Тип предприятия для статистики код: Статистические коды и их необходимость для индивидуального предпринимателя

Как определить, какие формы необходимо отправлять в Росстат

Сервис http://www.formstat.info поможет определить список форм федерального наблюдения, которые необходимо предоставить в органы статистики согласно ФЗ 282. Необходимо учитывать, что в некоторых регионах территориальные органы статистики запрашивают дополнительные формы, кроме форм федерального статистического наблюдения. Окончательный список форм, которые необходимо сдавать в ТОГС, следует уточнять в местных органах статистики.

Чтобы определить, какие формы следует представлять в ТОГС, необходимо:

1. Перейти по адресу http://www.formstat.info.
2. На главной странице сервиса выбрать тип хозяйствующего субъекта: «некоммерческая организация», «органы власти», «ИП» или категорию коммерческой организации «крупное предприятие» — коммерческое предприятие не относящиеся к субъектам малого и среднего предпринимательства, «среднее предприятие», «малое предприятие», «микропредприятие».

Если категория коммерческой организации неизвестна, то необходимо на главной странице сервиса выбрать «больше», если в уставном капитале доля участия РФ, субъектов РФ, муниципальных образований, а также общественных и религиозных организаций, благотворительных и иных фондов в складочном капитале (паевом фонде), превышает 25% или суммарная доля участия иностранных юридических лиц, и (или) суммарная доля участия юридических лиц (не являющимся субъектами малого и среднего предпринимательства), превышает 49%.

Если доля участия в уставном капитале не превышает установленных пределов, выбрать «меньше». 

При выборе «Меньше» необходимо указать интервалы среднесписочной численности и выручки организации за предыдущий календарный год, тогда сервис подскажет, к какой категории относится организация. Тип организации будет выделен голубой полосой.

Если организация относится к крупным, средним или малым предприятиям, либо некоммерческим организациям, то необходимо дополнительно выбрать сферу деятельности. Для каждого вида деятельности в скобках указаны 2 первые цифры кода ОКВЭД.

Нажав на ссылку с видом деятельности, откроется список форм для выбранного типа предприятия. Просмотрите полученный перечень, обратив особое внимание на информацию в поле: «Кто представляет форму».

Внимательно прочитайте условия, при которых представляется форма. Формы необходимо сдавать в статистику при наличии у организации описанных в условиях явлений. В случае сомнения, нужно ли подавать ту или иную форму, следует обращаться непосредственно в ТОГС. Например: форму 2 — тп (воздух) «Сведения об охране атмосферного воздуха» представляют юридические лица, имеющие стационарные источники выбросов загрязняющих веществ в атмосферный воздух (включая котельные), с объемом разрешенного выброса более 10 тонн в год; а при наличии в составе выбросов загрязняющих атмосферу веществ 1 и (или) 2 класса опасности с объемом разрешенного выброса от 5 до 10 тонн в год включительно. Если у организации таких выбросов нет, то и форму представлять не надо.

Для получения актуального бланка формы и инструкции по заполнению, утверждённых Приказом Росстата, установите курсор на необходимую форму и выберите  поле «инструкцию по заполнению».

Есть возможность просмотреть срок сдачи нужных форм, выбрав календарный вид. Список форм можно отправить на печать, нажав на кнопку «Печать».

Назад к списку статей

ОКФС по ИНН | Как узнать ОКФС по ИНН организации онлайн? — Контур.Бухгалтерия

Органы государственной статистики присваивают российским предприятиям специальные коды. Они нужны для простоты сбора статистических данных и анализа информации. ОКФС — один из классификаторов, применяемый к юрлицам и физлицам. Не все знают, как он расшифровывается, какую информацию содержит код и в каких случаях применяется. В этой статье ответим на главные вопросы.

Что такое ОКФС

ОКФС — это общероссийский классификатор форм собственности, входящий в Единую систему кодирования РФ. Его название раскрывает содержание — он содержит информацию о форме собственности и владельцах предприятия. Зная код, можно узнать, является ли контрагент юрлицом, ИП или государственным учреждением.

Объекты классификации установлены в соответствии с Федеральными законами, Конституцией и Гражданским кодексом. Это формы собственности:

• государственная;
• частная;
• муниципальная.

Код ОКФС имеют все организации, предприятия и учреждения, действующие в России. Он изменяется при смене организационно-правовой формы, вхождения в структуру собственности компании государственного или иностранного капитала и вхождении капитала российских частных предприятий в предприятия, зарегистрированные и действующие за пределами нашей страны.

Для чего нужен ОКФС

Как и другие классификаторы, ОКФС применяется государством для создания единых баз данных, упрощения обработки информации,  проведения анализа и прогнозирования развития, решения аналитических задач и разработки рекомендаций по развитию экономики. ОКФС используется в статистике, налогообложении и других сферах экономики, связанных с управлением имуществом.

Физическим и юридическим лицам ОКФС понадобится при создании филиала, открытии счета в банке, смены адреса и для ведения экспортно-импортных операций. Кроме того, это обязательный реквизит для корректного заполнения статистической и налоговой отчетности.

Структура кода ОКФС

До введения ОКФС, в экономической сфере широко применялся КФС (до 2000 года). В новом классификаторе сохранили прежние кодовые обозначения форм собственности.

ОКФС состоит из двух чисел. Первое, обозначает группу, к которой отнесен объект. Второе указывает на порядковый номер внутри группы. Выделяют 4 группы:

1. формы собственности, принадлежащие России и находящиеся на территории страны;
2. собственность иностранных государств, расположенная и действующая на территории России;
3. совместная собственность России и иностранных государств;
4. смешанная собственность РФ, принадлежащая государству и гражданам.

Для упрощения применения классификатора все перечисленные коды расшифровываются в приложении А на основании статей ГК РФ и соответствующих ФЗ. Приложение Б — содержит коды в алфавитном порядке, В – в возрастающем.

Применение ОКФС позволит оценить конкурентоспособность и эффективность работы предприятия. Организации одной отрасли могут иметь различные формы собственности. К примеру, предприятие сельского хозяйства может быть частным «16» или государственным агрохолдингом «11».

Как узнать код ОКФС

Код ОКФС нужно указывать среди реквизитов для корректного заполнения налоговой и статистической отчетности. Изначально коды предоставляются при регистрации предприятия в форме письменного уведомления, где указаны все коды статистики для полноценной работы предпринимателя и организации. При утере информации органы статистики могут предоставить коды повторно за определенную плату. Для этого нужно обратиться в территориальное отделение Росстата и подать письменное заявление, ответ на которое будет дан в течение 5 дней.

Как узнать код ОКФС онлайн

Появилась возможность узнать ОКФС организации по ИНН онлайн, это поможет получить достоверную информацию бесплатно и в кратчайшие сроки. Для этого необходимо знать лишь некоторые реквизиты компании.

Узнать ОКФС по ИНН можно, обратившись к сайту Службы государственной статистики. В соответствующем поле укажите тип уведомления и заполните один из реквизитов: ИНН, ОКПО или ОГРН/ОГРНИП. После введения кода подтверждения найдите необходимый филиал и выберите коды ОК ТЭИ. Для вас сформируется уведомление, содержащее основные коды статистики: ОКФС, ОКПО, ОКОПФ, ОКАТО, ОКТМО и ОГРН.  

Услуги по предоставлению кодов статистики предлагает множество интернет-ресурсов. Мы советуем всегда тщательно подходить к выбору используемого сервиса. Пользуйтесь только официальными и достоверными источниками, которые своевременно обновляются.

Автор статьи: Елизавета Кобрина

Облачный сервис Контур.Бухгалтерия предлагает отправлять статистическую и налоговую отчетность, не отходя от компьютера. Ведите учет, формируйте отчетность, работайте с сотрудниками и контрагентами. В течение месяца всем новым пользователям доступна бесплатная работа с сервисом.

Коды Статистики Росстата: как получить, зачем нужны, как использовать

Как получить онлайн коды статистики для ИП и ООО?

Еще недавно чтобы получить Уведомление о кодах статистики предприниматель был вынужден с выпиской из ЕГРЮЛ или ЕГРИП идти в ФСГС за этим листком – списком кодов ОКПО, ОКТМО, ОКОПФ, ОКАТО, ОКОГУ, ОКФС, или же ждать, когда тот придет по почте. Сейчас, чтобы получить идентичный результат, вы приложите гораздо меньше усилий.
Получить коды статистики онлайн и распечатать Уведомление для ИП и ООО из Статрегистра Росстата сейчас можно через Интернет. Коды ОК ТЭИ также можно узнать не выходя из дома: вся информация из баз территориальных подразделений Росстата доступна в реальном времени через сайт.

На нашем сайте вы найдете все коды статистики Росстата! Выберите свой регион в меню слева для получения кодов статистики и печати Уведомления по своему субъекту РФ (ориентируетесь на официально присвоенные регионам коды).

Узнать коды статистики по ИНН/ОГРН

Политика конфиденциальности (далее – Политика) разработана в соответствии с Федеральным законом от 27.07.2006. №152-ФЗ «О персональных данных» (далее – ФЗ-152). Настоящая Политика определяет порядок обработки персональных данных и меры по обеспечению безопасности персональных данных в сервисе vipiska-nalog.com(далее – Оператор) с целью защиты прав и свобод человека и гражданина при обработке его персональных данных, в том числе защиты прав на неприкосновенность частной жизни, личную и семейную тайну. В соответствии с законом, сервис vipiska-nalog.com несет информационный характер и не обязывает посетителя к платежам и прочим действиям без его согласия. Сбор данных необходим исключительно для связи с посетителем по его желанию и информировании об услугах сервиса vipiska-nalog.com.

Основные положения нашей политики конфиденциальности могут быть сформулированы следующим образом:

Мы не передаем Ваши персональную информацию третьим лицам. Мы не передаем Вашу контактную информацию в отдел продаж без Вашего на то согласия. Вы самостоятельно определяете объем раскрываемой персональной информации.

Собираемая информация

Мы собираем персональную информацию, которую Вы сознательно согласились раскрыть нам, для получения подробной информации об услугах компании. Персональная информация попадает к нам путем заполнения анкеты на сайте vipiska-nalog.com. Для того, чтобы получить подробную информацию об услугах, стоимости и видах оплат, Вам необходимо предоставить нам свой адрес электронной почты, имя (настоящее или вымышленное) и номер телефона. Эта информация предоставляется Вами добровольно и ее достоверность мы никак не проверяем.

Использование полученной информации

Информация, предоставляемая Вами при заполнении анкеты, обрабатывается только в момент запроса и не сохраняется. Мы используем эту информацию только для отправки Вам той информации, на которую Вы подписывались.

Предоставление информации третьим лицам

Мы очень серьезно относимся к защите Вашей частной жизни. Мы никогда не предоставим Вашу личную информацию третьим лицам, кроме случаев, когда это прямо может требовать Российское законодательство (например, по запросу суда). Вся контактная информация, которую Вы нам предоставляете, раскрывается только с Вашего разрешения. Адреса электронной почты никогда не публикуются на Сайте и используются нами только для связи с Вами.

Защита данных

Администрация Сайта осуществляет защиту информации, предоставленной пользователями, и использует ее только в соответствии с принятой Политикой конфиденциальности на Сайте.

Об обновлении баз данных в сервисе получения кодов статистики Росстата

Почему не получается найти коды статистики по ИНН, в чем причина? Информация о компаниях, прошедших регистрацию, перенаправляется налоговой инспекцией в Федеральную службу государственной статистики (ее территориальный орган), а затем добавляется в так называемые базы ФСГС во время их обновления. Обновление баз данных происходит приблизительно в середине и конце месяца. Благодаря этим банкам информации предприниматель может узнать коды статистики Росстата онлайн.

Если же информация о компании пока не успела попасть в базы, получить коды статистики по ИНН через Интернет не получится. Поэтому, если коды статистики Росстата нужны срочно, просто подойдите с выпиской из ЕГРЮЛ / ЕГРИП в районное отделение статистики (по месту регистрации), где вам выдадут Уведомление. Чтобы посмотреть контактные данные для органа ФСГС по своему региону перейдите по одной из ссылок в меню слева.

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.

Коды статистики нужны для расчетного счета

Велика вероятность, что банк запросит коды статистики для ИП и ООО, если вы пришли открыть расчетный счет. В этом случае достаточно предъявить распечатку Уведомления, созданного через наш интернет-сервис. Нужно ли получить Уведомление с кодами ОК ТЕИ для банка? Нет, т.к. оно отсутствует в списке обязательных документов под:

• счет в банке (от 27.10.2011 г. Письмо Центробанка № 011-31-1/4394)
• внебюджетные фонды (№ 185-ФЗ от 23.12.2003 г.)
• предоставление участникам ВЭД для декларирования товара на таможне (Письмо ФТС № 01-18/62041)

Из чего состоит ОКПО

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

Это тоже важно знать:
Налоговые правонарушения и ответственность за их совершение, понятие налогового правонарушения и порядок применения налоговых санкций

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.

Коды ОКВЭД в Уведомлении о кодах статистики

Почему в Уведомлении нет кодов статистики ОКВЭД? В Уведомлении коды ОКВЭД (Общероссийский Классификатор Видов Экономической Деятельности) не указывают, т.к. виды экономической деятельности уже зафиксированы в регистрационных документах и выписках из ЕГРИП или ЕГРЮЛ. Федеральный закон № 129-ФЗ от 08.08.2001 г. «О государственной регистрации юридических лиц и индивидуальных предпринимателей» гласит, что 1 января 2004 года коды ОКВЭД становятся регистрационной информацией и назначаются непосредственно юр. лицами и ИП.

