. Самостоятельно получить и распечатать Уведомление Статрегистра Росстата, содержащее коды статистики онлайн в базах территориальных органов Федеральной службы государственной статистики. С учетом следующего:

I. Индивидуальные предприниматели должны представить следующие документы (обычные незаверенные копии):

  1. копию Свидетельства о регистрации.
  2. копию ИНН.
  3. копию Выписки из ЕГРИП.
  4. копию паспорта.

II. Организации представляют следующие документы (обычные незаверенные копии):

  1. копию Устава.
  2. копию ИНН.
  3. копию Свидетельства о государственной регистрации юридического лица.
  4. копию Выписки из ЕГРЮЛ.
  5. паспортные данные директора компании.
  6. доверенность (при необходимости).
Поделиться с друзьями

Подпишитесь в соц сетях

Публикуем ссылку на статью, как только она выходит. Отдельно даём знать о важных изменениях в законах.

Важно знать!

Поэтому, для вас работают бесплатные эксперты-консультанты!
Расскажите о вашей проблеме, и мы поможем ее решить! Задайте вопрос прямо сейчас!

Анонимно

Профессионально

Задать вопрос юристу бесплатно

Задавайте вопрос
удобным для Вас способом

Ответим на вопрос в соц. сетях

Ответим на вопрос в мессенджерах

Ссылки по теме:

Реквизиты организации

Что входит в реквизиты организации, какие существуют законодательные требования к реквизитам предприятия. Примеры применения и внесения изменений. Подробнее …

Карточка предприятия для ООО и ИП…

Универсальный образец карточки предприятия для ООО и ИП с учетом современного делового оборота и существующей судебной практикой. Подробнее …

Код постановки на учет — КПП…

Подробно о коде причины постановки на учет. Назначение кода, как присваивается, где можно узнать, получить и изменить. Подробнее …

ОКПО по ИНН узнать бесплатно онлайн

Для идентификации и учета организаций и предпринимателей государство создало множество классификаторов. Среди них общероссийский классификатор предприятий и организаций (ОКПО) – самый базовый, на его основании предприятию присваиваются другие коды статистики. Он облегчает государству задачи проведения статистического анализа и управления информацией о субъектах хозяйствования. В статье разберем, что такое код ОКПО, для чего он нужен, где его можно узнать и какую информацию он позволит получить.

Что такое код ОКПО

Чтобы легализовать деятельность, все предприятия должны получить код ОКПО. Он указывает направление деятельности, в котором работает предприятие. Объекты классификации по ОКПО:

  • Юридические лица;
  • Организации без образования юрлица;
  • Индивидуальные предприниматели.

Органы государственной статистики в обязательном порядке присваивают код каждой организации или ИП при регистрации. Это происходит автоматически на основании данных ЕГРИП и ЕГРЮЛ. 

Присвоенный код ОКПО, хозяйствующий субъект сохраняет в течение всего периода деятельности. Реорганизация или смена юридического адреса не требует его изменения. Однако при смене вида деятельности, код изменяется. Получить новый можно в органах Росстата, указав причиной смену отрасли. При ликвидации предприятия код удаляется из классификатора и не может быть использован еще 5 лет. Одинаковых кодов ОКПО нет.

Для чего нужен ОКПО

В первую очередь, ОКПО нужен Росстату для проведения статанализа и налаживания информационного обмена. Кроме того, он позволяет идентифицировать хозсубъекты РФ, автоматизировать обработку информации и обмен сведениями.

Код ОКПО не менее важен для организаций и их руководителей. Только после его получения деятельность становится легальной. Без кода нельзя изменить учредительные документы, открыть новый филиал или сменить руководителя. К тому же, код является обязательным реквизитом для множества документов: договоров, соглашений, лицензий, актов.

Код ОКПО не является конфиденциальным. Зная код, можно провести поиск по базам данных и узнать официальную информацию о субъекте. Зная код ОКПО, легче получить доступ к другим реестрам и проверить, добросовестно ли выполняет ваш контрагент свои обязательства перед государством, не открыта ли процедура банкротства в его отношении.

Из чего состоит ОКПО

Классификатор ОКПО состоит из двух частей. Первая предназначена для организаций, вторая — для ИП. Каждая часть состоит из трех блоков:

Блок идентификации содержит код ОКПО. Код ОКПО организаций имеет 8 знаков, ИП — 10 знаков. Первые цифры кода определяют сферу деятельности:

  • природные и трудовые ресурсы;
  • продукты труда и производственной деятельности;
  • субъекты народного хозяйства;
  • управление и документация.

Последняя цифра — контрольная, для ее расчета используют методику расчета контрольного числа, установленную правилами стандартизации.

Блок наименования объекта. В этом блоке указывается наименование организации или ИП. Для организаций в коде ОКПО указывают полное или сокращенное наименование организации и, при наличии, ее наименование на английском языке. Для предпринимателей указывают, что субъект является индивидуальным предпринимателем, и фиксируют Ф.И.О.

Блок классификационных признаков содержит коды других классификаторов. В нем находится информация о шести классификаторах: ОКАТО, ОКФС, ОКОГУ, ОКОПФ, ОКВЭД и ОКТМО.

Классификатор существует только в электронном виде  и постоянно изменяется. Добавляются новые организации, ликвидируются существующие, меняются виды деятельности.

Как узнать код ОКПО для организации или ИП

Первоначально код ОКПО выдается Управлением Росстата при регистрации предприятия. Кроме того, узнать код ОКПО можно, заглянув в документацию. Код является обязательным реквизитом во многих документах и нередко бывает указан на печати.

Если код утерян, то можно запросить новую выписку с кодом в Росстате, но это платная услуга. Для этого в Росстат нужно подать запрос и представить свидетельство ОГРН, ИНН, выписку из ЕГРЮЛ/ЕГРИП. В течение 5 дней вам предоставят ответ с кодом.

Чтобы получить информацию о контрагентах, можно обратиться в отделение ФНС по месту жительства. Заполнив заявление, вы сможете получить информацию по ОКПО лично или по почте в течение 5 дней.

Бюрократизация и негибкость государственных структур создают проблемы при обращении: необходимость подавать заявление лично, стоять в очередях, оплатить госпошлины.  Есть способ проще — воспользоваться интернетом. Поисковая система поможет выйти на сайт организации. Многие фирмы публикуют код ОКПО на своем сайте среди реквизитов.

Как узнать ОКПО по ИНН

Федеральная налоговая служба разместила на своем сайте онлайн-сервис для проверки контрагентов. Для этого нужно выбрать электронный сервис «Риски бизнеса» и ввести ИНН, ОГРН/ОГРНИП или наименование юрлица или ИП. С помощью сервиса, вы сможете узнать юридический адрес компании, но не код ОКПО. Зная адрес, вы можете обратиться в районную администрацию и запросить код там.

С помощью ресурсов okpo.ru и egrul.com можно за плату оставить заявку на получение кодов статистики или запрашивать выписки из государственных реестров.  

Самым быстрым и надежным способом является поиск кода ОКПО на сайте Росстата (http://statreg.gks.ru/). Он позволяет сформировать и распечатать уведомление. Чтобы начать поиск, нужно указать один из реквизитов: ОКПО, ИНН или ОГРН. В результатах поиска отразится организация, и сформируется уведомление. Оно содержит все коды статистики: ОКПО, ОКАТО,ОКТМО, ОКФС, ОКОГУ, ОКОПФ.

Автор статьи: Елизавета Кобрина

Используйте надежные источники: веб-сервис Контур.Бухгалтерия позволит узнать код ОКПО контрагента за пару минут. Кроме того, первые 14 дней пользования предоставляется возможность работать в сервисе бесплатно. Вы можете вести учет, отправлять отчетность, начислять зарплату и получать консультации наших экспертов.

Создание кодовой книги — Учебные пособия по SPSS

Простая кодовая книга

Этот метод кодовой книги печатает 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 присвоенными значениями меток 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 в себя 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.

Эту подробную кодовую книгу можно сгенерировать с помощью диалогового окна Кодовые книги или с помощью синтаксиса.

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 запуск 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 Output : (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 упорядочить 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 для номинальных и порядковых переменных печатаются числа и проценты, а для масштабных переменных печатаются среднее значение, стандартное отклонение и квартили.
  6. По завершении 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 СТАНДАРТНЫХ ДАННЫХ.  

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.

Статистика по

купонам — купоны растут или замедляются?

Купоны ушли в прошлое?