Итоги

Статкоды в зашифрованном виде отражают все основные характеристики каждого из зарегистрированных экономических субъектов (юрлица или ИП). Их требуется указывать в бухгалтерской, налоговой и статотчетности. Также коды может потребовать банк при регистрации счета. Узнать статкоды можно бесплатно на специальном сервисе Росстата по любому из уникальных кодов, принадлежащих зарегистрированному субъекту (ИНН, ОГРН (ОГРНИП), ОКПО). Однако среди них не будет кодов ОКВЭД, отражающихся в ЕГРЮЛ (ЕГРИП). Их можно узнать, сформировав выписку из соответствующего реестра на сайте ФНС.
Более полную информацию по теме вы можете найти в КонсультантПлюс. Полный и бесплатный доступ к системе на 2 дня.

Что это

Общероссийский Классификатор Предприятий и Организаций (ОКПО) выделяет каждому новому предприятию или организации код. Это ряд цифр, специальным образом составленных и принадлежащих владельцу на протяжении всего времени официального существования ИП/организации.

Только через пять лет после прекращения его деятельности комбинацию чисел снова внесут в список свободных кодов. Если подробнее рассматривать объекты регистрации в ОКПО, то не обойдется без:

• Юридических лиц.
• Индивидуальных предпринимателей.
• Организации, действующие без юридического представителя.

Росстат, как исполнительный федеративный орган власти, принял решение о создании этой Классификации для того, чтобы:

• Юридические лица числились во всех базах данных Российской Федерации, это облегчает множество задач и оптимизирует рабочий процесс;
• Было удобнее сопоставлять информацию о юр. лицах со статистикой;
• Создать условия для улучшения обмена информацией между разными ведомствами.

Код ОКПО является уникальным и присваивается организации/предприятию автоматически. Он становится одним из реквизитов.

Вам надоело зависеть от работодателя? Вы хотите открыть свое дело — бизнес, который обеспечит вам независимость и безбедную жизнь?

Главная тема сайта — это идеи малого бизнеса для начинающих предпринимателей с минимальными вложениями капитала.

Как начать свой бизнес с нуля – эта тема всегда актульна для начинающих предпринимателей, ведь она объединяет очень широкий круг вопросов, главные из них: где взять деньги на открытие нового бизнеса и как оптимально выбрать организационно-правовую форму предприятия и вид налогообложения.

А, может, вы пока сомневаетесь, какой бизнес вам лучше открыть? Вашему вниманию предлагаются идеи малого бизнеса и схемы приблизительных расчетов для составления финансовой части бизнес-плана.

Начать свой бизнес невозможно без составления всеобъемлющего бизнес-плана. Это очень важный этап, ведь от него зависит, найдете вы инвестора

или нет. Следует также детально вникнуть в вопрос о вариантах открытия нового бизнеса: может в вашем случае выгоднее купить франшизу или готовое предприятие, чем начать свой бизнес с нуля?

И, наконец, самый главный процесс – грамотное ведение бизнеса. Чтобы с этим справиться, нужно разбираться в большом количестве самой разнообразной информации.

Если Вы сомневаетесь в правильности своего решения, испытываете трудности при оценке своих ресурсов, то наш сайт «Идеи малого бизнеса» значительно упросит решение данных задач.

Как получить кредит или куда вложить деньги, не только для того, чтобы компенсировать потери от инфляции, но и чтобы они давали максимально возможный доход?

Это тоже довольно сложные вопросы для людей, которые не являются профессионалами в области банковского дела.

На страницах сайта авторы освящают вопросы о всевозможных сделках с недвижимостью и взаимотношениях с банком.

Особенности введения данных

Официальный сайт Росстата предоставит требуемую вам информацию после, того, как вы введете в соответствующее поле один из требуемых реквизитов, а именно:

• ОКПО/инд. Номер ТОСП или;
• ИНН или;
• ОГРН/ОГРНИП.

Так, для получения информации по своей организации потребуется ввести ОКПО или индивидуальный номер ТОСП.

Для получения информации о своей организации и всех ее подразделениях потребуется ввести либо ИНН в среднее поле, либо ОГРН в нижнее поле.

После того, как ваш запрос будет обработан, на экране монитора появится уведомление. Таблицу можно будет скопировать в файл на жесткий диск своего компьютера, а также распечатать документ, кликнув на соответствующую кнопку.

В полученном уведомлении будут содержаться все статистические коды, включая ОКПО, ОКАТО, ОКТМО и т.д.

Варианты для больших данных на платформе Microsoft SQL Server — SQL Server

• Статья
• 03/16/2022
• Чтение занимает 20 мин
• Участники: 2

Были ли сведения на этой странице полезными?

Да Нет

Хотите оставить дополнительный отзыв?

Отзывы будут отправляться в корпорацию Майкрософт. Нажав кнопку «Отправить», вы разрешаете использовать свой отзыв для улучшения продуктов и служб Майкрософт. Политика конфиденциальности.

Отправить

В этой статье

Применимо к: SQL Server 2019 (15.x)

SQL Server 2019 Big Clusters — это надстройка для платформы SQL Server, которая позволяет развертывать масштабируемые кластеры контейнеров SQL Server, Spark и HDFS, работающих на базе Kubernetes. Эти компоненты работают параллельно, позволяя считывать, записывать и обрабатывать большие данные с помощью библиотек Transact-SQL или Spark, благодаря чему вы можете с легкостью объединять и анализировать важные реляционные данные с нереляционными объемными большими данными. Кластеры больших данных также позволяют виртуализировать данные с помощью PolyBase, чтобы можно было запрашивать данные из внешних систем SQL Server, Oracle, Teradata, MongoDB и других источников данных, использующих внешние таблицы. Надстройка Microsoft SQL Server 2019 Big Clusters обеспечивает высокий уровень доступности для основного экземпляра SQL Server и всех баз данных с помощью технологии групп доступности Always On.

Надстройка Кластеры больших данных SQL Server 2019 запускается локально и в облаке с помощью платформы Kubernetes для любого стандартного развертывания Kubernetes. Кроме того, надстройка Кластеры больших данных SQL Server 2019 интегрируется с Active Directory и обеспечивает управление доступом на основе ролей для удовлетворения потребностей предприятия в области безопасности и соответствия требованиям.

Прекращение использования Кластеры больших данных SQL Server 2019 надстройки

28 февраля 2025 г. использование Кластеры больших данных SQL Server 2019 будет прекращено. Все существующие пользователи SQL Server 2019 с Software Assurance будут полностью поддерживаться на платформе, а программное обеспечение продолжит обслуживаться с помощью накопительных обновлений SQL Server до этого момента. Подробнее см. в записи блога с объявлением.

Изменения в поддержке PolyBase в SQL Server

Прекращение использования Кластеры больших данных SQL Server 2019 затрагивает некоторые функции, связанные с горизонтальным увеличением масштаба запросов.

Функция PolyBase «Группа горизонтального увеличения масштаба» в Microsoft SQL Server больше не используется. Функциональные возможности групп горизонтального увеличения масштаба будут удалены из продукта в выпуске SQL Server 2022. Предлагаемые на рынке SQL Server 2019, 2017 и 2016 будут по-прежнему поддерживать эту функциональную возможность до конца их жизненного цикла этих продуктов. Виртуализация данных PolyBase будет по-прежнему полностью поддерживаться как функция вертикального увеличения масштаба в SQL Server.

Использование внешних источников данных Cloudera (CDP) и Hortonworks (HDP) будет также прекращено для всех версий SQL Server, и они не будут добавлены в SQL Server 2022. В будущем внешние источники данных будут поддерживаться только в версиях продуктов, находящихся в основной фазе поддержки соответствующим поставщиков. Рекомендуется использовать новую интеграцию хранилища объектов, доступную в SQL Server 2022. Интеграция с HDFS также будет добавлена в SQL Server 2022 в будущей CTP-версии с помощью нового соединителя webhdfs.

Подключение к HDFS и хранилищу объектов теперь будет использовать общедоступные задокументированные интерфейсы REST API вместо клиента Hadoop для Java. В SQL Server 2022 пользователям потребуется настроить внешние источники данных для использования новых соединителей при подключении к службе хранилища Azure. Сводка по изменениям приведена в таблице ниже.

Внешний источник данных	Исходный тип	Кому
хранилище BLOB-объектов Azure	wasb(s)	abs
ADLS 2-го поколения	abfs(s)	adls

Основные сведения об архитектуре Кластеров больших данных для вариантов замены и миграции

Чтобы создать решение на замену для хранилища больших данных и системы обработки, важно понимать, какие возможности предоставляет Кластеры больших данных SQL Server 2019, так как понимание архитектуры может помочь принять продуманное решение. Архитектура кластера больших данных выглядит следующим образом:

Данная архитектура обеспечивает следующее сопоставление функциональных возможностей.

Компонент	Преимущество
Kubernetes	Оркестратор с открытым кодом для развертывания приложений в большом масштабе на основе контейнеров и управления такими приложениями. Предоставляет декларативный метод создания и контроля устойчивости, избыточности и переносимости для всей среды с эластичным масштабированием.
Контроллер Кластеров больших данных	Обеспечивает управление кластером и его безопасностью. Он включает службу контроля, хранилище конфигурации, а также другие службы уровня кластера, такие как Kibana, Grafana и Elastic Search.
Вычислительный пул	Предоставляет кластеру вычислительные ресурсы. Он содержит узлы с pod SQL Server на Linux. Pod в вычислительном пуле подразделяются на вычислительные экземпляры SQL для решения конкретных задач обработки. Этот компонент также обеспечивает виртуализацию данных с помощью PolyBase для запроса внешних источников данных без перемещения или копирования данных.
Пул данных	Обеспечивает сохраняемость данных для кластера. Пул данных состоит из одного или нескольких pod с SQL Server на Linux. Он используется для приема данных из SQL-запросов или заданий Spark.
Пул носителей	Пул носителей формируется из pod пула носителей, состоящих из SQL Server на Linux, Spark и HDFS. Все узлы хранилища в кластере больших данных входят в кластер HDFS.
Пул приложений	Обеспечивает развертывание приложений в кластерах больших данных, предоставляя интерфейсы для создания, администрирования и запуска приложений.

Дополнительные сведения об этих функциях см. во введении в Кластеры больших данных SQL Server.

Варианты замены функциональных возможностей для больших данных и SQL Server

Функция обработки операционных данных, на базе SQL Server в Кластерах больших данных, может быть заменена локальной средой SQL Server в гибридной конфигурации или с помощью платформы Microsoft Azure. Microsoft Azure предоставляет возможность выбора полностью управляемых реляционных баз данных, баз данных NoSQL и выполняющихся в памяти баз данных (как с частными ядрами, так и с ядрами с открытым кодом), что позволяет удовлетворить потребности разработчиков современных приложений. Управление инфраструктурой, включая масштабируемость, доступность и безопасность, осуществляется автоматически, что экономит время и деньги, а также позволяет сосредоточиться на создании приложений. При этом базы данных под управлением Azure упрощают работу, отображая полезные сведения о производительности благодаря внедренной аналитике, масштабированию без ограничений и управлению угрозами безопасности. Дополнительные сведения см. на странице Базы данных Azure.

Следующая точка принятия решений — это расположение вычислительных ресурсов и хранилища данных для аналитики. На выбор предлагается два варианта архитектуры: облачные и гибридные развертывания. Большинство аналитических рабочих нагрузок можно перенести на платформу Microsoft Azure. Порождаемые облаком данные (создаваемые в облачных приложениях) — основной кандидат для таких технологий. При этом службы перемещения данных также могут быстро и безопасно переносить большие объемы локальные данные. Дополнительные сведения о параметрах перемещения данных см. в статье Решения для передачи данных.

В Microsoft Azure имеются системы и сертификаты, обеспечивающие защиту хранения и обработки данных в различных инструментах. Дополнительные сведения об этих сертификатах см. в центре управления безопасностью.

Примечание

Платформа Microsoft Azure обеспечивает очень высокий уровень безопасности, несколько сертификатов для различных отраслей и соблюдение независимости данных для государственных учреждений. Microsoft Azure также имеет выделенную облачную платформу для государственных рабочих нагрузок. При принятии решений в отношении локальных систем не следует ориентироваться только на безопасность. Перед принятием решения о локальном хранении решений для работы с большими данными следует тщательно оценить уровень безопасности, предоставляемый Microsoft Azure.

В случае облачной архитектуры все компоненты находятся в Microsoft Azure. Ответственность за данные и код, создаваемый вами для хранения и обработки рабочих нагрузок, лежит на вас. Эти варианты подробно описываются далее в этой статье.

• Данный вариант лучше всего подходит при использовании широкого спектра компонентов для хранения и обработки данных, а также при необходимости сосредоточиться на конструкциях данных и обработки, а не на инфраструктуре.

В случае гибридной архитектуры одни компоненты хранятся локально, а другие — у поставщика облачных служб. Связь между ними разработана из соображений наилучшего размещения для обработки данных.

• Этот вариант лучше всего подходит, если вы хотите использовать предложения Microsoft Azure, несмотря на значительные инвестиции в локальные технологии и архитектуры, или если у вас есть целевые средства обработки и приложения, размещенные локально или для всемирной аудитории.

Дополнительные сведения о создании масштабируемых архитектур см. в статье Создание масштабируемой системы для больших объемов данных.

Облачное решение

Azure SQL с Synapse

Вы можете заменить функциональные возможности Кластера больших данных SQL Server с помощью одного или нескольких вариантов баз данных SQL Azure для операционных данных, а также Microsoft Azure Synapse для аналитических рабочих нагрузок.

Microsoft Azure Synapse — это корпоративная служба аналитики, которая ускоряет извлечение аналитических сведений в разных хранилищах данных и системах больших данных, используя распределенную обработку конструкций данных. Azure Synapse сочетает в себе технологии SQL, используемые в корпоративных хранилищах данных, технологии Spark, используемые при работе с большими данными, конвейеры для интеграции данных и их извлечения, преобразования и загрузки, а также возможности глубокой интеграции с другими службами Azure, такими как Power BI, Cosmos DB и Машинное обучение Azure.

Microsoft Azure Synapse стоит использовать в качестве замены Кластеры больших данных SQL Server 2019 в следующих случаях:

• Применяются бессерверные модели и модели выделенных ресурсов. Для прогнозируемой производительности и затрат можно создавать выделенные пулы SQL, чтобы резервировать вычислительные мощности для данных, хранящихся в таблицах SQL.
• Требуется обработка незапланированных или «пакетных» рабочих нагрузок, постоянный доступ и бессерверная конечная точка SQL.
• Используются встроенные возможности потоковой передачи для передачи данных из облачных источников данных в таблицы SQL.
• Требуется объединить возможности искусственного интеллекта с SQL с помощью моделей машинного обучения для оценки данных с использованием функции T-SQL PREDICT.
• Применяются модели машинного обучения с алгоритмами SparkML и интеграцией Машинного обучения Azure для Apache Spark 2.4 со встроенной поддержкой Linux Foundation Delta Lake.
• Используется упрощенная модель ресурсов, которая освобождает вас от необходимости заниматься управлением кластерами.
• Выполняется обработка данных, требующая быстрого запуска Spark и агрессивного автоматического масштабирования.
• Выполняется обработка данных с помощью .NET для Spark, позволяющая использовать опыт работы с языком C# и существующий код .NET в приложении Spark.
• Выполняется работа с таблицами, созданными на основе файлов в озере данных, которые прозрачно потребляются Spark или Hive.
• Используется SQL со Spark для непосредственного изучения и анализа файлов Parquet, CSV, TSV и JSON, хранящихся в озере данных.
• Включена быстрая масштабируемая передача данных между базами данных SQL и Spark.
• Осуществляется прием данных из более чем 90 источников.
• Включено извлечение, преобразование и загрузка без кода с помощью действий потока данных.
• Осуществляется оркестрация записных книжек, заданий Spark, хранимых процедур, скриптов SQL и т. д.
• Осуществляется мониторинг ресурсов, использования и пользователей в SQL и Spark.
• Используется управлением доступом на основе ролей для упрощения доступа к ресурсам аналитики.
• Требуется написать код SQL или Spark и интегрировать его с корпоративными процессами CI/CD.

Архитектура Microsoft Azure Synapse выглядит следующим образом:

Дополнительную информацию о Microsoft Azure Synapse см. в статье Что такое Azure Synapse Analytics?.

Azure SQL и Машинное обучение Azure

Вы можете заменить функциональные возможности Кластера больших данных SQL Server с помощью одного или нескольких вариантов баз данных SQL Azure для операционных данных, а также Машинного обучения Microsoft Azure для прогнозируемых рабочих нагрузок.

Машинное обучение Azure — это облачная служба, которую можно использовать для машинного обучения любого вида: классического и глубокого, а также контролируемого и неконтролируемого. Если вы предпочитаете писать код Python или R, используя пакет SDK, или варианты без кода или с минимальным созданием кода, например в студии, вы можете создавать, изучать и отслеживать модели машинного обучения и глубокого обучения в рабочей области Машинного обучения Azure. Машинное обучение Azure позволяет начать обучение на локальном компьютере, а затем перенести его в облако. Служба также взаимодействует с популярными средствами для глубокого обучения с подкреплением с открытым кодом, такими как PyTorch, TensorFlow, scikit-learn и Ray RLlib.

Используйте Машинное обучение Microsoft Azure в качестве замены для Кластеры больших данных SQL Server 2019, если требуются следующие компоненты:

• Веб-среда на базе конструктора Машинного обучения. Перетащите модули, чтобы создать эксперименты, а затем разверните конвейеры в среде с минимальным написанием кода.
• Записные книжки Jupyter. Используйте наши примеры записных книжек или создайте свои записные книжки, чтобы использовать для машинного обучения наши примеры для пакета SDK для Python.
• Скрипты R или записные книжки, в которых используется пакет SDK для R для написания собственного кода, или модули R в конструкторе.
• Акселератор решений для многих моделей, основанный на службе Машинного обучения Azure, который позволяет обучать, использовать и обслуживать сотни и даже тысячи моделей машинного обучения.
• Расширение Машинного обучения для Visual Studio Code, которое предоставляет полнофункциональную среду разработки для создания проектов машинного обучения и управления ими.
• Интерфейс командной строки (CLI) Машинного обучения. Машинное обучение Azure содержит расширение, которое предоставляет команды для управления ресурсами Машинного обучения Azure из командной строки.
• Интеграция с платформами с открытым кодом (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn и многими другими) для обучения, развертывания и управления всеми этапами машинного обучения.
• Обучение с подкреплением с помощью Ray RLlib.
• MLflow для мониторинга метрик и развертывания моделей или Kubeflow для создания конвейеров сквозных рабочих процессов.

Архитектура развертывания Машинного обучения Microsoft Azure выглядит следующим образом:

Дополнительные сведения о Машинном обучении Microsoft Azure см. в статье Машинное обучение Azure.

Azure SQL из Databricks

Вы можете заменить функциональные возможности Кластера больших данных SQL Server с помощью одного или нескольких вариантов баз данных SQL Azure для операционных данных, а также Microsoft Azure Databricks для аналитических рабочих нагрузок.

Azure Databricks — это платформа аналитики данных, оптимизированная для платформы облачных служб Microsoft Azure. Azure Databricks предлагает две среды для разработки приложений, которые интенсивно обрабатывают данные: Аналитика SQL в Azure Databricks и Рабочая область Azure Databricks.

Аналитика SQL в Azure Databricks предоставляет простую в использовании платформу для аналитиков, которым нужно выполнять SQL-запросы к озеру данных, создавать разные типы визуализации для просмотра результатов запросов в разных контекстах, а также создавать и совместно использовать панели мониторинга.

Рабочая область Azure Databricks предоставляет интерактивную рабочую область, которая предоставляет возможности совместной работы специалистов по инжинирингу данных, специалистов по обработке и анализу данных и специалистов по машинному обучению. В конвейере больших данных эти данные (необработанные или структурированные) принимаются в Azure через Фабрику данных Azure в виде пакетов или передаются в рамках потоковой передачи практически в реальном времени с помощи Apache Kafka, концентраторов событий или Центра Интернета вещей. Эти данные попадают в озеро данных для долгосрочного хранения в хранилище BLOB-объектов Azure или Azure Data Lake Storage. В рамках рабочего процесса аналитики вы можете использовать Azure Databricks для считывания данных из множества источников данных и получения полезных сведений с помощью Spark.

Microsoft Azure Databricks стоит использовать в качестве замены Кластеры больших данных SQL Server 2019, если вам требуется:

• Полностью управляемые кластеры Spark со Spark SQL и элементами DataFrame.
• Потоковая передача для обработки и анализа данных в режиме реального времени для аналитических и интерактивных приложений, интеграции с HDFS, Flume и Kafka.
• Доступ к библиотеке MLlib, состоящей из общих алгоритмов и служебных программ обучения, включая классификацию, регрессию, кластеризацию, совместную фильтрацию, сокращение размерности, а также базовые элементы оптимизации.
• Документация хода выполнения в записных книжках в R, Python, Scala или SQL.
• Визуализация данных за несколько шагов с помощью таких привычных средств, как Matplotlib, ggplot или d3.
• Интерактивные панели мониторинга для создания динамических отчетов.
• GraphX для графов и их вычисления для широкой области вариантов использования, начиная с когнитивной аналитики и заканчивая исследованием данных.
• Создание кластера за считанные секунды с помощью динамических кластеров с авто масштабированием и их совместное использование в разных командах.
• Программный доступ к кластеру с помощью интерфейсов REST API.
• Мгновенный доступ к последним функциям Apache Spark с каждым выпуском.
• API ядра Spark, включая поддержку для R, SQL, Python, Scala и Java.
• Интерактивная рабочая область для исследования и визуализации.
• Полностью управляемые конечные точки SQL в облаке.
• Запросы SQL, выполняемые на полностью управляемых конечных точках SQL, размер которых соответствует требованиям к задержке запросов и числу одновременно работающих пользователей.
• Интеграция с Azure Active Directory.
• Доступ на основе ролей для точного определения разрешений пользователя для записных книжек, кластеров, заданий и данных.
• Соглашения об уровне обслуживания корпоративного уровня.
• Панели мониторинга для обмена аналитическими сведениями, объединяющие визуализации и текст для обмена аналитическими сведениями, полученными из запросов.
• Оповещения, которые помогают с отслеживанием и интеграцией, а также уведомления о том, что поле, возвращаемое запросом, соответствует пороговому значению. Используйте оповещения, чтобы отслеживать бизнес-операции, или интегрируйте их с другими инструментами для обслуживания таких процессов, как регистрация пользователей или обработка запросов в службу поддержки.
• Безопасность корпоративного уровня, включая интеграцию Azure Active Directory, элементы управления на основе ролей и соглашения об уровне обслуживания, которые защищают ваши данные и бизнес.
• Интеграция с такими службами, базами данных и службами хранения Azure, как Synapse Analytics, Cosmos DB, Data Lake Store и Хранилище BLOB-объектов.
• Интеграция с Power BI и другими средствами бизнес-аналитики, такими как Tableau Software.

Архитектура развертывания Microsoft Azure Databricks выглядит следующим образом:

Дополнительные сведения о Microsoft Azure Databricks см. в статье Что такое Databricks для обработки, анализа и инжиниринга данных.

Гибридное облако

Использование SQL Server 2022 и Synapse Link для Azure Synapse

SQL Server 2022 (локально, в облаке или оба варианта) содержит новую функцию, которая обеспечивает подключение между таблицами SQL Server и платформой Microsoft Azure Synapse под названием Azure Synapse Link. Azure Synapse Link для SQL Server 2022 предоставляет автоматические каналы изменений, которые фиксируют изменения в SQL Server и загружают их в Azure Synapse Analytics. Это решение обеспечивает анализ почти в реальном времени и гибридную транзакционную и аналитическую обработку с минимальным влиянием на операционные системы. После того как данные поступают в Synapse, их можно объединить с множеством различных источников данных независимо от их размера, масштаба или формата, а также запустить для них эффективные аналитические средства, используя Машинное обучение Azure, Spark или Power BI. Так как автоматизированные каналы изменений отправляют только новые или отличающиеся данные, передача данных выполняется гораздо быстрее и теперь позволяет получить полезные сведения почти в реальном времени с минимальным влиянием на производительность базы данных-источника в SQL Server 2022.

Для операционных и даже многих аналитических рабочих нагрузок SQL Server может обрабатывать больше объемы баз данных. Дополнительные сведения о требованиях к максимальной емкости для SQL Server см. в статье Ограничения вычислительной емкости для разных выпусков SQL Server../sql-server/maximum-capacity-specifications-for-sql-server.md). Использование нескольких экземпляров SQL Server на отдельных компьютерах с секционированными запросами T-SQL позволяет горизонтально увеличивать масштаб среды для приложений.

Использование PolyBase позволяет вашему экземпляру SQL Server запрашивать данные с помощью T-SQL непосредственно из SQL Server, Oracle, Teradata, MongoDB и Cosmos DB без необходимости устанавливать клиентское программное обеспечение для подключения. Можно также использовать универсальный соединитель ODBC для экземпляра на платформе Microsoft Windows для подключения к дополнительным поставщикам с помощью сторонних драйверов ODBC. PolyBase позволяет с помощью запросов T-SQL объединить данные из внешних источников с данными из реляционных таблиц в экземпляре SQL Server. Это позволяет сохранить данные в исходном расположении и формате. Вы можете виртуализировать внешние данные в экземпляре и запрашивать их на месте так же, как любую другую таблицу в SQL Server. SQL Server 2022 также позволяет выполнять нерегламентированные запросы и резервное копирование и восстановление через параметры аппаратного или программного хранилища Object-Store (с использованием S3-API).

Существует две общие эталонные архитектуры. Одна из них предполагает использование SQL Server на изолированном сервере для структурированных запросов данных и в отдельно установленной нереляционной системе с горизонтальным увеличением масштаба (например, Apache Hadoop или Apache Spark) для локальной связи с Synapse. Другой вариант — использовать набор контейнеров в кластере Kubernetes со всеми компонентами для вашего решения.

Microsoft SQL Server для Windows, Apache Spark и локального объектного хранилища

Вы можете установить SQL Server в системе с Windows или Linux, а также масштабировать аппаратную архитектуру, используя возможности запросов хранилища объектов SQL Server 2022 и функцию PolyBase для включения запросов ко всем данным в системе.

Установка и настройка платформы с горизонтальным увеличением масштаба, например Apache Hadoop или Apache Spark, позволяет выполнять запросы нереляционных данных в большом масштабе. Использование центрального набора систем Object-Storage, поддерживающих интерфейс S3-API, позволяет SQL Server 2022 и Spark получать доступ к одному и тому же набору данных во всех системах.