Или он нашел способ успешно оцифровывать?

Давайте поговорим о последней статистике купонов сейчас:

Статистика и факты о лучших купонах (выбор редакции):
  • Более 90% всех потребителей так или иначе использовали купоны.
  • 38% потребителей предпочитают получать купоны и скидки на свои мобильные устройства.
  • Приблизительно 31 миллиард цифровых купонов были погашены во всем мире в 2019 году.
  • 68% потребителей считают, что цифровые купоны вызывают лояльность.
  • 60% потребителей любят получать электронные купоны.
  • 77% потребителей тратят на 10–50 долларов больше, чем предполагалось, при погашении купонов.
  • Сумма погашения цифровых купонов достигла 47 миллиардов долларов в 2017 году.
  • Для 89% потребителей цена является основным фактором, влияющим на решение о покупке.

Когда бумажные газеты были заменены онлайн-газетами, казалось, что вырезанию купонов или получению их по почте со временем придет конец. Но последняя статистика по купонам показывает, что купоны еще не произведены.

Появились новые современные и оцифрованные купоны.

Знаете, те, которыми можно пользоваться со смартфона или компьютера.

Некоторое время казалось, что этого достаточно, чтобы вернуть купон из мертвых.

А что теперь?

Были ли мы когда-нибудь готовы отказаться от поиска способов платить меньше?

Вряд ли.

Посмотрите:

Последняя статистика купонов

Прокрутите вниз, чтобы увидеть остальную статистику и факты о купонах!

1. Более 90% всех потребителей так или иначе использовали купоны.

(Источник: Valassis)

Согласно отчету Coupon Intelligence Report за 2019 год, подготовленному Valassis, 92% потребителей использовали купоны в 2019 году.Только 8% респондентов заявили, что они не использовали купоны или не были уверены, использовали ли они когда-либо купон.

В 2018 году 94% всех потребителей использовали купоны. Годом ранее, в 2017 году, только 90% потребителей использовали купоны.

Что касается частоты использования купонов, 45% потребителей сообщили, что они используют купоны всегда или очень часто. Только 15% сообщили, что редко используют купоны. 32% сообщили, что иногда используют купоны.

2.30% потребителей-миллениалов всегда используют купоны.

(Источник: Valassis )

Тот же отчет о купонных тенденциях также дает нам некоторую информацию об общем использовании купонов миллениалами и их частоте. Более половины миллениалов часто используют купоны. 30% заявили, что всегда используют купоны, а 23% используют их очень часто.

Только 6% заявили, что не используют купоны. Остальные используют их иногда или редко (30% и 11% соответственно).

3. 50% потребителей предпочитают получать купоны по почте.

(Источник: Valassis )

Похоже, что бумажные купоны все еще предпочтительнее безбумажных купонов. Половина всех потребителей сообщили, что им нравится получать купоны по почте. 44% заявили, что им нравится получать купоны из газет. Потребители также не прочь распечатать свои купоны из Интернета — 34% респондентов заявили, что им нравится этот метод получения купонов.

В 2018 году 48% потребителей заявили, что предпочитают получать купоны по почте. 42% потребителей любили получать газетные купоны. Доля потребителей, которым понравилось распечатывать купоны из Интернета, в 2018 году составила 35%.

4. 38% потребителей предпочитают получать купоны и скидки на свои мобильные устройства.

(Источник: Valassis )

Увеличилось предпочтение безбумажных купонов.В 2017 году доля потребителей, которые предпочли получать безбумажные скидки и купоны на смартфоны, составила 32%. В 2018 году поклонниками этого метода были 36% потребителей. И теперь, согласно последнему отчету, это предпочтительный метод для 38% всех потребителей.

В 2019 году 42% потребителей заявили, что им понравилось загружать скидку на свою карту лояльности. Это на 5% больше по сравнению с 2017 годом, когда доля респондентов, отдавших предпочтение безбумажному методу, составляла 37%.

5.91% всех потребителей используют бумажные купоны.

(Источник: Valassis )

На вопрос о том, используют ли они бумажные купоны, полученные в магазине, по почте, из газеты или загруженные с компьютера, 91% ответили, что используют.

Группа, которая чаще всего использует бумажные купоны, — это родители-миллениалы — 96%. Из всех респондентов бэби-бумеры представляют наименьшую долю (89%) потребителей, использующих бумажные купоны.

6.75% всех потребителей используют безбумажные купоны.

(Источник: Valassis )

Как и в случае с бумажными купонами, родители-миллениалы являются основными пользователями цифровых купонов — 96%.

Миллениалы по-прежнему очень заядлые пользователи цифровых купонов — 88% из них полагаются на безбумажные купоны. Это неудивительно, поскольку статистика расходов миллениалов показывает, что большинство из них предпочитают покупки в Интернете.

Близки

Gen Xers, 83% из которых используют этот метод.Безбумажные купоны и скидки являются наименее популярными среди бэби-бумеров — ими пользуются 64%.

7. 68% потребителей обращаются на купонные сайты для совершения сделок.

(Источник: Valassis )

Потребители постоянно ищут предложения и скидки, 68% обращаются к веб-сайтам, посвященным этим вопросам. Однако большинство из них, а точнее 71%, ищут предложения на сайтах магазинов. 70% смотрят на сайт бренда / производителя.

Большая часть потребителей (67%) используют поисковые системы для поиска сделок. Только половина пользуются сайтами социальных сетей.

И снова родители-миллениалы — это группа, которая больше всех старается найти лучшие предложения в Интернете. 88% используют различные упомянутые методы.

Бумеры реже всего ищут лучшие предложения на веб-сайтах. 61% из них ищут скидки на сайтах магазинов.

Это также группа, которая меньше всего использует сайты социальных сетей для поиска предложений и скидок.Так поступают только 23% бэби-бумеров. Однако, согласно американской статистике сбережений, они также являются группой с самым большим вложенным яйцом, так что, возможно, им не нужны эти купоны!

8. 47% потребителей использовали купонные приложения.

(Источник: Valassis )

56% потребителей ответили, что они использовали приложение для сбережений в продуктовых магазинах / аптеках / магазинах и / или суперцентрах. Немногим менее половины, или 47%, заявили, что использовали купонное приложение.

Приложения

Cashback / Points использовали 44% потребителей. Только 40% использовали бонусные приложения для покупок в магазине. 34% использовали мобильное приложение для сравнения сделок.

9. В 2019 году во всем мире было погашено около 31 миллиарда цифровых купонов.

(Источник: Invespcro )

В 2014 году по всему миру было погашено 16 миллиардов электронных купонов. Сейчас количество погашенных цифровых купонов достигло 31 миллиарда.

Также подсчитано, что 1,05 миллиарда купонов было погашено через мобильные телефоны. Это значительный рост по сравнению с 2014 годом, когда предполагаемое число составляло 560 миллионов.

10. 68% потребителей считают, что цифровые купоны вызывают лояльность.

(Источник: Invespcro )

Если магазины хотят прислушиваться к потребителям, им, вероятно, следует обратить внимание на маркетинг цифровых купонов. Большинство потребителей считают, что цифровые купоны могут повысить узнаваемость бренда.Такая же доля респондентов считает, что они порождают лояльность.

11. 60% потребителей любят получать электронные купоны.

(Источник: Invespcro )

Кто не хочет выгодной сделки? Неудивительно, что 60% потребителей ответили, что им нравится получать купоны.

Мы тоже делаем, на случай, если вам захочется пострелять по-нашему. Просто говорю.

Более того, половина потребителей заявили, что они с большей вероятностью посетят магазин, если они получили цифровой купон.

12. 77% потребителей тратят на 10–50 долларов больше, чем предполагалось при погашении купонов.

(Источник: Invespcro )

Действительно ли мы экономим деньги, используя код купона?

Ну теоретически. Реальность немного иная.

Благодаря тому, что мы только что нашли, и сэкономленным деньгам, большинство потребителей обычно в конечном итоге тратят больше денег, чем они изначально планировали.

Большинство сообщили, что они тратят где-то от 10 до 50 долларов больше, когда используют цифровые купоны с помощью своего мобильного устройства. 17% потребителей сообщили, что в конечном итоге они потратили на 50 долларов больше, чем ожидали.

Итак, если вы хотите сэкономить, покупая товары со скидкой, покупайте только те товары, которые вам нужны. Нет необходимости добавлять в корзину все, что есть на распродаже!

Да, мы тоже вызываем себя.