Соединитель Microsoft Apache Spark для SQL Server и Azure SQL также имеет возможность запрашивать данные непосредственно из SQL Server с помощью заданий Spark. Дополнительные сведения о соединителе Apache Spark для SQL Server и Azure SQL см. в статье Соединитель Apache Spark: SQL Server и Azure SQL.

Для развертывания можно также использовать систему оркестрации контейнеров Kubernetes. Это позволит использовать декларативную архитектуру, которая может работать в локальной среде или в любом облаке, поддерживающем Kubernetes или платформу Red Hat OpenShift. Дополнительные сведения о развертывании SQL Server в среде Kubernetes см. в статье Развертывание контейнера SQL Server в Kubernetes с помощью служб Azure Kubernetes (AKS) или в видео Развертывание SQL Server 2019 в Kubernetes.

Используйте SQL Server и Hadoop/Spark локально в качестве замены Кластеры больших данных SQL Server 2019 в следующих случаях:

• Требуется локальное хранение всего решения.
• Для всех частей решения используется выделенное оборудование.
• Нужен доступ к реляционным и нереляционным данным из одной и той же архитектуры в обоих направлениях.
• Требуется совместное использование одного набора нереляционных данных в SQL Server и нереляционной системе с горизонтальным увеличением масштаба.

Выполнение миграции

После выбора расположения для миграции (в облаке или гибридной среды) необходимо оценить время простоя и векторы затрат, чтобы определить, как следует поступить: запустить новую систему и переносить данные из предыдущей системы в новую в режиме реального времени (параллельная миграция), воспользоваться резервным копированием и восстановлением или же запустить систему заново, используя существующие источники данных (миграция на месте).

Далее необходимо решить, следует ли перезапись текущие функциональные возможности в системе новым вариантом архитектуры, или же переместить максимально возможный объем кода в новую систему. Хотя первый вариант может занять больше времени, он позволяет использовать новые методы, понятия и преимущества, предоставляемые новой архитектурой. В этом случае при планировании следует в первую очередь сосредоточиться на картах функциональных возможностей и доступа к данным.

Если планируется перенос текущей системы с минимальным изменением кода, при планировании следует уделить основное внимание совместимости языков.

Перенос кода

Следующим шагом является аудит кода, используемого в текущей системе, и изменений, которые необходимо внести в новой среде.

При переносе кода необходимо учитывать два основных вектора:

1. Источники и приемники
2. Функциональная миграция

Источники и приемники

Первая задача при переносе кода заключается в определении методов подключения к источникам данных, строк или интерфейсов API, используемых кодом для доступа к импортируемым данным, пути к ним и конечному месту назначения. Задокументируйте эти источники и создайте карту расположений новой архитектуры.

• Если текущее решение использует систему конвейера для перемещения данных через систему, сопоставьте новые источники архитектуры, шаги и приемники с компонентами конвейера.
• Если в новом решении заменяется также архитектура конвейера, при планировании систему следует рассматривать как новую установку, даже если вы повторно используете в качестве замены ту же аппаратную или облачную платформу.

Функциональная миграция

Наиболее сложная задача, которую необходимо выполнить при миграции, — создание ссылок, обновление или создание документации для функциональных возможностей текущей системы. Если планируется обновление на месте и предпринимается попытка свести к минимуму объем перезаписываемого кода, этот шаг займет больше времени.

Тем не менее, миграция с предыдущей технологии зачастую является оптимальным моментом для обновления системы путем внедрения в нее новейших технологических усовершенствований и использования преимуществ предоставляемых ею конструкций. Перезапись текущей системы зачастую позволяет повысить безопасность и производительность, а также улучшить выбор компонентов и даже оптимизировать затраты.

В любом случае у вас есть два основных фактора, связанных с миграцией: код и языки, поддерживаемые новой системой, а также варианты перемещения данных. Как правило, вы можете просто изменить строки подключения из текущего кластера больших данных к экземпляру SQL Server и среде Spark. Сведения о подключении к данным и прямая миграция кода должны быть минимальными.

Если вы выберете перезапись текущих функций, сопоставьте новые библиотеки, пакеты и библиотеки DLL с архитектурой, выбранной для миграции. Список всех библиотек, языков и функций, предлагаемых каждым решением приведен в справочной документации, перечисленной в предыдущих разделах. Сопоставьте все подозрительные или неподдерживаемые языки и запланируйте замену с помощью выбранной архитектуры.

Варианты переноса данных

Для перемещения данных в масштабной аналитической системе можно использовать два распространенных подхода. Первый — создать процесс «прямой миграции», в котором исходная система продолжит обработку данных, а данные сводятся в небольшой набор агрегированных источников данных отчета. В этом случае новая система запускается с новыми данными и используется, начиная с даты переноса.

Иногда из устаревшей системы в новую необходимо перенести все данные. В этом случае можно подключить исходные хранилища файлов из Кластеров больших данных SQL Server, если новая система их поддерживает, а затем скопировать данные по частям в новую систему или обеспечить их физическое перемещение.

Перенос текущих данных из Кластеры больших данных SQL Server 2019 в другую систему сильно зависит от двух факторов: расположения текущих данных и их места назначения (в локальной среде или в облаке).

Локальный перенос данных

Для миграции между локальными средами можно перенести данные SQL Server с помощью стратегии резервного копирования и восстановления. Кроме того, можно настроить репликацию для перемещения некоторых или всех реляционных данных. Для копирования данных из SQL Server в другое расположение можно также использовать SQL Server Integration Services. Дополнительные сведения о перемещении данных с помощью SQL Server Integration Services см. в статье SQL Server Integration Services.

Для данных HDFS в текущей среде Кластера больших данных SQL Server стандартным подходом является подключение данных к автономному кластеру Spark и использование процесса хранения объектов для перемещения данных, чтобы экземпляр SQL Server 2022 мог получить к ним доступ или оставить их как есть и продолжить обработку с помощью заданий Spark.

Перенос данных в облаке

Для данных, расположенных в облачном хранилище или локально, можно использовать Фабрику данных Azure, которая содержит более 90 соединителей для полного конвейера передачи, с возможностями планирования, мониторинга, оповещения и другими службами. Дополнительные сведения о Фабрике данных Azure см. в статье Что такое фабрика данных Azure?.

Чтобы быстро и безопасно переместить большие объемы данных из локальной среды данных в Microsoft Azure, можно воспользоваться службой «Импорт и экспорт Azure». Служба «Импорт и экспорт Azure» используется для безопасного импорта больших объемов данных в Хранилище BLOB-объектов Azure и службу «Файлы Azure» путем отправки дисков в центр обработки данных Azure. Кроме того, эту службу можно использовать, чтобы переносить данные из хранилища BLOB-объектов Azure на диски и передавать на локальные сайты. Данные с одного или нескольких дисков можно импортировать в хранилище BLOB-объектов Azure или службу файлов Azure. Использование этой службы может оказаться самым быстрым путем для очень больших объемов данных.

Если вам нужно передать данные с помощью дисков, предоставленных корпорацией Майкрософт, для импорта данных в Azure можно использовать диск Azure Data Box. Дополнительные сведения см. в статье Что такое служба «Импорт и экспорт Azure»?.

Дополнительные сведения об этих вариантах и связанных с ними решениях см. в разделе Использование Data Lake Storage 1-го поколения для обеспечения соответствия требованиям больших данных.

Справочные материалы

Ресурсы

• В сообществе по архитектуре данных Azure есть форум, блоги, статьи и другие сведения, которые могут быть полезны при проектировании архитектуры больших данных. Сведения о том, как получить доступ к этому сообществу, см. в пространстве обсуждения архитектуры данных.

Отдел корпоративных финансов: Список кодов Стандартной отраслевой классификации (SIC)