13.Сумма погашения цифровых купонов достигла 47 миллиардов долларов в 2017 году.

(Источник: Juniper Research )

По оценке Juniper Research, стоимость погашения электронных купонов увеличится с 47 миллиардов долларов в 2017 году до 91 миллиарда долларов в 2022 году.

Исследование также показало, что погашение купонов в приложении будет важной частью будущего мобильных и онлайн-купонов.

14. 89% потребителей утверждают, что цена является основным фактором, влияющим на решение о покупке.

(Источник: PR Newswire )

Исследование поведения потребителей при поиске лучших предложений показало, что большинство потребителей ценят цену и качество.

Цена является решающим фактором для 89% респондентов. 82% заявили, что качество является главным фактором, влияющим на их решения о покупке. Менее половины, или 45%, назвали бренд решающим фактором. Похоже, что, хотя лояльность к бренду важна для значительного числа потребителей, она не так сильно влияет на решения о покупке, как цена и качество.

15. 48% американских компаний используют мобильный купон для маркетинга.

(Источник: Ready Cloud )

Активировать купон на смартфоне довольно просто. Компании догнали и начали использовать это в своих интересах. Предлагая простой и понятный способ получить скидку, они получат новых клиентов, поэтому они обратились к маркетингу мобильных купонов.

В 2014 году только 36,5% компаний США предлагали этот тип цифровых купонов, а сейчас почти половина использует их в маркетинговых целях.

16. Потребители, использующие купоны, тратят 46% во время оформления заказа, чем те, кто этого не делает.

(Источник: Blippr )

Использование купонов заставляет людей тратить больше денег. Пользователи купонов в среднем тратят на оплату на 46% больше, чем потребители, не пользующиеся специальными предложениями.

17. 71% потребителей следили за социальными сетями брендов в поисках купонов.

(Источник: Blippr )

Соискатели скидок проявляют инициативу, когда ищут наилучшие предложения.Большинство потребителей ищут купоны в социальных сетях, переходя на страницы своих любимых брендов.

18. 54% потребителей ожидают предложений по электронной почте во время праздников.

(Источник: Blippr )

Когда начинается сезон подарков, покупатели проверяют свой почтовый ящик на наличие купонов на скидку и специальных предложений. Более половины ожидают получить какое-либо предложение во время ключевых праздников по электронной почте.

Мобильные купоны

С распространением смартфонов наступила новая эра погашения купонов.

Погашение купонов через мобильный телефон — не новость для маркетинговой индустрии. Цифровой маркетинг — это эффективный и простой способ продвижения продуктов и привлечения новых клиентов. Большинство статистических данных по мобильным купонам указывают на то, что рынок онлайн-купонов будет расти, поскольку и потребители, и розничные торговцы переходят на онлайн-покупки.

По оценкам, мировая индустрия мобильных купонов будет расти со среднегодовым темпом роста (среднегодовой темп роста) 56,5% к 2025 году.

Стратегия купонного маркетинга важна для предприятий, которые хотят обслуживать онлайн-покупателей.Целевая аудитория предпочитает совершать покупки, не выходя из собственного дома. Предложение скидки на кассе может помочь им заключить сделку.

И, наконец, даже делая покупки в обычных магазинах, 93% миллениалов признались, что используют свои смартфоны для сравнения цен и поиска цифровых купонов.

Лучшие купонные приложения

Оставьте свои ножницы и газеты!

Резка купонов скоро уйдет в прошлое.Пришло время загрузить одни из лучших приложений для экономных покупок и воспользоваться всеми скидками, которые предлагают магазины.

Но ведь есть из чего выбирать! Как определить лучшее приложение для купонов?

Что ж, вы можете начать с загрузки некоторых из известных приложений и посмотреть, какое из них лучше всего подходит для вас. Метод проб и ошибок всегда эффективен!

Вот наши предложения:

Groupon можно использовать в браузере или на смартфоне.Что замечательно, так это то, что он позволяет вам искать предложения по местоположению и категории. Перед тем, как начать поиск, настройте все фильтры, чтобы найти лучшие онлайн-предложения. После того, как вы выберете свое местоположение и начнете поиск по категории, вы можете выбрать сделку, которую хотите приобрести. Если сделка стоит 50 долларов, у вас есть возможность «купить» ее за 25 долларов. Вы можете использовать его себе или купить в подарок.

Однако учтите, что у сделок есть срок годности!

Еще одно известное приложение — Ibotta, которое можно загрузить как на устройства Android, так и на iOS.Считается одним из лучших приложений для покупок продуктов. И давайте посмотрим правде в глаза: большинство из нас ищут купоны на еду или другие способы сэкономить на покупке продуктов. Согласно статистике потребительских расходов от Bureau Of Labor, средняя семья тратит около 8000 долларов на еду!

Принесите, пожалуйста, купоны!

Еще одно полезное приложение для купонов — SnipSnap, которое позволяет сфотографировать бумажный купон и оцифровать его.

Сайты с купонами

Планируете ли вы делать покупки в Интернете или собираетесь в магазин, нет ничего плохого в том, чтобы попытаться найти более выгодную сделку, верно?

В лучшем случае вы сэкономите немного денег на покупке продуктов, которые вы собирались купить в любом случае.

Не знаете, с чего начать? Что ж, вот некоторые из лучших сайтов с купонами. Проверь их!

  • Rakuten (ранее Ebates) — этот сайт позволяет вам получать кэшбэк на свои покупки в более чем 2500 магазинах. Регистрация бесплатна, и все, что вам нужно сделать, чтобы заработать кэшбэк, — это делать покупки на их сайте. Это оно.
  • Groupon — Мы уже упоминали мобильное приложение, которое есть у Groupon, но вы также можете получить доступ к их сделкам через веб-браузер.
  • Coupons — Купоны — это один из лучших веб-сайтов с купонами для печати, и название сайта легко запомнить.Swagbucks — отличная альтернатива, так как она также предлагает возможность распечатать купоны.
  • купонов Amazon — Amazon, вероятно, самый известный сайт для покупок в Интернете. Однако многие люди не осознают, что на сайте есть множество купонов, отсортированных по категориям, которые вы можете применить к своей покупке. А учитывая, что Amazon является одним из самых популярных интернет-магазинов, возможность использовать купоны прямо с сайта определенно пригодится.
  • RetailMeNot — это еще один отличный сайт онлайн-купонов, который позволяет вам получать отличные купоны, кэшбэки и подарочные карты.

Почетные упоминания: SmartSource, Savings, DontPayFull и LivingSocial.

Типы купонов

Когда дело доходит до купонов и скидок, терминология может запутаться. Есть ли разница между каждым типом?

Хотя есть небольшая разница, все сводится к одному — покупке по льготной цене.

Купоны можно найти в Интернете, вырезать или распечатать. Мы уже упоминали, что те, которые вы можете найти в Интернете, также называются безбумажными купонами.Эти цифровые купоны набирают обороты и начинают заменять те купоны, которые вам приходилось распечатывать, вырезать или хранить в своем кошельке. Итак, это два типа в зависимости от формы: цифровой (безбумажный) или бумажный купон .

Затем, в зависимости от того, кто выпустил купон, вы можете найти купонов производителей или купонов магазина .

Первые выпускает компания-производитель. Их можно использовать для покупки продукта, произведенного этой компанией, в магазине, который продает эти продукты и принимает купоны.

В отличие от купонов, выдаваемых производителем, купоны выдают магазин и дают вам скидку на товары, имеющиеся в наличии. Так что, если в вашем кошельке есть купоны из продуктового магазина, прочтите их, чтобы прочитать условия. В магазине будет указан срок годности и магазины, в которых вы можете их использовать. Это касается всех купонов, поскольку у большинства из них есть некоторые ограничения.

Большинство цифровых купонов представляют собой промокоды или коды скидок . Вы вводите их при оформлении заказа или при добавлении товара в корзину.

Кэшбэк — это баллы, которые вы получаете за покупки в определенном магазине или заказы на определенном веб-сайте. Основное различие между предъявлением купона и получением кэшбэк-баллов заключается в том, что с кэшбэком вы не получаете скидку заранее. После того, как вы накопите достаточно баллов, вы сможете получать скидки на свои будущие покупки.

И, наконец, подарочные сертификаты, подарочные карты или подарочные сертификаты можно купить и передать кому-либо для использования в качестве кредита при покупках в определенном магазине.