Код SIC	Офис	Название отрасли
100	Управление наук о жизни	СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННАЯ ПРОДУКЦИЯ-КУЛЬТУРЫ
200	Управление наук о жизни	СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННАЯ ПРОДУКЦИЯ-ЖИВОТНОВОДСТВО И ЖИВОТНОВОДСТВА
700	Управление наук о жизни	СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЕ УСЛУГИ
800	Управление наук о жизни	ЛЕСНОЕ ХОЗЯЙСТВО
900	Управление наук о жизни	РЫБАЛКА, ОХОТА И ЛОВУШКИ
1000	Управление энергетики и транспорта	ДОБЫЧА МЕТАЛЛА
1040	Управление энергетики и транспорта	ЗОЛОТАЯ И СЕРЕБРЯНАЯ РУДА
1090	Управление энергетики и транспорта	РУДЫ РАЗНЫХ МЕТАЛЛОВ
1220	Управление энергетики и транспорта	ДОБЫЧА БИТУМНОГО УГЛЯ И БУРОГО ГОРОДА
1221	Управление энергетики и транспорта	БИТУМИННЫЙ УГОЛЬ И БУРЫЙ РАЗРАБОТКА ОТКРЫТОЙ ДОБЫЧЕЙ
1311	Управление энергетики и транспорта	НЕФТЬ И ПРИРОДНЫЙ ГАЗ
1381	Управление энергетики и транспорта	БУРЕНИЕ НЕФТЯНЫХ И ГАЗОВЫХ СКВАЖИН
1382	Управление энергетики и транспорта	УСЛУГИ ПО РАЗВЕДКЕ НЕФТЕГАЗОВЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ
1389	Управление энергетики и транспорта	НЕФТЕГАЗОВЫЕ ПОЛЕВЫЕ УСЛУГИ, NEC
1400	Управление энергетики и транспорта	ДОБЫЧА И РАЗРАБОТКА НЕМЕТАЛЛИЧЕСКИХ ПОЛЕЗНЫХ ИСКОПАЕМЫХ (БЕЗ ТОПЛИВА)
1520	Управление недвижимости и строительства	ГЕНЕРАЛЬНЫЕ ПОДРЯДЧИКИ ЗДАНИЙ — ЖИЛЫЕ ЗДАНИЯ
1531	Управление недвижимости и строительства	ОПЕРАТИВНЫЕ СТРОИТЕЛИ
1540	Управление недвижимости и строительства	ГЕНЕРАЛЬНЫЕ ПОДРЯДЧИКИ ЗДАНИЙ — НЕЖИЛЫЕ ЗДАНИЯ
1600	Управление недвижимости и строительства	ТЯЖЕЛЫЕ КОНСТРУКЦИИ, КРОМЕ BLDG CONST — ПОДРЯДЧИКИ
1623	Управление недвижимости и строительства	ВОДОПРОВОД, КАНАЛИЗАЦИЯ, ТРУБОПРОВОД, СВЯЗЬ И ЭЛЕКТРОСТАНЦИЯ КОНСТРУКЦИЯ
1700	Управление недвижимости и строительства	СТРОИТЕЛЬСТВО — СПЕЦИАЛЬНЫЕ ТОРГОВЫЕ ПОДРЯДЧИКИ
1731	Управление недвижимости и строительства	ЭЛЕКТРИЧЕСКИЕ РАБОТЫ
2000	Управление производства	ПРОДОВОЛЬСТВЕННЫЕ И ИХ ПРОДУКТЫ
2011	Управление производства	МЯСОЗАВОДЫ
2013	Управление производства	КОЛБАСЫ И ПРОЧИЕ ГОТОВЫЕ МЯСНЫЕ ПРОДУКТЫ
2015	Управление производства	УБОЙ И ПЕРЕРАБОТКА ПТИЦЫ
2020	Управление производства	МОЛОЧНЫЕ ПРОДУКТЫ
2024	Управление производства	МОРОЖЕНОЕ И ЗАМОРОЖЕННЫЕ ДЕСЕРТЫ
2030	Управление производства	КОНСЕРВИРОВАННЫЕ, ЗАМОРОЖЕННЫЕ И ПРЕСЕРВИРОВАННЫЕ ФРУКТЫ, ВОЩИ И ПРОДУКТЫ
2033	Управление производства	КОНСЕРВЫ, ФРУКТЫ, ОВОЩИ, ПРЕЗЕРВЫ, ДЖЕМЫ И ЖЕЛЕ
2040	Управление производства	ПРОДУКЦИЯ ИЗ МЕЛЬНИЦЫ
2050	Управление производства	ХЛЕБОБУЛОЧНЫЕ ИЗДЕЛИЯ
2052	Управление производства	ПЕЧЕНЬЕ И КРЕКЕРЫ
2060	Управление производства	САХАР И КОНДИТЕРСКИЕ ИЗДЕЛИЯ
2070	Управление производства	ЖИРЫ И МАСЛА
2080	Управление производства	НАПИТКИ
2082	Управление производства	СОДОРОВЫЕ НАПИТКИ
2086	Управление производства	БЕЗОПАСНЫЕ НАПИТКИ И ГАЗИРОВАННЫЕ ВОДЫ В БУТЫЛКАХ И БАНКАХ
2090	Управление производства	РАЗНЫЕ ПИЩЕВЫЕ ПРИГОТОВЛЕНИЯ И РОДСТВЕННЫЕ ПРОДУКТЫ
2092	Управление производства	ПРИГОТОВЛЕННАЯ СВЕЖАЯ ИЛИ ЗАМОРОЖЕННАЯ РЫБА И МОРЕПРОДУКТЫ
2100	Управление производства	ТАБАЧНЫЕ ИЗДЕЛИЯ
2111	Управление производства	СИГАРЕТЫ
2200	Управление производства	ПРОДУКЦИЯ ТЕКСТИЛЬНЫХ МАТЕРИАЛОВ
2211	Управление производства	МАТЕРИАЛЫ ПО ПРОИЗВОДСТВУ ТКАНИ, ХЛОПКА
2221	Управление производства	ПРЕДПРИЯТИЯ ПО ПРОИЗВОДСТВУ МАТЕРИАЛОВ, МАТЕРИАЛЬНЫХ ВОЛОКНО И ШЕЛК
2250	Управление производства	ВЯЗАЛЬНЫЕ МАТЕРИАЛЫ
2253	Управление производства	ТРИКОТАЖНЫЕ ЗАВОДЫ
2273	Управление производства	КОВРЫ И КОВРИКИ
2300	Управление производства	ОДЕЖДА И ДРУГИЕ ОТДЕЛОЧНЫЕ ИЗДЕЛИЯ ИЗ ТКАНИ И АНАЛОГИЧНЫЕ МАТЕРИАЛЫ
2320	Управление производства	МЕБЕЛЬ ДЛЯ МУЖЧИН И МАЛЬЧИКОВ, РАБОЧАЯ ОДЕЖДА И ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ОДЕЖДА
2330	Управление производства	ВЕРХНЯЯ ОДЕЖДА ДЛЯ ЖЕНЩИН, МИСС И ЮНИОРОВ
2340	Управление производства	Нижнее белье для женщин, девочек, детей и младенцев
2390	Управление производства	РАЗНЫЕ ТЕКСТИЛЬНЫЕ ИЗДЕЛИЯ
2400	Управление производства	ПИЛОМАТЕРИАЛЫ И ИЗДЕЛИЯ ИЗ ДЕРЕВА (БЕЗ МЕБЕЛИ)
2421	Управление производства	ЛЕСОПИЛЬНЫЕ И ПОСАДОЧНЫЕ ЗАВОДЫ, ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ
2430	Управление производства	ПРОФИЛЬ, ШПОН, ФАНЕРА И КОНСТРУКЦИОННЫЕ ДЕРЕВЯННЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ
2451	Управление производства	ПЕРЕДВИЖНЫЕ ДОМА
2452	Управление производства	СБОРНЫЕ ДЕРЕВЯННЫЕ ЗДАНИЯ И КОМПОНЕНТЫ
2510	Управление производства	МЕБЕЛЬ ДЛЯ ДОМА
2511	Управление производства	ДЕРЕВЯННАЯ ДОМАШНЯЯ МЕБЕЛЬ (БЕЗ МЯГКОЙ)
2520	Управление производства	ОФИСНАЯ МЕБЕЛЬ
2522	Управление производства	ОФИСНАЯ МЕБЕЛЬ (БЕЗ ДЕРЕВА)
2531	Управление производства	ОБЩЕСТВЕННОЕ ЗДАНИЕ И СОПУТСТВУЮЩАЯ МЕБЕЛЬ
2540	Управление производства	ПЕРЕГОРОДКИ, ПОЛКИ, ШКАФЧИКИ, ОФИСНОЕ И МАГАЗИНСКОЕ ОБОРУДОВАНИЕ
2590	Управление производства	РАЗНАЯ МЕБЕЛЬ И ПРИНАДЛЕЖНОСТИ
2600	Управление производства	БУМАГА И СОПУТСТВУЮЩИЕ ИЗДЕЛИЯ
2611	Управление производства	ЦЕЛЛЮЛОЗНЫЕ ЗАВОДЫ
2621	Управление производства	БУМАЖНЫЕ ЗАВОДЫ
2631	Управление производства	КАРТОННЫЕ ЗАВОДЫ
2650	Управление производства	КАРТОННЫЕ КОНТЕЙНЕРЫ И ЯЩИКИ
2670	Управление производства	ИЗДЕЛИЯ ИЗ ПЕРЕРАБОТАННОЙ БУМАГИ И КАРТОНА (БЕЗ КОНТЕЙНЕРОВ/КОРОБОК)
2673	Управление производства	ПЛАСТИКОВЫЕ, ФОЛЬГИРОВАННЫЕ И БУМАЖНЫЕ ПАКЕТЫ
2711	Управление производства	ГАЗЕТЫ: ИЗДАТЕЛЬСКИЕ ИЛИ ИЗДАТЕЛЬСКИЕ И ПЕЧАТНЫЕ
2721	Управление производства	ПЕРИОДИЧЕСКИЕ ИЗДАНИЯ: ИЗДАТЕЛЬСКОЕ ИЛИ ИЗДАТЕЛЬСКОЕ И ПЕЧАТНОЕ ИЗДАНИЕ
2731	Управление производства	КНИГИ: ИЗДАТЕЛЬСКИЕ ИЛИ ИЗДАТЕЛЬСКИЕ И ПЕЧАТНЫЕ
2732	Управление производства	КНИЖНАЯ ПЕЧАТЬ
2741	Управление производства	РАЗНЫЕ ИЗДАНИЯ
2750	Управление производства	КОММЕРЧЕСКАЯ ПЕЧАТЬ
2761	Управление производства	КОЛЛЕКТОР БИЗНЕС-ФОРМ
2771	Управление производства	ПОЗДРАВИТЕЛЬНЫЕ ОТКРЫТКИ
2780	Управление производства	ЗАПИСНЫЕ КНИЖКИ, ПЕРЕКРЕПЛЕННЫЕ МАТЕРИАЛЫ, КНИЖНЫЕ ОБЪЯВЛЕНИЯ И СВЯЗАННЫЕ РАБОТЫ
2790	Управление производства	ПРОМЫШЛЕННОСТЬ ОБСЛУЖИВАНИЯ ДЛЯ ПЕЧАТИ
2800	Управление наук о жизни	ХИМИКАТЫ И СОПУТСТВУЮЩИЕ ПРОДУКТЫ
2810	Управление наук о жизни	ПРОМЫШЛЕННАЯ НЕОРГАНИЧЕСКАЯ ХИМИКАТ
2820	Управление наук о жизни	ПЛАСТИК, СИНТ. СМОЛА/РЕЗИНА, ЦЕЛЛЮЛОЗ (БЕЗ СТЕКЛА)
2821	Управление наук о жизни	ПЛАСТИКОВЫЕ МАТЕРИАЛЫ, СИНТЕТИЧЕСКИЕ СМОЛЫ И НЕВУЛКАННЫЕ ЭЛАСТОМЕРЫ
2833	Управление наук о жизни	ЛЕКАРСТВЕННЫЕ ХИМИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА И РАСТИТЕЛЬНЫЕ ПРОДУКТЫ
2834	Управление наук о жизни	ФАРМАЦЕВТИЧЕСКИЕ ПРЕПАРАТЫ
2835	Управление наук о жизни	ВЕЩЕСТВА ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ IN VITRO И IN VIVO
2836	Управление наук о жизни	БИОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОДУКТЫ (БЕЗ ДИАГНОСТИЧЕСКИХ ВЕЩЕСТВ)
2840	Управление наук о жизни	МЫЛО, МОЮЩИЕ СРЕДСТВА, ЧИСТЯЩИЕ СРЕДСТВА, ПАРФЮМЫ, КОСМЕТИКА
2842	Управление наук о жизни	СПЕЦИАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ЧИСТКИ, ПОЛИРОВКИ И САНИТАРИИ
2844	Управление наук о жизни	ПАРФЮМЕРНЫЕ, КОСМЕТИЧЕСКИЕ И ПРОЧИЕ ТУАЛЕТНЫЕ СРЕДСТВА
2851	Управление наук о жизни	КРАСКИ, ЛАКИ, ЛАКИ, ЭМАЛИ И СОПУТСТВУЮЩИЕ ПРОДУКТЫ
2860	Управление наук о жизни	ПРОМЫШЛЕННЫЕ ОРГАНИЧЕСКИЕ ХИМИКАТЫ
2870	Управление наук о жизни	СЕЛЬСКОХИМИЧЕСКИЕ ВЕЩЕСТВА
2890	Управление наук о жизни	ПРОЧИЕ ХИМИЧЕСКИЕ ПРОДУКТЫ
2891	Управление наук о жизни	КЛЕИ И ГЕРМЕТИКИ
2911	Управление энергетики и транспорта	ПЕРЕРАБОТКА НЕФТИ
2950	Управление энергетики и транспорта	АСФАЛЬТ И КРОВЕЛЬНЫЕ МАТЕРИАЛЫ
2990	Управление энергетики и транспорта	ПРОЧИЕ ПРОДУКТЫ НЕФТИ И УГЛЯ
3011	Управление производства	ШИНЫ И ВНУТРЕННИЕ КАМЕРЫ
3021	Управление производства	ОБУВЬ ИЗ РЕЗИНЫ И ПЛАСТИКА
3050	Управление производства	ПРОКЛАДКИ, УПЛОТНИТЕЛЬНЫЕ УСТРОЙСТВА И РЕЗИНОВЫЕ И ПЛАСТИКОВЫЕ ШЛАНГИ
3060	Управление производства	РЕЗИНОВЫЕ ИЗДЕЛИЯ, NEC
3080	Управление производства	РАЗНЫЕ ИЗДЕЛИЯ ИЗ ПЛАСТИКА
3081	Управление производства	НЕПОДДЕРЖАВАЕМАЯ ПЛАСТИКОВАЯ ПЛЕНКА И ЛИСТ
3086	Управление производства	ИЗДЕЛИЯ ИЗ ПЕНОПЛАСТИКА
3089	Управление производства	ИЗДЕЛИЯ ИЗ ПЛАСТИКА, NEC
3100	Управление производства	КОЖА И ИЗДЕЛИЯ ИЗ КОЖИ
3140	Управление производства	ОБУВЬ (БЕЗ РЕЗИНЫ)
3211	Управление производства	ПЛОСКОЕ СТЕКЛО
3220	Управление производства	СТЕКЛО И ИЗДЕЛИЯ ИЗ СТЕКЛА, ПРЕССОВАННЫЕ ИЛИ ВЫДУВНЫЕ
3221	Управление производства	СТЕКЛЯННЫЕ КОНТЕЙНЕРЫ
3231	Управление производства	ИЗДЕЛИЯ ИЗ СТЕКЛА, ИЗГОТОВЛЕННЫЕ ИЗ ПРИОБРЕТЕННОГО СТЕКЛА
3241	Управление производства	ЦЕМЕНТ, ГИДРАВЛИЧЕСКИЙ
3250	Управление производства	ИЗДЕЛИЯ ИЗ КОНСТРУКЦИОННОЙ ГЛИНЫ
3260	Управление производства	КЕРАМИЧЕСКИЕ ИЗДЕЛИЯ И СОПУТСТВУЮЩИЕ ИЗДЕЛИЯ
3270	Управление производства	БЕТОННЫЕ, ГИПСОВЫЕ И ГИПСОВЫЕ ИЗДЕЛИЯ
3272	Управление производства	БЕТОННЫЕ ИЗДЕЛИЯ, ЗА ИСКЛЮЧЕНИЕМ БЛОКОВ И КИРПИЧА
3281	Управление производства	РЕЗКА КАМНЯ И ИЗДЕЛИЯ ИЗ КАМНЯ
3290	Управление производства	АБРАЗИВНЫЕ, АСБЕСТНЫЕ И РАЗНЫЕ НЕМЕТАЛЛИЧЕСКИЕ МИНЕРАЛЬНЫЕ ПРОДУКТЫ
3310	Управление производства	МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИЕ ЗАВОДЫ, ДОМЕННЫЕ ПЕЧИ, ПРОКАТНЫЕ И ОТДЕЛОЧНЫЕ СТАНЫ
3312	Управление производства	МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИЕ ЗАВОДЫ, ДОМНЫЕ ПЕЧИ И ПРОКАТНЫЕ СТАНЫ (КОКСОВЫЕ ПЕЧИ)
3317	Управление производства	СТАЛЬНЫЕ ТРУБЫ И ТРУБЫ
3320	Управление производства	ЧУГУННЫЕ И СТАЛЕЛИТЕЙНЫЕ ЗАВОДЫ
3330	Управление производства	ПЕРВИЧНАЯ ВЫПЛАВКА И РАФИНИРОВАНИЕ ЦВЕТНЫХ МЕТАЛЛОВ
3334	Управление производства	ПЕРВИЧНОЕ ПРОИЗВОДСТВО АЛЮМИНИЯ
3341	Управление производства	ВТОРИЧНАЯ ВЫПЛАВКА И РАФИНИРОВАНИЕ ЦВЕТНЫХ МЕТАЛЛОВ
3350	Управление производства	ВОЛОЧЕНИЕ И ВЫТЯЖКА ЦВЕТНЫХ МЕТАЛЛОВ
3357	Управление производства	ВОЛОЧЕНИЕ И ИЗОЛЯЦИЯ ЦВЕТНЫХ ПРОВОДОВ
3360	Управление производства	ЦВЕТНЫЕ ЛИТЕЙНЫЕ ПРОИЗВОДСТВА (ОТЛИВКИ)
3390	Управление производства	РАЗНЫЕ ПРОДУКТЫ ПЕРВИЧНЫХ МЕТАЛЛОВ
3411	Управление производства	МЕТАЛЛИЧЕСКИЕ БАНКИ
3412	Управление производства	МЕТАЛЛИЧЕСКИЕ ТРАНСПОРТИРОВОЧНЫЕ БОЧКИ, БОЧКИ, БОЧКИ И ВЕДРА
3420	Управление производства	СТОЛОВЫЕ ПРИБОРЫ, РУЧНЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ И ОБЩИЕ МЕТАЛЛИЧЕСКИЕ ИЗДЕЛИЯ
3430	Управление производства	НАГРЕВАТЕЛЬНОЕ ОБОРУДОВАНИЕ, КРОМЕ ЭЛЕКТРИЧЕСКОГО И ВОЗДУШНОГО ТЕПЛА; И САНТЕХНИКА
3433	Управление производства	ОТОПИТЕЛЬНОЕ ОБОРУДОВАНИЕ, ЗА ИСКЛЮЧЕНИЕМ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ И ВОЗДУШНЫХ ПЕЧЕЙ
3440	Управление производства	СБОРНЫЕ КОНСТРУКЦИОННЫЕ МЕТАЛЛИЧЕСКИЕ ИЗДЕЛИЯ
3442	Управление производства	МЕТАЛЛИЧЕСКИЕ ДВЕРИ, ПОЛКА, РАМЫ, МОЛДИНГ И ОТДЕЛКА
3443	Управление производства	ИЗГОТОВЛЕНИЕ ПЛИТЫ (КОТЕЛЬНЫЕ)
3444	Управление производства	ЛИСТОВАЯ РАБОТА
3448	Управление производства	СБОРНЫЕ МЕТАЛЛИЧЕСКИЕ ЗДАНИЯ И КОМПОНЕНТЫ
3451	Управление производства	ИЗДЕЛИЯ ДЛЯ ВИНТОВЫХ МАШИН
3452	Управление производства	БОЛТЫ, ГАЙКИ, ВИНТЫ, ЗАКЛЕПКИ И ШАЙБЫ
3460	Управление производства	МЕТАЛЛИЧЕСКИЕ ПОКОВКИ И ШТАМПОВКИ
3470	Управление производства	ПОКРЫТИЕ, ГРАВИРОВКА И СОПУТСТВУЮЩИЕ УСЛУГИ
3480	Управление производства	БОЕПРИПАСЫ И ПРИНАДЛЕЖНОСТИ (БЕЗ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ/УПРАВЛЯЕМЫХ РАКЕТ)
3490	Управление производства	РАЗНЫЕ ИЗГОТОВЛЕННЫЕ ИЗДЕЛИЯ ИЗ МЕТАЛЛА
3510	Управление технологий	ДВИГАТЕЛИ И ТУРБИНЫ
3523	Управление технологий	СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЕ МАШИНЫ И ОБОРУДОВАНИЕ
3524	Управление технологий	ТРАКТОРЫ ДЛЯ ГАЗОНА И САДА И ДОМАШНЕЕ ОБОРУДОВАНИЕ ДЛЯ САДА И ГАЗА
3530	Управление технологий	СТРОИТЕЛЬНЫЕ, ГОРНЫЕ И ПОДЪЕМНО-ГРУЗОЧНЫЕ МАШИНЫ И ОБОРУДОВАНИЕ
3531	Управление технологий	СТРОИТЕЛЬНЫЕ МАШИНЫ И ОБОРУДОВАНИЕ
3532	Управление технологий	ГОРНЫЕ МАШИНЫ И ОБОРУДОВАНИЕ (БЕЗ НЕФТЕГАЗОВЫХ МАШИН И ОБОРУДОВАНИЯ)
3533	Управление технологий	НЕФТЕГАЗОВЫЕ МАШИНЫ И ОБОРУДОВАНИЕ
3537	Управление технологий	ПРОМЫШЛЕННЫЕ ГРУЗОВЫЕ МАШИНЫ, ТРАКТОРЫ, ПРИЦЕПЫ И ШТАБЕЛЕРЫ
3540	Управление технологий	МЕТАЛЛООБРАБАТЫВАЮЩИЕ МАШИНЫ И ОБОРУДОВАНИЕ
3541	Управление технологий	СТАНКИ ДЛЯ РЕЗКИ МЕТАЛЛА
3550	Управление технологий	СПЕЦИАЛЬНОЕ ПРОМЫШЛЕННОЕ ОБОРУДОВАНИЕ (БЕЗ МЕТАЛЛООБРАБАТЫВАЮЩЕГО ОБОРУДОВАНИЯ)
3555	Управление технологий	МАШИНЫ И ОБОРУДОВАНИЕ ДЛЯ ПОЛИГРАФИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ
3559	Управление технологий	СПЕЦИАЛЬНОЕ ПРОМЫШЛЕННОЕ ОБОРУДОВАНИЕ, NEC
3560	Управление технологий	ОБЩЕПРОМЫШЛЕННЫЕ МАШИНЫ И ОБОРУДОВАНИЕ
3561	Управление технологий	НАСОСЫ И НАСОСНОЕ ОБОРУДОВАНИЕ
3562	Управление технологий	ШАРИКОВЫЕ И РОЛИКОВЫЕ ПОДШИПНИКИ
3564	Управление технологий	ПРОМЫШЛЕННЫЕ И КОММЕРЧЕСКИЕ ВЕНТИЛЯТОРЫ И ОБОРУДОВАНИЕ ДЛЯ ОЧИСТКИ ВОЗДУХА
3567	Управление технологий	ПРОМЫШЛЕННЫЕ ПЕЧИ И ДУХОВЫЕ ПЕЧИ
3569	Управление технологий	ОБЩИЕ ПРОМЫШЛЕННЫЕ МАШИНЫ И ОБОРУДОВАНИЕ, NEC
3570	Управление технологий	КОМПЬЮТЕРНОЕ И ОФИСНОЕ ОБОРУДОВАНИЕ
3571	Управление технологий	ЭЛЕКТРОННЫЕ КОМПЬЮТЕРЫ
3572	Управление технологий	КОМПЬЮТЕРНЫЕ УСТРОЙСТВА ЗАПОМНЕНИЯ
3575	Управление технологий	КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕРМИНАЛЫ
3576	Управление технологий	КОМПЬЮТЕРНОЕ ОБОРУДОВАНИЕ СВЯЗИ
3577	Управление технологий	КОМПЬЮТЕРНОЕ ПЕРИФЕРИЧЕСКОЕ ОБОРУДОВАНИЕ, NEC
3578	Управление технологий	СЧЕТНО-СЧЕТНЫЕ МАШИНЫ (БЕЗ ЭЛЕКТРОННЫХ КОМПЬЮТЕРОВ)
3579	Управление технологий	ОФИСНЫЕ МАШИНЫ, NEC
3580	Управление технологий	ХОЛОДИЛЬНОЕ ОБОРУДОВАНИЕ И ОБСЛУЖИВАНИЕ
3585	Управление технологий	ОБОРУДОВАНИЕ ДЛЯ КОНДИЦИОНИРОВАНИЯ И ГОРЯЧЕГО ВОЗДУХА, ОБОРУДОВАНИЕ ДЛЯ ОТОПЛЕНИЯ, СВЯЗИ И ХОЛОДИЛЬНОГО ОБОРУДОВАНИЯ
3590	Управление технологий	ПРОЧИЕ ПРОМЫШЛЕННЫЕ И КОММЕРЧЕСКИЕ МАШИНЫ И ОБОРУДОВАНИЕ
3600	Управление производства	ЭЛЕКТРОННОЕ И ДРУГОЕ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЕ ОБОРУДОВАНИЕ (БЕЗ КОМПЬЮТЕРНОГО ОБОРУДОВАНИЯ)
3612	Управление производства	СИЛОВЫЕ, РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫЕ И СПЕЦИАЛЬНЫЕ ТРАНСФОРМАТОРЫ
3613	Управление производства	РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНОЕ УСТРОЙСТВО И РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНОЕ ОБОРУДОВАНИЕ
3620	Управление производства	ЭЛЕКТРИЧЕСКОЕ ПРОМЫШЛЕННОЕ ОБОРУДОВАНИЕ
3621	Управление производства	МОТОРЫ И ГЕНЕРАТОРЫ
3630	Управление производства	БЫТОВАЯ ТЕХНИКА
3634	Управление производства	ЭЛЕКТРИЧЕСКИЕ ТОВАРЫ ДЛЯ ДОМА И ВЕНТИЛЯТОРЫ
3640	Управление производства	ЭЛЕКТРИЧЕСКОЕ ОСВЕЩЕНИЕ И ЭЛЕКТРОМОНТАЖНОЕ ОБОРУДОВАНИЕ
3651	Управление производства	БЫТОВАЯ АУДИО- И ВИДЕОТЕХНИКА
3652	Управление производства	ФОНОГРАФИЧЕСКИЕ ЗАПИСИ И ПРЕДВАРИТЕЛЬНО ЗАПИСАННЫЕ АУДИОПЛЕНКИ И ДИСКИ
3661	Управление производства	ТЕЛЕФОННАЯ И ТЕЛЕГРАФНАЯ АППАРАТУРА
3663	Управление производства	ОБОРУДОВАНИЕ ДЛЯ РАДИО И ТЕЛЕВИДЕНИЯ И СВЯЗИ
3669	Управление производства	ОБОРУДОВАНИЕ СВЯЗИ, NEC
3670	Управление производства	ЭЛЕКТРОННЫЕ КОМПОНЕНТЫ И ПРИНАДЛЕЖНОСТИ
3672	Управление производства	ПЕЧАТНЫЕ ПЛАТЫ
3674	Управление производства	ПОЛУПРОВОДНИКИ И СВЯЗАННЫЕ ИЗДЕЛИЯ
3677	Управление производства	ЭЛЕКТРОННЫЕ КАТУШКИ, ТРАНСФОРМАТОРЫ И ПРОЧИЕ ИНДУКТОРЫ
3678	Управление производства	ЭЛЕКТРОННЫЕ СОЕДИНИТЕЛИ
3679	Управление производства	ЭЛЕКТРОННЫЕ КОМПОНЕНТЫ, NEC
3690	Управление производства	ПРОЧИЕ ЭЛЕКТРИЧЕСКИЕ МАШИНЫ, ОБОРУДОВАНИЕ И ПРИНАДЛЕЖНОСТИ
3695	Управление производства	МАГНИТНЫЕ И ОПТИЧЕСКИЕ НОСИТЕЛИ ЗАПИСИ
3711	Управление производства	АВТОМОБИЛЬНЫЕ И ЛЕГКОВЫЕ КУЗОВА
3713	Управление производства	КУЗОВА ДЛЯ ГРУЗОВЫХ АВТОБУСОВ
3714	Управление производства	АВТОМОБИЛЬНЫЕ ЗАПЧАСТИ И ПРИНАДЛЕЖНОСТИ
3715	Управление производства	ГРУЗОВЫЕ ПРИЦЕПЫ
3716	Управление производства	ДОМА НА АВТОМОБИЛЯХ
3720	Управление производства	САМОЛЕТЫ И ЗАПЧАСТИ
3721	Управление производства	САМОЛЕТ
3724	Управление производства	АВИАЦИОННЫЕ ДВИГАТЕЛИ И ДЕТАЛИ К ДВИГАТЕЛЯМ
3728	Управление производства	АВИАЦИОННЫЕ ДЕТАЛИ И ВСПОМОГАТЕЛЬНОЕ ОБОРУДОВАНИЕ, NEC
3730	Управление производства	СТРОИТЕЛЬСТВО И РЕМОНТ СУДОВ И ЛОДОК
3743	Управление производства	ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОЕ ОБОРУДОВАНИЕ
3751	Управление производства	МОТОЦИКЛЫ, ВЕЛОСИПЕДЫ И ЗАПЧАСТИ
3760	Управление производства	УПРАВЛЯЕМЫЕ РАКЕТЫ И КОСМИЧЕСКИЕ АППАРАТЫ И ЧАСТИ
3790	Управление производства	РАЗНОЕ ТРАНСПОРТНОЕ ОБОРУДОВАНИЕ
3812	Управление производства	ПОИСК, ОБНАРУЖЕНИЕ, НАВИГАЦИЯ, НАВЕДЕНИЕ, АВИАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ
3821	Управление наук о жизни	ЛАБОРАТОРНОЕ ОБОРУДОВАНИЕ И МЕБЕЛЬ
3822	Управление наук о жизни	АВТОМАТИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ ДЛЯ РЕГУЛИРОВАНИЯ ЖИЛОЙ И ОБЩЕСТВЕННОЙ СРЕДЫ
3823	Управление наук о жизни	ПРОМЫШЛЕННЫЕ ПРИБОРЫ ДЛЯ ИЗМЕРЕНИЙ, ОТОБРАЖЕНИЯ И КОНТРОЛЯ
3824	Управление наук о жизни	СУММИЗИРУЮЩИЕ СЧЕТЧИКИ ЖИДКОСТИ И СЧЕТНЫЕ УСТРОЙСТВА
3825	Управление наук о жизни	ПРИБОРЫ ДЛЯ ИЗМЕРЕНИЙ И ИСПЫТАНИЙ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ И ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ
3826	Управление наук о жизни	ЛАБОРАТОРНЫЕ АНАЛИТИЧЕСКИЕ ПРИБОРЫ
3827	Управление наук о жизни	ОПТИЧЕСКИЕ ПРИБОРЫ И ОБЪЕКТИВЫ
3829	Управление наук о жизни	ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ И КОНТРОЛЬНЫЕ УСТРОЙСТВА, NEC
3841	Управление наук о жизни	ХИРУРГИЧЕСКИЕ И МЕДИЦИНСКИЕ ИНСТРУМЕНТЫ И АППАРАТЫ
3842	Управление наук о жизни	ОРТОПЕДИЧЕСКОЕ, ПРОТЕЗНОЕ И ХИРУРГИЧЕСКОЕ ОБОРУДОВАНИЕ И ПРИНАДЛЕЖНОСТИ
3843	Управление наук о жизни	СТОМАТОЛОГИЧЕСКОЕ ОБОРУДОВАНИЕ И ПРИНАДЛЕЖНОСТИ
3844	Управление наук о жизни	РЕНТГЕНОВСКИЕ АППАРАТЫ, ТРУБКИ И СООТВЕТСТВУЮЩИЕ АППАРАТЫ ДЛЯ ОБЛУЧЕНИЯ
3845	Управление наук о жизни	ЭЛЕКТРОМЕДИЧЕСКИЙ И ЭЛЕКТРОТЕРАПЕВТИЧЕСКИЙ АППАРАТ
3851	Управление наук о жизни	ОФТАЛЬМОЛОГИЧЕСКИЕ ИЗДЕЛИЯ
3861	Управление наук о жизни	ФОТОГРАФИЧЕСКОЕ ОБОРУДОВАНИЕ И ПРИНАДЛЕЖНОСТИ
3873	Управление наук о жизни	ЧАСЫ, ЧАСЫ, ЧАСОВЫЕ УСТРОЙСТВА/ДЕТАЛИ
3910	Управление производства	ЮВЕЛИРНЫЕ ИЗДЕЛИЯ, ИЗДЕЛИЯ ИЗ СЕРЕБРА И ПОСУДА
3911	Управление производства	УКРАШЕНИЯ, ДРАГОЦЕННЫЙ МЕТАЛЛ
3931	Управление производства	МУЗЫКАЛЬНЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ
3942	Управление производства	КУКЛЫ И МЯГКИЕ ИГРУШКИ
3944	Управление производства	ИГРЫ, ИГРУШКИ И ДЕТСКИЕ ТРАНСПОРТНЫЕ СРЕДСТВА (НЕ КУКЛЫ И ВЕЛОСИПЕДЫ)
3949	Управление производства	СПОРТИВНЫЕ ТОВАРЫ, NEC
3950	Управление производства	РУЧКИ, КАРАНДАШИ И ДРУГИЕ ХУДОЖЕСТВЕННЫЕ МАТЕРИАЛЫ
3960	Управление производства	БИЖУТЕРИЯ И НОВИНКИ
3990	Управление производства	ПРОЧИЕ ПРОМЫШЛЕННЫЕ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
4011	Управление энергетики и транспорта	ЖЕЛЕЗНЫЕ ДОРОГИ, ЛИНЕЙНО-ТРАНСПОРТНЫЕ ЭКСПЛУАТАЦИОННЫЕ
4013	Управление энергетики и транспорта	ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫЕ ПЕРЕМЕЩЕНИЯ И КОНЕЧНЫЕ УЧРЕЖДЕНИЯ
4100	Управление энергетики и транспорта	МЕСТНЫЙ И ПРИГОРОДНЫЙ ТРАНЗИТ И МЕЖДУГОРОДНЫЙ ПАССАЖИРСКИЙ ТРАНСПОРТ
4210	Управление энергетики и транспорта	ГРУЗОВЫЕ И КУРЬЕРСКИЕ УСЛУГИ (БЕЗ ВОЗДУШНЫХ)
4213	Управление энергетики и транспорта	ГРУЗОВЫЕ ПЕРЕВОЗКИ (НЕ МЕСТНЫЕ)
4220	Управление энергетики и транспорта	ОБЩЕСТВЕННЫЕ СКЛАДЫ И ХРАНЕНИЕ
4231	Управление энергетики и транспорта	ПОМЕЩЕНИЯ ДЛЯ КОНЕЧНОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ ГРУЗОВОГО АВТОМОБИЛЯ
4400	Управление энергетики и транспорта	ВОДНЫЙ ТРАНСПОРТ
4412	Управление энергетики и транспорта	ГЛУБОКИЕ МОРСКИЕ ПЕРЕВОЗКИ ГРУЗОВ
4512	Управление энергетики и транспорта	ВОЗДУШНЫЕ ПЕРЕВОЗКИ, ПО РАСПИСАНИЮ
4513	Управление энергетики и транспорта	АВИАКУРЬЕРСКИЕ УСЛУГИ
4522	Управление энергетики и транспорта	ВОЗДУШНЫЕ ПЕРЕВОЗКИ НЕРЕГУЛЯРНЫЕ
4581	Управление энергетики и транспорта	АЭРОПОРТЫ, ПОЛЕТЫ И УСЛУГИ В АЭРОПОРТАХ
4610	Управление энергетики и транспорта	ТРУБОПРОВОДЫ (БЕЗ ПРИРОДНОГО ГАЗА)
4700	Управление энергетики и транспорта	ТРАНСПОРТНЫЕ УСЛУГИ
4731	Управление энергетики и транспорта	ОРГАНИЗАЦИЯ ПЕРЕВОЗКИ ГРУЗОВ
4812	Управление технологий	РАДИОТЕЛЕФОННАЯ СВЯЗЬ
4813	Управление технологий	ТЕЛЕФОННАЯ СВЯЗЬ (БЕЗ РАДИОТЕЛЕФОНА)
4822	Управление технологий	ТЕЛЕГРАФ И ДРУГАЯ ПЕРЕДАЧА СООБЩЕНИЙ
4832	Управление технологий	РАДИОВЕЩАТЕЛЬНЫЕ СТАНЦИИ
4833	Управление технологий	ТЕЛЕВИДИТЕЛЬНЫЕ СТАНЦИИ
4841	Управление технологий	УСЛУГИ КАБЕЛЬНОГО И ДРУГОГО ПЛАТНОГО ТЕЛЕВИДЕНИЯ
4899	Управление технологий	УСЛУГИ СВЯЗИ, NEC
4900	Управление энергетики и транспорта	ЭЛЕКТРИЧЕСКИЕ, ГАЗОВЫЕ И САНИТАРНЫЕ УСЛУГИ
4911	Управление энергетики и транспорта	ЭЛЕКТРИЧЕСКИЕ УСЛУГИ
4922	Управление энергетики и транспорта	ПЕРЕДАЧА ПРИРОДНОГО ГАЗА
4923	Управление энергетики и транспорта	ПЕРЕДАЧА И РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПРИРОДНОГО ГАЗА
4924	Управление энергетики и транспорта	РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПРИРОДНОГО ГАЗА
4931	Управление энергетики и транспорта	ЭЛЕКТРИЧЕСКИЕ И ПРОЧИЕ УСЛУГИ ОБЪЕДИНЕННЫЕ
4932	Управление энергетики и транспорта	ОБЪЕДИНЕНИЕ ГАЗОВЫХ И ДРУГИХ УСЛУГ
4941	Управление энергетики и транспорта	ВОДОСНАБЖЕНИЕ
4950	Управление энергетики и транспорта	САНТЕХНИКА
4953	Управление энергетики и транспорта	REFUSE SYSTEMS
4955	Office of Energy & Transportation	HAZARDOUS WASTE MANAGEMENT
4961	Office of Energy & Transportation	STEAM & AIR-CONDITIONING SUPPLY
4991	Office of Energy & Transportation	COGENERATION SERVICES & SMALL POWER PRODUCERS
5000	Office of Trade & Services	WHOLESALE-DURABLE GOODS
5010	Office of Trade & Services	WHOLESALE-MOTOR VEHICLES & MOTOR VEHICLE PARTS & SUPPLIES
5013	Office of Trade & Services	WHOLESALE-MOTOR VEHICLE SUPPLIES & NEW PARTS
5020	Office of Trade & Services	WHOLESALE-FURNITURE & HOME FURNISHINGS
5030	Office of Trade & Services	WHOLESALE-LUMBER & OTHER CONSTRUCTION MATERIALS
5031	Office of Trade & Services	WHOLESALE-LUMBER, PLYWOOD, MILLWORK & WOOD PANELS
5040	Office of Trade & Services	WHOLESALE-PROFESSIONAL & COMMERCIAL EQUIPMENT & SUPPLIES
5045	Office of Trade & Services	WHOLESALE-COMPUTERS & PERIPHERAL EQUIPMENT & SOFTWARE
5047	Office of Trade & Services	WHOLESALE-MEDICAL, DENTAL & HOSPITAL EQUIPMENT & SUPPLIES
5050	Office of Trade & Services	WHOLESALE-METALS & MINERALS (NO PETROLEUM)
5051	Office of Trade & Services	WHOLESALE-METALS SERVICE CENTERS & OFFICES
5063	Office of Trade & Services	WHOLESALE-ELECTRICAL APPARATUS & EQUIPMENT, WIRING SUPPLIES
5064	Office of Trade & Services	WHOLESALE-ELECTRICAL APPLIANCES, TV & RADIO SETS
5065	Office of Trade & Services	WHOLESALE-ELECTRONIC PARTS & EQUIPMENT, NEC
5070	Office of Trade & Services	WHOLESALE-HARDWARE & PLUMBING & HEATING EQUIPMENT & SUPPLIES