Основные выводы

Итак, подведем итоги:

Покупатели с удовольствием получают купоны и специальные предложения. Кто-то предпочитает получать их по почте, кто-то предпочитает электронные купоны.

Миллениалы — самые частые пользователи купонов, особенно родители. И миллениалы, и представители поколения X часто используют бумажные и безбумажные купоны. С другой стороны, бэби-бумеры чаще используют бумажные купоны, но не так часто, как миллениалы.

Millennials также используют сайты бесплатных купонов и приложения для сбережений больше, чем старшее поколение.

Потребители считают, что цифровые купоны вызывают лояльность, хотя цена влияет на их решения о покупке больше, чем лояльность к бренду. Это не мешает им активно искать в социальных сетях предложения своих любимых брендов!

Итак … есть купоны, которыми можно поделиться с нами?

функций print и cat в R (3 примера)

В этой статье я покажу, как использовать функции print и cat в языке программирования R.

Статья состоит из трех примеров применения принта и кошки. Чтобы быть более конкретным, контент структурирован следующим образом:

Давайте нырнем прямо сейчас:

Определения и базовый синтаксис R функций print и cat

Определения: Ниже приведены определения функций print & cat.

  • Функция print R возвращает объект данных в консоль R (или RStudio).
  • Функция cat R возвращает строку символов в читаемом формате.

Основные синтаксисы R: Ниже приведены основные синтаксисы программирования на языке R для функций print и cat.

 print (any_data_type) # Базовый синтаксис R функции печати 

print (any_data_type) # Базовый синтаксис R функции печати

 cat (any_string) # Базовый синтаксис R функции cat 

cat (any_string) # Базовый синтаксис R функции cat

Далее я покажу три примера применения команд и функций print и cat в R.

Пример 1: функции print () и cat () в R

Пример 1 объясняет, как применить print и cat к строке символов. Во-первых, мы должны создать примерную символьную строку в R:

.
 my_string <- "This is \ nan example string" # Создать примерную строку 

my_string <- "This is \ nan example string" # Создать примерную строку

Если мы хотим вернуть эту символьную строку в консоль RStudio, мы можем использовать функцию печати…

 print (my_string) # Применить печать к строке символов
# [1] "Это пример строки \ nan" 

print (my_string) # Применить печать к строке символов # [1] "Это \ nan пример строки"

… или функция кошки:

 cat (my_string) # Применить cat к строке символов
# Это
# пример строки 

cat (my_string) # Применить cat к строке символов # Это # пример строки

Сравните выходы двух функций.Как видите, print просто возвращает строку символов как объект данных. Функция cat, напротив, преобразует / удаляет некоторую информацию, относящуюся к коду (например, \ n преобразуется в новую строку), возвращает читаемую версию нашей символьной строки.

Пример 2: Использование функции печати для возврата кадров данных

Функция cat обычно используется для возврата символьных строк. Однако функция печати часто используется и для других форматов данных.

В этом примере я объясню, как применить функцию печати к объекту фрейма данных.Во-первых, мы должны создать пример фрейма данных:

 data <- data.frame (x1 = 1: 5, # Создать пример данных
                   x2 = 3) 

data <- data.frame (x1 = 1: 5, # Создать пример данных х2 = 3)

Теперь мы можем использовать функцию печати, чтобы вернуть наш фрейм данных в консоль RStudio:

 print (data) # Применить печать к фрейму данных
# x1 x2
# 1 1 3
# 2 2 3
# 3 3 3
# 4 4 3
# 5 5 3 

print (data) # Применить печать к фрейму данных # x1 x2 # 1 1 3 # 2 2 3 # 3 3 3 # 4 4 3 # 5 5 3

Обратите внимание, что RStudio невидимо использует функцию печати, когда вы просто запускаете строку кода, состоящую только из имени вашего объекта данных.Другими словами: мы можем просто запустить «data», чтобы вернуть наш фрейм данных в консоль:

 data # Печать без функции печати
# x1 x2
# 1 1 3
# 2 2 3
# 3 3 3
# 4 4 3
# 5 5 3 

data # Печать без функции печати # x1 x2 # 1 1 3 # 2 2 3 # 3 3 3 # 4 4 3 # 5 5 3

Пример 3: Использование функции печати для изменения вывода консоли

Как вы видели в примере 2, функцию печати нельзя использовать для возврата объекта данных в консоль.Однако функция печати предоставляет дополнительные аргументы, которые можно указать в функции печати.

В этом примере я покажу, как изменить вывод консоли при печати числовых значений. Во-первых, давайте создадим числовой объект данных:

.
 my_value <- 8235.675324 # Создать пример значения 

my_value <- 8235.675324 # Создать пример значения

Теперь мы можем распечатать это число без использования функции печати:

 my_value # Печать по умолчанию
# 8235.675 

my_value # Печать по умолчанию # 8235.675

Как видите, по умолчанию язык программирования R возвращает семь цифр. Чтобы изменить это, можно использовать функцию печати:

 print (my_value, digits = 5) # Изменение количества цифр
# 8235.7 

print (my_value, digits = 5) # Изменение количества цифр # 8235.7

Предыдущий код R указывал на вывод на консоль только пяти цифр.

Видео и другие ресурсы

Недавно я опубликовал на своем канале YouTube видео, в котором показаны коды R. Вы можете найти видео ниже.

Пожалуйста, примите файлы cookie YouTube для воспроизведения этого видео. Согласившись, вы получите доступ к контенту YouTube, услуги, предоставляемой третьей стороной.

Политика конфиденциальности YouTube

Если вы примете это уведомление, ваш выбор будет сохранен, и страница обновится.

Принять контент YouTube

Кроме того, вы можете прочитать другие статьи моего сайта:

Резюме: На этом этапе вы должны были узнать, как использовать print и cat в программировании R. Если у вас есть дополнительные вопросы, расскажите мне об этом в комментариях ниже.

/ * Добавьте свои собственные переопределения стиля формы MailChimp в таблицу стилей вашего сайта или в этот блок стилей.
Мы рекомендуем переместить этот блок и предыдущую ссылку CSS в HEAD вашего HTML-файла.* /
]]>

sprintf Функция R (6 примеров)

В этой статье объясняется, как применить функцию sprintf () в R. Сначала давайте взглянем на базовый синтаксис R и определение sprintf:

.

Базовый синтаксис R для sprintf:

Определение sprintf:

Функция sprintf возвращает символьные объекты, содержащие отформатированную комбинацию входных значений.

В этом руководстве я покажу вам на основе шесть примеров , как использовать sprintf в языке программирования R.

Перейдем сразу к примерам…

Пример 1: Форматирование десятичных разрядов с помощью функции sprintf в R

Первый пример объясняет, как изменить количество десятичных знаков с помощью sprintf. Я собираюсь использовать следующий объект числовых данных в примерах этого руководства:

 x <- 123.456 # Создать пример данных 

x <- 123.456 # Создать пример данных

Теперь мы можем использовать sprintf для форматирования десятичных знаков.Количество десятичных знаков по умолчанию печатается следующим образом (т.е. шесть цифр после десятичной точки):

 sprintf ("% f", x) # sprintf со спецификацией по умолчанию
# "123.456000" 

sprintf ("% f", x) # sprintf со спецификацией по умолчанию # "123.456000"

Мы можем контролировать количество десятичных знаков, добавляя точку и число между знаком процента и f. Например, мы можем вывести десять цифр после десятичной точки…

 sprintf ("%.10f ", x) # sprintf с десятью десятичными знаками
# "123.4560000000" 

sprintf ("%. 10f", x) # sprintf с десятью десятичными знаками # "123.4560000000"

… или мы можем округлить числовое входное значение до двух цифр после десятичной точки:

 sprintf ("%. 2f", x) # sprintf с двумя округленными десятичными знаками
# "123.46" 

sprintf ("%. 2f", x) # sprintf с двумя округленными десятичными знаками # "123.46 "

Примечание: Результатом sprintf является строка символов, а не числовое значение, как на входе.