5072	Office of Trade & Services	WHOLESALE-HARDWARE
5080	Office of Trade & Services	WHOLESALE-MACHINERY, EQUIPMENT & SUPPLIES
5082	Office of Trade & Services	WHOLESALE-CONSTRUCTION & MINING (NO PETRO) MACHINERY & EQUIP
5084	Office of Trade & Services	WHOLESALE-INDUSTRIAL MACHINERY & EQUIPMENT
5090	Office of Trade & Services	WHOLESALE-MISC DURABLE GOODS
5094	Office of Trade & Services	WHOLESALE-JEWELRY, WATCHES, PRECIOUS STONES & METALS
5099	Office of Trade & Services	WHOLESALE-DURABLE GOODS, NEC
5110	Office of Trade & Services	WHOLESALE-PAPER & PAPER PRODUCTS
5122	Office of Trade & Services	WHOLESALE-DRUGS, PROPRIETARIES & DRUGGISTS’ SUNDRIES
5130	Office of Trade & Services	WHOLESALE-APPAREL, PIECE GOODS & NOTIONS
5140	Office of Trade & Services	WHOLESALE-GROCERIES & RELATED PRODUCTS
5141	Office of Trade & Services	WHOLESALE-GROCERIES, GENERAL LINE
5150	Office of Trade & Services	WHOLESALE-FARM PRODUCT RAW MATERIALS
5160	Office of Trade & Services	WHOLESALE-CHEMICALS & ALLIED PRODUCTS
5171	Office of Trade & Services	WHOLESALE-PETROLEUM BULK STATIONS & TERMINALS
5172	Office of Trade & Services	WHOLESALE-PETROLEUM & PETROLEUM PRODUCTS (NO BULK STATIONS)
5180	Office of Trade & Services	WHOLESALE-BEER, WINE & DISTILLED ALCOHOLIC BEVERAGES
5190	Office of Trade & Services	WHOLESALE-MISCELLANEOUS NONDURABLE GOODS
5200	Office of Trade & Services	RETAIL-BUILDING MATERIALS, HARDWARE, GARDEN SUPPLY
5211	Office of Trade & Services	RETAIL-LUMBER & OTHER BUILDING MATERIALS DEALERS
5271	Office of Trade & Services	RETAIL-MOBILE HOME DEALERS
5311	Office of Trade & Services	RETAIL-DEPARTMENT STORES
5331	Office of Trade & Services	RETAIL-VARIETY STORES
5399	Office of Trade & Services	RETAIL-MISC GENERAL MERCHANDISE STORES
5400	Office of Trade & Services	RETAIL-FOOD STORES
5411	Office of Trade & Services	RETAIL-GROCERY STORES
5412	Office of Trade & Services	RETAIL-CONVENIENCE STORES
5500	Office of Trade & Services	RETAIL-AUTO DEALERS & GASOLINE STATIONS
5531	Office of Trade & Services	RETAIL-AUTO & HOME SUPPLY STORES
5600	Office of Trade & Services	RETAIL-APPAREL & ACCESSORY STORES
5621	Office of Trade & Services	RETAIL-WOMEN’S CLOTHING STORES
5651	Office of Trade & Services	RETAIL-FAMILY CLOTHING STORES
5661	Office of Trade & Services	RETAIL-SHOE STORES
5700	Office of Trade & Services	RETAIL-HOME FURNITURE, FURNISHINGS & EQUIPMENT STORES
5712	Office of Trade & Services	RETAIL-FURNITURE STORES
5731	Office of Trade & Services	RETAIL-RADIO, TV & CONSUMER ELECTRONICS STORES
5734	Office of Trade & Services	RETAIL-COMPUTER & COMPUTER SOFTWARE STORES
5735	Office of Trade & Services	RETAIL-RECORD & PRERECORDED TAPE STORES
5810	Office of Trade & Services	RETAIL-EATING & DRINKING PLACES
5812	Office of Trade & Services	RETAIL-EATING PLACES
5900	Office of Trade & Services	RETAIL-MISCELLANEOUS RETAIL
5912	Office of Trade & Services	RETAIL-DRUG STORES AND PROPRIETARY STORES
5940	Office of Trade & Services	RETAIL-MISCELLANEOUS SHOPPING GOODS STORES
5944	Office of Trade & Services	RETAIL-JEWELRY STORES
5945	Office of Trade & Services	RETAIL-HOBBY, TOY & GAME SHOPS
5960	Office of Trade & Services	RETAIL-NONSTORE RETAILERS
5961	Office of Trade & Services	RETAIL-CATALOG & MAIL-ORDER HOUSES
5990	Office of Trade & Services	RETAIL-RETAIL STORES, NEC
6021	Office of Finance	NATIONAL COMMERCIAL BANKS
6022	Office of Finance	STATE COMMERCIAL BANKS
6029	Office of Finance	COMMERCIAL BANKS, NEC
6035	Office of Finance	SAVINGS INSTITUTION, FEDERALLY CHARTERED
6036	Office of Finance	SAVINGS INSTITUTIONS, NOT FEDERALLY CHARTERED
6099	Office of Finance	FUNCTIONS RELATED TO DEPOSITORY BANKING, NEC
6111	Office of Finance	FEDERAL & FEDERALLY-SPONSORED CREDIT AGENCIES
6141	Office of Finance	PERSONAL CREDIT INSTITUTIONS
6153	Office of Finance	SHORT-TERM BUSINESS CREDIT INSTITUTIONS
6159	Office of Finance	MISCELLANEOUS BUSINESS CREDIT INSTITUTION
6162	Office of Finance	MORTGAGE BANKERS & LOAN CORRESPONDENTS
6163	Office of Finance	LOAN BROKERS
6172	Office of Finance	FINANCE LESSORS
6189	Office of Structured Finance	ASSET-BACKED SECURITIES
6199	Office of Finance	FINANCE SERVICES
6200	Office of Finance	SECURITY & COMMODITY BROKERS, DEALERS, EXCHANGES & SERVICES
6211	Office of Finance	SECURITY BROKERS, DEALERS & FLOTATION COMPANIES
6221	Office of Finance	COMMODITY CONTRACTS BROKERS & DEALERS
6282	Office of Finance	INVESTMENT ADVICE
6311	Office of Finance	LIFE INSURANCE
6321	Office of Finance	ACCIDENT & HEALTH INSURANCE
6324	Office of Finance	HOSPITAL & MEDICAL SERVICE PLANS
6331	Office of Finance	FIRE, MARINE & CASUALTY INSURANCE
6351	Office of Finance	SURETY INSURANCE
6361	Office of Finance	TITLE INSURANCE
6399	Office of Finance	INSURANCE CARRIERS, NEC
6411	Office of Finance	INSURANCE AGENTS, BROKERS & SERVICE
6500	Office of Real Estate & Construction	REAL ESTATE
6510	Office of Real Estate & Construction	REAL ESTATE OPERATORS (NO DEVELOPERS) & LESSORS
6512	Office of Real Estate & Construction	OPERATORS OF NONRESIDENTIAL BUILDINGS
6513	Office of Real Estate & Construction	OPERATORS OF APARTMENT BUILDINGS
6519	Office of Real Estate & Construction	LESSORS OF REAL PROPERTY, NEC
6531	Office of Real Estate & Construction	REAL ESTATE AGENTS & MANAGERS (FOR OTHERS)
6532	Office of Real Estate & Construction	REAL ESTATE DEALERS (FOR THEIR OWN ACCOUNT)
6552	Office of Real Estate & Construction	LAND SUBDIVIDERS & DEVELOPERS (NO CEMETERIES)
6770	Office of Real Estate & Construction	BLANK CHECKS
6792	Office of Real Estate & Construction	OIL ROYALTY TRADERS
6794	Office of Real Estate & Construction	PATENT OWNERS & LESSORS
6795	Office of Real Estate & Construction	MINERAL ROYALTY TRADERS
6798	Office of Real Estate & Construction	REAL ESTATE INVESTMENT TRUSTS
6799	Office of Real Estate & Construction	INVESTORS, NEC
7000	Office of Real Estate & Construction	HOTELS, ROOMING HOUSES, CAMPS & OTHER LODGING PLACES
7011	Office of Real Estate & Construction	HOTELS & MOTELS
7200	Office of Trade & Services	SERVICES-PERSONAL SERVICES
7310	Office of Trade & Services	SERVICES-ADVERTISING
7311	Office of Trade & Services	SERVICES-ADVERTISING AGENCIES
7320	Office of Trade & Services	SERVICES-CONSUMER CREDIT REPORTING, COLLECTION AGENCIES
7330	Office of Trade & Services	SERVICES-MAILING, REPRODUCTION, COMMERCIAL ART & PHOTOGRAPHY
7331	Office of Trade & Services	SERVICES-DIRECT MAIL ADVERTISING SERVICES
7340	Office of Trade & Services	SERVICES-TO DWELLINGS & OTHER BUILDINGS
7350	Office of Trade & Services	SERVICES-MISCELLANEOUS EQUIPMENT RENTAL & LEASING
7359	Office of Trade & Services	SERVICES-EQUIPMENT RENTAL & LEASING, NEC
7361	Office of Trade & Services	SERVICES-EMPLOYMENT AGENCIES
7363	Office of Trade & Services	SERVICES-HELP SUPPLY SERVICES
7370	Office of Technology	SERVICES-COMPUTER PROGRAMMING, DATA PROCESSING, ETC.
7371	Управление технологий	УСЛУГИ — УСЛУГИ ПО КОМПЬЮТЕРНОМУ ПРОГРАММИРОВАНИЮ
7372	Управление технологий	УСЛУГИ-ПОСТАВЛЕННОЕ ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
7373	Управление технологий	УСЛУГИ-ПРОЕКТИРОВАНИЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ
7374	Управление технологий	УСЛУГИ-КОМПЬЮТЕРНАЯ ОБРАБОТКА И ПОДГОТОВКА ДАННЫХ
7377	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ-АРЕНДА И ЛИЗИНГ КОМПЬЮТЕРОВ
7380	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ – ПРОЧИЕ ДЕЛОВЫЕ УСЛУГИ
7381	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ-ДЕТЕКТИВ, ОХРАНА И БРОНИРОВАНИЕ АВТОМОБИЛЕЙ
7384	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ-ФОТООТДЕЛОЧНЫЕ ЛАБОРАТОРИИ
7385	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ-ТЕЛЕФОННЫЕ СИСТЕМЫ СОЕДИНЕНИЯ
7389	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ-ДЕЛОВЫЕ УСЛУГИ, NEC
7500	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ-РЕМОНТ АВТОМОБИЛЕЙ, УСЛУГИ И ПАРКОВКА
7510	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ-АВТОПРОКАТ И ЛИЗИНГ (БЕЗ ВОДИТЕЛЕЙ)
7600	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ-ПРОЧИЕ РЕМОНТНЫЕ УСЛУГИ
7812	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ-ПРОИЗВОДСТВО КИНО И ВИДЕО
7819	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ, СВЯЗАННЫЕ С КИНОПРОИЗВОДСТВОМ
7822	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ — РАСПРОСТРАНЕНИЕ ФИЛЬМОВ И ВИДЕОПЛАТ
7829	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ, СВЯЗАННЫЕ С ПРОДАЖЕЙ КИНОФИЛЬМОВ
7830	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ-КИНОТЕАТРЫ
7841	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ-ПРОКАТ ВИДЕОЗАПИСИ
7900	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ ДЛЯ РАЗВЛЕЧЕНИЙ И ОТДЫХА
7948	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ-ГОНКИ, ВКЛЮЧАЯ ЭКСПЛУАТАЦИЮ НА ТРЕКЕ
7990	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ-РАЗНЫЕ РАЗВЛЕЧЕНИЯ И ОТДЫХ
7997	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ-ЧЛЕНСТВО В КЛУБАХ СПОРТА И ОТДЫХА
8000	Управление наук о жизни	УСЛУГИ-МЕДИЦИНСКИЕ УСЛУГИ
8011	Управление наук о жизни	УСЛУГИ-КАБИНАРИИ И КЛИНИКИ ВРАЧЕЙ МЕДИЦИНЫ
8050	Управление наук о жизни	УСЛУГИ ПО УХОДУ И ЛИЧНОМУ УХОДУ
8051	Управление наук о жизни	УСЛУГИ — УСЛУГИ КВАЛИФИЦИРОВАННОГО СЕСТРИНСКОГО УХОДА
8060	Управление наук о жизни	УСЛУГИ-БОЛЬНИЦЫ
8062	Управление наук о жизни	УСЛУГИ-ОБЩИЕ МЕДИЦИНСКИЕ И ХИРУРГИЧЕСКИЕ БОЛЬНИЦЫ, NEC
8071	Управление наук о жизни	УСЛУГИ-МЕДИЦИНСКИЕ ЛАБОРАТОРИИ
8082	Управление наук о жизни	УСЛУГИ-МЕДИЦИНСКИЕ УСЛУГИ НА ДОМУ
8090	Управление наук о жизни	УСЛУГИ — РАЗНЫЕ УСЛУГИ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ И ДРУГИЕ УСЛУГИ, NEC
8093	Управление наук о жизни	СПЕЦИАЛЬНЫЕ АМБУЛАТОРНЫЕ УСЛУГИ, NEC
8111	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ-ЮРИДИЧЕСКИЕ УСЛУГИ
8200	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ-ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ УСЛУГИ
8300	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ-СОЦИАЛЬНЫЕ УСЛУГИ
8351	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ ДНЕВНОГО УХОДА ЗА ДЕТЬМИ
8600	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ-ЧЛЕНСКИЕ ОРГАНИЗАЦИИ
8700	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ-ИНЖИНИРИНГ, УЧЕТ, ИССЛЕДОВАНИЯ, УПРАВЛЕНИЕ
8711	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ-ИНЖЕНЕРНЫЕ УСЛУГИ
8731	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ-КОММЕРЧЕСКИЕ ФИЗИЧЕСКИЕ И БИОЛОГИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
8734	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ-ИСПЫТАТЕЛЬНЫЕ ЛАБОРАТОРИИ
8741	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ ПО УПРАВЛЕНИЮ
8742	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ – КОНСУЛЬТАЦИОННЫЕ УСЛУГИ ПО УПРАВЛЕНИЮ
8744	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ ПО УПРАВЛЕНИЮ ПОДДЕРЖКОЙ СРЕДСТВ ОБСЛУЖИВАНИЯ
8880	Офис Международной корпорации Fin	АМЕРИКАНСКИЕ ДЕПОЗИТАРНЫЕ РАСПИСКИ
8888	Офис Международной корпорации Fin	ИНОСТРАННЫЕ ПРАВИТЕЛЬСТВА
8900	Управление торговли и услуг	УСЛУГИ-УСЛУГИ, NEC
9721	Офис Международной корпорации Fin	МЕЖДУНАРОДНЫЕ ДЕЛА
9995	Управление недвижимости и строительства	НЕДЕЙСТВУЮЩИЕ ПРЕДПРИЯТИЯ