Пример 2: Форматирование знаков перед десятичной запятой

sprintf также позволяет форматировать количество цифр перед десятичным разделителем. Мы можем указать sprintf печатать все цифры перед десятичной точкой, но не цифры после десятичной точки…

 sprintf ("% 1.0f", x) # sprintf без десятичных знаков
# "123" 

sprintf ("% 1.0f ", x) # sprintf без десятичных знаков # "123"

… или мы можем вывести некоторое количество ведущих пробелов перед нашим числом без десятичных знаков (как показано в кавычках ниже)…

 sprintf ("% 10.0f", x) # sprintf с пробелом перед числом
# "123" 

sprintf ("% 10.0f", x) # sprintf с пробелом перед числом # "123"

… или с десятичными знаками…

 sprintf ("% 10.1f ", x) # Пробел перед числом и десятичными знаками
# "123.5" 

sprintf ("% 10.1f", x) # Пробел перед числом и десятичными знаками # "123,5"

… или мы можем напечатать пробелы в правой части нашего вывода, написав знак минус перед числом в функции sprintf:

 sprintf ("% - 15f", x) # Пробел справа
# "123.456000" 

sprintf ("% - 15f", x) # Пробел справа # "123.456000 "

Пример 3: Печать нечисловых значений с помощью sprintf (например, + или%)

Также возможно комбинировать числовые и нечисловые входы. Следующий код R возвращает знак плюса перед номером нашего примера…

 sprintf ("% + f", x) # Вывести знак плюса перед числом
# "+123.456000" 

sprintf ("% + f", x) # Вывести знак плюса перед числом # "+123.456000"

… и следующий код R печатает знак процента в конце нашего числа:

 paste0 (sprintf ("% f", x), # Вывести знак% в конце числа
       "%")
# "123.456000% "

paste0 (sprintf ("% f ", x), # Вывести знак% в конце числа "%") # "123.456000%"

Пример 4: Контрольная научная нотация

Функция sprintf R также используется для управления экспоненциальным представлением в R. Следующий синтаксис возвращает наше число в научном представлении со строчными буквами e…

 sprintf ("% e", x) # Экспоненциальная запись
# "1.234560e + 02" 

sprintf ("% e", x) # Экспоненциальное представление # "1.234560e + 02 "

… и следующий код возвращает в консоль RStudio заглавную букву E:

 sprintf ("% E", x) # Экспоненциальная с заглавными буквами E
# "1.234560e + 02" 

sprintf ("% E", x) # Экспоненциальная с заглавными буквами E # "1.234560e + 02"

Пример 5: Контрольное количество десятичных нулей

Мы также можем контролировать количество десятичных нулей, которые мы хотим напечатать в консоли RStudio.Следующий код R печатает номер нашего примера без десятичных нулей…

 sprintf ("% g", x) # sprintf без десятичных нулей
# "123.456" 

sprintf ("% g", x) # sprintf без десятичных нулей # "123.456"

… следующий код R возвращает номер нашего примера * 1e10 в экспоненциальном представлении…

 sprintf ("% g", 1e10 * x) # Научная нотация
# "1.23456e + 12" 

sprintf ("% g", 1e10 * x) # Научная нотация # "1.23456e + 12 "

… и добавляя число перед g в функции sprintf, мы можем контролировать количество десятичных нулей, которые мы хотим напечатать:

 sprintf ("%. 13g", 1e10 * x) # Фиксированные десятичные нули
# "1234560000000" 

sprintf ("%. 13g", 1e10 * x) # Фиксированные десятичные нули # "1234560000000"

Пример 6: Несколько входных значений для функции sprintf

До сих пор мы использовали только одно числовое значение (т.е.е. наш пример объекта данных x) в качестве входных данных для sprintf. Однако команда sprintf допускает любое количество входных значений.

Кроме того, мы можем распечатать эти входные значения в более сложных символьных строках. Взгляните на следующий пример sprintf:

 sprintf («Давайте создадим% 1.0f более сложный пример% 1.0f you.», 1, 4)
# «Давайте создадим еще 1 сложный пример для 4 вас». 

sprintf ("Давайте создадим% 1.0f более сложный пример% 1.0f you. ", 1, 4) # «Давайте создадим еще 1 сложный пример для 4 вас».

Первая спецификация (т.е.% 1.0f) в предыдущем коде R соответствует входному значению 1, а вторая спецификация соответствует входному значению 4.

Конечно, мы могли бы использовать sprintf в даже более сложных настройках. Взгляните на примеры sprintf в справочной документации R, если вас интересуют более сложные примеры:

Рисунок 1: Примеры сложных sprintf в справочной документации R.

Дополнительные ресурсы для работы со строками символов

Очевидно, что функция sprintf - лишь одна из многих функций R для обработки символьных строк. Функция, похожая на sprintf, - это функция вставки. Если вы хотите узнать больше о пасте, вы можете посмотреть следующее видео Джонатана Линда на YouTube:

Пожалуйста, примите файлы cookie YouTube для воспроизведения этого видео. Согласившись, вы получите доступ к контенту YouTube, услуги, предоставляемой третьей стороной.

Политика конфиденциальности YouTube

Если вы примете это уведомление, ваш выбор будет сохранен, и страница обновится.

Принять контент YouTube

Также ознакомьтесь с другими руководствами на этом веб-сайте. Я уже опубликовал несколько руководств по обработке символьных строк в R:

.

В этом руководстве показано, как использовать функцию sprintf в R. Если у вас возникнут дополнительные вопросы, дайте мне знать в комментариях ниже.

/ * Добавьте свои собственные переопределения стиля формы MailChimp в таблицу стилей вашего сайта или в этот блок стилей.
Мы рекомендуем переместить этот блок и предыдущую ссылку CSS в HEAD вашего HTML-файла. * /
]]>

3.1. Статистика в Python - конспект лекции Scipy

3.1.3.1. «Формулы» для определения статистических моделей в Python

Простая линейная регрессия

Учитывая два набора наблюдений, x и y , мы хотим протестировать гипотеза о том, что y является линейной функцией x .Другими словами:

, где e - шум наблюдения. Мы будем использовать модуль statsmodels для:

  1. Подходит для линейной модели. Мы будем использовать самую простую стратегию, обычную наименьшую. квадраты (OLS).
  2. Проверить, что коэффициент не равен нулю.

Сначала мы генерируем смоделированные данные в соответствии с моделью:

 >>> импортировать numpy как np
>>> x = np.linspace (-5, 5, 20)
>>> np.random.seed (1)
>>> # нормальный распределенный шум
>>> у = -5 + 3 * х + 4 * нп.random.normal (размер = x.shape)
>>> # Создаем фрейм данных, содержащий все соответствующие переменные
>>> data = pandas.DataFrame ({'x': x, 'y': y})
 

Затем мы указываем модель OLS и подгоняем ее:

 >>> из statsmodels.formula.api import ols
>>> model = ols ("y ~ x", data) .fit ()
 

Мы можем проверить различные статистические данные, полученные в результате подбора:

 >>> печать (model.summary ())
                            Результаты регрессии OLS
==========================...
Деп. Переменная: y R-квадрат: 0,804
Модель: OLS Adj. R-квадрат: 0,794
Метод: наименьших квадратов. F-статистика: 74,03.
Дата: ... Вероятность (F-статистика): 8.56e-08
Время: ... Лог-Вероятность: -57.988
№ Наблюдения: 20 AIC: 120.0
Остатки Df: 18 BIC: 122.0
Модель Df: 1
Тип ковариации: ненадежный
========================== ...
                 коэффициент std err t P> | t | [0,025 0,975]
------------------------------------------...
Перехват -5,5335 1,036 -5,342 0,000 -7,710 -3,357
х 2,9369 0,341 8,604 0,000 2,220 3,654
========================== ...
Омнибус: 0,100, Дарбин-Уотсон: 2,956
Вероятность (Омнибус): 0.951 Харке-Бера (JB): 0,322
Смещение: -0,058 Вероятность (JB): 0,851
Эксцесс: 2.390 Конд. № 3.03
========================== ...

Предупреждения:
[1] Стандартные ошибки предполагают, что ковариационная матрица ошибок задана правильно.
 

Терминология:

Statsmodels использует статистическую терминологию: переменная и в statsmodels называется "эндогенным", а переменная x называется экзогенный.Более подробно это обсуждается здесь.

Для упрощения, y (эндогенный) - это значение, которое вы пытаетесь предсказать, в то время как x (экзогенный) представляет функции, которые вы используете для создания предсказание.

Упражнение

Извлеките оценочные параметры из модели выше. Подсказка : используйте завершение табуляции, чтобы найти соответствующий атрибут.

Категориальные переменные: сравнение групп или нескольких категорий

Вернемся к данным о размере мозга:

 >>> данные = панды.read_csv ('examples / brain_size.csv', sep = ';', na_values ​​= ".")
 