Магия глубокого обучения: Тип малого бизнеса | Даниэль Шапиро, доктор философии

Корпоративная разведка сложна, а коды NAICS ужасны.Некоторые компании покупают списки компаний по секторам, чтобы поддерживать свою базу данных потенциальных клиентов в актуальном состоянии (например, D+B). Основная проблема со списками закупок заключается в том, что они моментально устаревают и плохо отражают данные небольших компаний. Как мы можем использовать машинное обучение, чтобы угадать, чем занимается малый бизнес, основываясь ТОЛЬКО на его названии?

Крупные предприятия, как правило, хорошо снабжены ярлыками в профилях своих компаний. Мы можем получить их из бесплатных источников или коммерческих API, таких как Bloomberg и Reuters.Эти данные легко доступны даже компаниям с небольшой капитализацией. Но малый бизнес не так хорошо задокументирован. И что еще хуже, большинство предприятий небольшие . Давайте сосредоточимся на малых предприятиях и на том, как мы можем догадаться, чем они занимаются, по их названию.

Как человек, вы выполняете эту задачу автоматически. Вы смотрите на название компании «Ottawa Corner Mart» и на основании своего опыта делаете вывод, что это круглосуточный магазин. Как мы можем преобразовать название компании в ярлык компании? Один из способов, который, по нашему мнению, отлично сработает, — чтение типов в API Google Places.Как оказалось, это хороший источник данных, но недостаточно хороший. Что мы можем сделать для более чем 80 % малых предприятий, для которых у Google нет лейбла?

Мы решили выпустить модель keras для глубокого обучения, которая решает проблему. Модель DNN была обучена на более чем 500 000 названий компаний и связанных с ними категорий. Название компании, которое вы хотите классифицировать, закодировано в модели встраивания слов word2vec (gensim), обученной примерно на 2,5 миллионах названий компаний. Вот список всех 127 категорий, которые мы обучили модели распознавать:

Мы провели много исследований в области проектирования, чтобы определить правильное количество слоев и нейронов в каждом слое для использования в нашей модели нейронной сети.

Попытка использовать различные гиперпараметры модели в неглубоком поиске дала DNN шириной 1024 нейрона и глубиной 3 слоя (входной, скрытый, выходной). Выбранная нами модель соответствует верхней розовой линии. Модель набрала 60 % на тестовых данных, которых раньше не видела. Это неплохо для задачи классификации 127 классов.

Оказывается, эта модель должна быть широкой и мелкой. Вот пример того, как результаты выглядят в примере набора данных:

Вот как вы можете получить эту модель (ссылка на GitHub):

 git clone https://github.com/dcshapiro/smallCompanyType.git 
 cd smallCompanyType/ 
 pip3 install h5py 
 pip3 install keras --upgrade 
 pip3 install tensorflow --upgrade 
 python3 setup.py install 

Вот как вы его используете:

python test 93 test_text.py
python3 test_pandas.py

И просто для удовольствия, вот видео, показывающее успешную установку на капле машинного обучения DigitalOcean. Это образ для установки в один клик, о котором я упоминал в нескольких последних статьях, которые я публиковал.

Пакет smallCompanyType корректно устанавливается на новую виртуальную машину. Это зависит от последних версий sklearn, h5py, keras, numpy и tensorflow. В тестах используются glob, pandas и другие забавные штуки.

Можно ли использовать эту модель в коммерческих целях? ДА. Никаких гарантий производительности, но вперед. Попробуйте, и дайте мне знать, что вы думаете.

Попробуйте инструмент для хлопков . Коснитесь этого. Следите за нами в среде. Поделитесь ссылкой на эту статью или на репозиторий GitHub. Действуй.

Приятного программирования!

-Дэниел
[email protected]ай ← Привет.
Lemay.ai
1(855)