Мы можем сравнить IQ мужчин и женщин, используя линейный модель:

 >>> model = ols ("VIQ ~ Gender + 1", data) .fit ()
>>> print (model.summary ())
                            Результаты регрессии OLS
========================== ...
Деп. Переменная: VIQ R-квадрат: 0,015
Модель: OLS Adj. R-квадрат: -0,010
Метод: наименьшие квадраты. F-статистика: 0.5969
Дата: ... Вероятность (F-статистика): 0,445
Время: ... Лог-Вероятность: -182,42
№ Наблюдения: 40 AIC: 368,8
Df Остатки: 38 BIC: 372,2
Модель Df: 1
Тип ковариации: ненадежный
========================== ...
                  коэффициент std err t P> | t | [0,025 0.975]
-------------------------------------------------- ---------------------...
Перехват 109,4500 5,308 20,619 0,000 98,704 120,196
Пол [T.Male] 5,8000 7,507 0,773 0,445 -9,397 20,997
========================== ...
Омнибус: 26.188, Дарбин-Уотсон: 1.709
Вероятность (Омнибус): 0,000 Ярке-Бера (JB): 3,703
Смещение: 0,010 Вероятность (JB): 0.157
Эксцесс: 1,510 Конд. № 2.62
========================== ...

Предупреждения:
[1] Стандартные ошибки предполагают, что ковариационная матрица ошибок задана правильно.
 

Советы по выбору модели

Форсирование категориального : «Пол» автоматически определяется как категориальная переменная, и, следовательно, каждое из ее различных значений рассматриваются как разные сущности.

Целочисленный столбец можно принудительно рассматривать как категориальный, используя:

 >>> model = ols ('VIQ ~ C (Пол)', данные).соответствовать()
 

Перехватчик : Мы можем удалить перехват, используя - 1 в формуле, или принудительно использовать перехват с помощью + 1 .

Подсказка

По умолчанию statsmodels обрабатывает категориальную переменную с возможным K значения как «фиктивные» логические переменные K-1 (последний уровень поглощается членом перехвата). Это почти всегда хорошо выбор по умолчанию - однако можно указать другие кодировки для категориальных переменных (http: // statsmodels.sourceforge.net/devel/contrasts.html).

Ссылка на t-тесты между разными FSIQ и PIQ

Чтобы сравнить разные типы IQ, нам нужно создать «полную форму» таблица, перечисляющая IQ, где тип IQ обозначен категориальная переменная:

 >>> data_fisq = pandas.DataFrame ({'iq': данные ['FSIQ'], 'type': 'fsiq'})
>>> data_piq = pandas.DataFrame ({'iq': data ['PIQ'], 'type': 'piq'})
>>> data_long = pandas.concat ((data_fisq, data_piq))
>>> печать (длина_данных)
         тип iq
    0 133 ф / кв.
    1 140 фунтов на кв. Дюйм
    2 139 фунтов / кв. Дюйм
    ...
    31 137 пик
    32 110 пик
    33 86 пик
    ...

>>> model = ols ("iq ~ type", data_long) .fit ()
>>> print (model.summary ())
                            Результаты регрессии OLS
...
========================== ...
                 коэффициент std err t P> | t | [0,025 0,975]
------------------------------------------...
Перехват 113,4500 3,683 30,807 0,000 106,119 120,781
введите [T.piq] -2,4250 5,208 -0,466 0.643 -12,793 7,943
...
 

Мы видим, что мы получаем одинаковые значения для t-критерия и соответствующие p-значения для эффекта типа iq, чем предыдущий t-тест:

 >>> stats.ttest_ind (данные ['FSIQ'], данные ['PIQ'])
Ttest_indResult (статистика = 0,46563759638 ..., pvalue = 0,64277250 ...)
 

3.1.3.2. Множественная регрессия: включая множественные факторы

Рассмотрим линейную модель, объясняющую переменную z (зависимая переменная) с 2 переменными x и y :

Такую модель можно увидеть в 3D как подгонку плоскости к облаку размером ( x , y , z ) очков.

Пример: данные диафрагмы ( examples / iris.csv )

Подсказка

Чашелист и лепесток обычно связаны: чем крупнее, тем крупнее цветы! Но есть ли еще систематическое влияние видов?

 >>> data = pandas.read_csv ('примеры / iris.csv')
>>> model = ols ('sepal_width ~ name + petal_length', данные) .fit ()
>>> print (model.summary ())
                            Результаты регрессии OLS
==========================...
Деп. Переменная: sepal_width R-квадрат: 0,478
Модель: OLS Adj. R-квадрат: 0,468
Метод: наименьших квадратов. F-статистика: 44,63.
Дата: ... Вероятность (F-статистика): 1.58e-20
Время: ... Лог-Вероятность: -38,185
№ Наблюдения: 150 AIC: 84,37
Остатки Df: 146 BIC: 96.41 год
Модель Df: 3
Тип ковариации: ненадежный
========================== ...
                         коэффициент std err t P> | t | [0,025 0,975]
------------------------------------------...
Перехват 2,9813 0,099 29,989 0,000 2,785 3,178
имя [T.versicolor] -1,4821 0,181 -8,190 0,000 -1,840 -1,124
имя [T.virginica] -1,6635 0,256 -6,502 0,000 -2,169 -1,158
длина лепестка 0.2983 0,061 4,920 0,000 0,178 0,418
========================== ...
Омнибус: 2,868, Дурбин-Уотсон: 1,753
Вероятность (Омнибус): 0,238, Ярке-Бера (JB): 2,885
Смещение: -0,082 Вероятность (JB): 0,236
Эксцесс: 3.659 конд. № 54.0
========================== ...

Предупреждения:
[1] Стандартные ошибки предполагают, что ковариационная матрица ошибок задана правильно.

3.1.3.3. Апостериорная проверка гипотез: дисперсионный анализ (ANOVA)

В приведенном выше примере радужной оболочки мы хотим проверить, соответствует ли длина лепестка различается между versicolor и virginica, после устранения эффекта ширина чашелистика. Это можно сформулировать как проверку разницы между коэффициент, связанный с versicolor и virginica в линейной модели оценивается выше (это дисперсионный анализ, ANOVA). Для этого мы напишите вектор «контраст» на оцениваемых параметрах: мы хотим тест "наименование [Т.versicolor] - имя [T.virginica] ", с F-тестом:

 >>> print (model.f_test ([0, 1, -1, 0]))

 

Насколько существенна эта разница?

Упражнение

Возвращаясь к данным размера мозга + IQ, проверьте, самки разные после снятия влияния размера мозга, роста а вес.

Последние номера по всему миру

QR-коды

стали обычным явлением.Благодаря увеличению проникновения смартфонов, которое увеличилось с 10% в 2014 году до 36% в 2018 году. И доступ к высокоскоростному мобильному Интернету, который увеличился с 48,8% в 2014 году до 61,2% в 2018 году.

Кроме того, с января 2020 года по январь 2021 года количество пользователей Интернета выросло на 7,3%. Здесь 96,6% владельцев устройств принадлежит пользователям смартфонов.

Эти факторы привели к массовому внедрению QR-кодов. Следовательно, от упаковки продукта до стен зданий вы можете найти различные типы QR-кодов практически повсюду.

Ранее мы показали вам, используют люди QR-коды или нет. Отсюда ясно видно, что использование QR-кодов растет день ото дня. Однако вы можете подумать - каково использование QR-кода в точных цифрах? Какова фактическая статистика QR-кода?

Если вы читаете это, то знаете, что общедоступная статистика использования QR-кода очень мала. Однако мы составили исчерпывающий список точек данных, доступных в исследовательских отчетах и ​​базах данных.

Статистика по QR-коду - весь мир и США

В 2014 году Adobe Systems провела исследование использования QR-кода в течение трех месяцев. Исследование охватывало четыре страны - Германию, Францию, Великобританию и США.

Из общего числа участников из Германии 29% использовали QR-код. Это число составило 28% для Франции и 26% для Великобритании и США.

Следовательно, мы можем с уверенностью сказать, что в целом 25-30% населения в развитых странах используют QR-коды. И это было еще в 2014 году.С тех пор использование сильно изменилось.

Кроме того, согласно недавнему опросу, проведенному Statista, только в США прогнозировалось, что в 2020 году около 11 миллионов домохозяйств отсканировали QR-код. Это означало бы увеличение с 9,76 миллиона сканирований в 2018 году.

И это был сценарий до того, как COVID поразил мир. Пандемия открыла двери к огромному успеху бесконтактным технологиям (QR Code является ведущим игроком). Ожидается, что бесконтактная торговля будет набирать обороты.Согласно отчету Gartner, к 2024 году 80% услуг по размещению заказов, расчетам и оплате станут бесконтактными.

Фактически, в сентябре 2020 года Statista провела опрос. Речь шла об увеличении использования QR-кода с момента появления укрытия на месте. В опросе приняли участие участники как из США, так и из Великобритании. 46,75% респондентов согласились с увеличением использования QR-кода.

Еще один опрос был проведен в том же месяце с респондентами из двух регионов. Он спросил их о наиболее безопасном месте для сканирования QR-кода.Хорошие 42,55% чувствовали себя в большей безопасности в ресторане, баре или кафе. С другой стороны, 19,4% чувствовали себя уверенно в тренажерном зале, бассейне или любом другом фитнес-центре.

Следовательно, есть огромный потенциал для американских маркетологов, которые рассматривают возможность добавления QR-кода в свои кампании в печатных СМИ. (Также посмотрите, как Латинская Америка использует QR-коды.)

Не только США, но и такие страны, как Канада, Индонезия, Малайзия, Сингапур, Гонконг, Таиланд, Франция, Швейцария и Австралия, широко используют QR-коды.

В сентябре 2020 года Statista провела опрос среди российских участников. Это было сделано для оценки их поддержки различных мер, принимаемых для борьбы с коронавирусом. Согласно ему, 64% поддержали внедрение системы с пропусками, QR-кодами и другими аналогичными перемещениями внутри системы. Это ясно указывает на то, что россияне не только стали более восприимчивыми к QR-кодам, но и поддерживают их. Это открывает двери для принятия QR-кодов для широкого спектра сценариев использования в стране.

Использование QR-кода

также набирает обороты на Ближнем Востоке и в Африке. Как? Ну, потому что он вырос с 12% в 2017 году до 18% в 2018 году. А после пандемии эти цифры только резко возросли.

Рост использования QR-кода

По данным Bluebite, с 2018 по 2019 год был зарегистрирован следующий всплеск использования QR-кода:

  • 28% рост охвата QR-кода
  • 26% рост количества взаимодействий
  • 35% увеличение количества взаимодействий на объект

Эти данные ясно показывают рост использования QR-кода с годами.

Еще интереснее рост количества взаимодействий на объект. Это означает, что люди сканируют один и тот же QR-код более одного раза. Это говорит о пользе и доверии пользователей к QR-кодам.

Сценарии использования QR-кода и распределение по возрастным группам

Вы можете подумать - для чего используются QR-коды? И ответ - многие. Один из самых популярных вариантов использования - платежи. И еще один такой вариант использования - предложение купонов на скидку в печатных рекламных материалах.

В 2017 году с помощью QR-кодов было получено около 1,7 миллиарда купонов.

А в 2018 году примерно 3,27 миллиона семей получили купон с помощью QR-кода.

Предполагается, что к 2022 году около 5,3 миллиарда кодов купонов будут погашены с помощью QR-кодов. Огромный, правда?

Вот и другие способы использования QR-кодов для маркетинга, образования, безопасности и т. Д.

Если вы маркетолог, вы знаете, насколько важно знать свою целевую аудиторию. Вы можете подумать - хотя многие люди на самом деле сканируют QR-коды, к каким возрастным группам они относятся?

И ответ на этот вопрос - преимущественно от 24 до 54 лет.

Согласно исследованию Scanlife 2015 года, вот распределение глобальной аудитории, сканирующей QR-код, по возрасту:

Возрастная группа с наибольшим процентом людей, сканирующих QR-коды, составляла 34–44 года.

Еще раз обратите внимание, что это было в 2015 году. С тех пор в приложения, популярные среди молодого поколения, такие как Snapchat, Pinterest и WeChat, были добавлены функции сканирования QR-кода. Это показывает, что это возрастное распределение в 2018 году, вероятно, сместится в сторону более молодого поколения.

Использование QR-кода в платежах - Индия, Китай, весь мир

WeChat, который преимущественно используется в Китае, в последние несколько лет заставил нацию одержать QR-коды.Китайцы сканируют QR-коды, чтобы совершать платежи, получать информацию, аутентифицироваться, использовать предложения и практически во всех других случаях использования.

По данным CNN Tech, в 2016 году в Китае через QR-коды было совершено транзакций на 1,65 триллиона долларов США.

В Индии также произошел всплеск транзакций с QR-кодами после инициативы правительства Индии по демонетизации в ноябре 2016 года. Paytm - одна из крупнейших платежных платформ - к началу 2018 года насчитывала 6 миллионов продавцов. увеличьте это количество до 10 миллионов к первой половине 2018 года.Об этом сообщает First Post.

Во всем мире 4% всех потребительских транзакций совершаются с помощью QR-кодов. Это согласно опросу, проведенному Kleiner Perkins Caufield & Byers, Visa Inc. и GfK.

Это недавнее повышение осведомленности о QR-кодах через платежные транзакции позволит потребителям взаимодействовать с QR-кодами и для других целей - для получения информации, использования предложения, регистрации для участия в мероприятии и т. Д.

Например, уличные художники теперь используют QR-коды, чтобы получать советы.Несмотря на то, что уличные художники очень талантливы, им недоплачивают. Поэтому многие из них теперь включают QR-коды в свои работы, такие как граффити, которые ссылаются на их кошелек с криптовалютой.

Согласно опросу 2015 года, проведенному TNS Infratest и Google, китайцы также лидируют по проценту людей, которые сканировали QR-код во время покупок:

Стоит отметить, что рынок бесконтактных платежей, как ожидается, достигнет 4,68 триллиона долларов к 2027 году, что означает рост в CAGR на 19,8% с 2020 по 2027 год.Согласно отчету Tencent о пандемии 2020 года, за первый квартал экономика с помощью QR-кодов WeChat подскочила на 25,86%, несмотря на тяжелую макросреду.

Эти статистические данные по QR-коду служат свидетельством того факта, что сканирование QR-кода не только стало безудержным, но и быстро растет. Люди более восприимчивы к QR-кодам, чем когда-либо прежде. Благодаря высокоскоростному Интернету, проникновению смартфонов и COVID.

Covid-19 даже обеспечил будущее Азии в области цифровых платежей.Согласно McKinsey & Company, количество цифровых платежей растет в соотношении 80/20. Это означает, что цифровая база пользователей увеличилась на 20%, из которых 80% были зарегистрированы во время пика Covid-19. Ожидается, что он сохранится в долгосрочной перспективе даже после пандемии.

И не только Азия, Великобритания и Европа используют QR-коды больше, чем когда-либо. Mobileiron провела опрос в Великобритании и Европе, чтобы проверить, насколько аудитория доверяет QR Coes. Сообщается, что 86,66% пользователей смартфонов отсканировали QR-код хотя бы раз в жизни.И 36,40% сканируют хотя бы один QR-код в неделю.

Кроме того, 46,81% респондентов согласились с тем, что QR-коды облегчают жизнь в бесконтактном мире. Но это еще не все. Около 38,99% респондентов хотят, чтобы в будущем QR-коды использовались более широко.

Таким образом QR-коды меняют парадигму оцифровки и в Великобритании.

Принятие QR-кодов на основе COVID

Пандемия побудила многие предприятия и правительства принять QR-коды для многих уникальных сценариев использования.Вот некоторые из них:

  1. Международная пивоваренная компания Carlsberg добавила QR-коды в различные точки взаимодействия. Покупатели могут сканировать их, чтобы набрать баллы, принять приглашения на мероприятия или даже найти подробную информацию о продукте.
  2. В Новом Южном Уэльсе, Австралия, правительство обязало использовать QR-коды в магазинах и кафе для отслеживания контактов.
  3. Американские гиганты, такие как Walmart, Starbucks и Decathlon, используют QR-коды для платежей и счетов лояльности.Точно так же Nike, Home Depot и Diesel используют их в маркетинговых целях, тогда как Coca-Cola и Zara пытаются изучить больше вариантов использования для своего бизнеса.
  4. Рестораны по всему миру заменили свои бумажные меню на QR-коды меню. Гости могут просто отсканировать их, чтобы получить доступ к цифровому меню на своем телефоне.
  5. Китай недавно ввел обязательное использование QR-кодов для здоровья и путешествий. Фактически они заставляют его превратиться в глобальный механизм.

. Если вы маркетолог, планирующий провести рекламную кампанию в печатном виде на глобальном или даже локальном уровне, добавьте QR-код.Ваша целевая аудитория обязательно его просканирует.

Этот отчет был составлен командой экспертов по QR-коду Scanova.

Вы хотите создать QR-коды для своих кампаний в печатных СМИ? Вы должны искать генератор QR-кода, который лучше всего соответствует вашим потребностям.

О Scanova:

Scanova - это простой в использовании генератор QR-кодов, который помогает маркетологам создавать, разрабатывать, управлять и отслеживать QR-коды для операционных и рекламных случаев. Основанная в 2013 году, компания помогла более 100 000 компаний и маркетологов создать QR-коды, включая Amazon, Cisco, Johnson & Johnson, Intel, 7-Eleven, Aon Hewitt и Levis.


Создайте QR-код для своей кампании

Создайте привлекательный динамический QR-код для своей кампании в печатных СМИ, чтобы привлечь больше сканов


10 Tibbles | R для науки о данных

Введение

На протяжении всей книги мы работаем с «тибблами» вместо традиционного для R data.frame . Таблицы - это фреймов данных, но они изменяют некоторые старые модели поведения, чтобы немного облегчить жизнь. R - старый язык, и некоторые вещи, которые были полезны 10 или 20 лет назад, теперь мешают вам.Трудно изменить базовый R без нарушения существующего кода, поэтому большинство инноваций происходит в пакетах. Здесь мы опишем пакет tibble , который предоставляет самоуверенные фреймы данных, которые немного упрощают работу с tidyverse. В большинстве случаев я буду использовать термины тиббл и фрейм данных как синонимы; когда я хочу обратить особое внимание на встроенный в R фрейм данных, я назову их data.frame s.

Если в этой главе вы хотите узнать больше о тиббле, вам может понравиться виньетка («тиббл») .

Предпосылки

В этой главе мы исследуем пакет tibble , часть основного тидиверса.

Создание тибблов

Почти все функции, которые вы будете использовать в этой книге, производят тиблы, поскольку тиблицы являются одной из объединяющих черт тидиверсии. Большинство других пакетов R используют обычные фреймы данных, поэтому вы можете захотеть преобразовать фрейм данных в тиббл. Вы можете сделать это с помощью as_tibble () :

  as_tibble (радужная оболочка)
#> # Стол: 150 x 5
#> Чашелист.Длина лепестка. Ширина лепестка. Длина лепестка. Ширина Вид
#>     
#> 1 5,1 3,5 1,4 0,2 сетоса
#> 2 4,9 3 1,4 0,2 сетоса
#> 3 4,7 3,2 1,3 0,2 сетоса
#> 4 4,6 3,1 1,5 0,2 сетоса
#> 5 5 3,6 1,4 0,2 сетоса
#> 6 5,4 3.2 + г
)
#> # Стол: 5 x 3
#> x y z
#>   
#> 1 1 1 2
#> 2 2 1 5
#> 3 3 1 10
#> 4 4 1 17
#> 5 5 1 26  

Если вы уже знакомы с data.frame () , обратите внимание, что tibble () делает намного меньше: он никогда не меняет тип входных данных (например, он никогда не преобразует строки в факторы!), Он никогда не меняет имена переменных, и он никогда не создает имена строк.

В таблице могут быть имена столбцов, которые не являются допустимыми именами переменных R, то есть несинтаксических имен . Например, они могут начинаться не с буквы или содержать необычные символы, такие как пробел. Чтобы ссылаться на эти переменные, вам нужно заключить их в кавычки: `:

  tb <- tibble (
  `:)` = "улыбка",
  `` = "пробел",
  `2000` =" число "
)
tb
#> # Стол: 1 x 3
#> `:)` `` 2000`
#>   
#> 1 смайлик номер  

Вам также понадобятся обратные кавычки при работе с этими переменными в других пакетах, таких как ggplot2, dplyr и tidyr.

Другой способ создать тиббл - это тиббл () , сокращенно от tr ответный тиббл. tribble () настроен для ввода данных в коде: заголовки столбцов определяются формулами (т.е. они начинаются с ~ ), а записи разделяются запятыми. Это позволяет размещать небольшие объемы данных в удобной для чтения форме.

  триббл (
  ~ x, ~ y, ~ z,
  # - | - | ----
  «а», 2, 3,6,
  «б», 1, 8,5
)
#> # Стол: 2 x 3
#> x y z
#>   
#> 1 а 2 3.6
#> 2 b 1 8,5  

Я часто добавляю комментарий (строка, начинающаяся с # ), чтобы было действительно понятно, где находится заголовок.

Таблицы против data.frame

Есть два основных отличия в использовании тиббла от классического кадра data.frame : печать и разделение на подмножества.

Печать

Tibbles имеет усовершенствованный метод печати, который показывает только первые 10 строк и все столбцы, которые помещаются на экране. Это значительно упрощает работу с большими данными.В дополнение к своему имени каждый столбец сообщает свой тип, приятная функция, заимствованная из str () :

.
  тибл (
  a = lubridate :: now () + runif (1e3) * 86400,
  b = lubridate :: today () + runif (1e3) * 30,
  с = 1: 1e3,
  d = runif (1e3),
  e = образец (буквы, 1e3, replace = TRUE)
)
#> # Стол: 1000 x 5
#> a b c d e
#>  <дата>   
#> 1 2020-10-09 13:55:17 2020-10-16 1 0.368 п
#> 2 2020-10-10 08:00:26 2020-10-21 2 0,612 л
#> 3 2020-10-10 02:24:06 2020-10-31 3 0,415 п.
#> 4 2020-10-09 15:45:23 2020-10-30 4 0,212 м
#> 5 2020-10-09 12:09:39 2020-10-27 5 0,733 i
#> 6 2020-10-09 23:10:37 2020-10-23 6 0,460 нет
#> #… С еще 994 строками  
Таблицы

разработаны таким образом, чтобы вы случайно не перегружали консоль при печати больших фреймов данных. Но иногда вам нужно больше вывода, чем дисплей по умолчанию.Есть несколько вариантов, которые могут помочь.

Во-первых, вы можете явно print () фрейм данных и управлять количеством строк ( n ) и шириной дисплея. width = Inf отобразит все столбцы:

Вы также можете контролировать поведение печати по умолчанию, задав параметры:

Полный список опций можно увидеть в справке по пакету package? Tibble .

Последний вариант - использовать встроенное средство просмотра данных RStudio, чтобы получить прокручиваемое представление всего набора данных.Это также часто бывает полезно в конце длинной цепочки манипуляций.

Подмножество

До сих пор все инструменты, которые вы изучили, работали с полными фреймами данных. Если вы хотите извлечь одну переменную, вам понадобятся новые инструменты: $, и [[. [[ может извлекаться по имени или должности; $ извлекается только по имени, но набирает немного меньше.

  df <- tibble (
  х = runif (5),
  y = rnorm (5)
)

# Извлечь по имени
df $ x
#> [1] 0.73296674 0,23436542 0,66035540 0,03285612 0,46049161
df [["x"]]
#> [1] 0,73296674 0,23436542 0,66035540 0,03285612 0,46049161

# Извлечь по позиции
df [[1]]
#> [1] 0,73296674 0,23436542 0,66035540 0,03285612 0,46049161  

Чтобы использовать их в трубе, вам понадобится специальный заполнитель . :

  df%>%. $ X
#> [1] 0,73296674 0,23436542 0,66035540 0,03285612 0,46049161
df%>%. [["x"]]
#> [1] 0,73296674 0,23436542 0,66035540 0,03285612 0.46049161  

По сравнению с data.frame , таблицы более строгие: они никогда не выполняют частичное сопоставление и генерируют предупреждение, если столбец, к которому вы пытаетесь получить доступ, не существует.

Взаимодействие со старым кодом

Некоторые старые функции не работают с тибблами. Если вы столкнулись с одной из этих функций, используйте as.data.frame () , чтобы превратить тиббл обратно в data.frame :

Основная причина того, что некоторые старые функции не работают с tibble, - это функция [.Мы не часто используем [ в этой книге, потому что dplyr :: filter () и dplyr :: select () позволяют решать те же проблемы с более понятным кодом (но вы узнаете немного об этом в подмножество векторов). С базовыми кадрами данных R [ иногда возвращает кадр данных, а иногда возвращает вектор. С тибблами [ всегда возвращает другой тиббл.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *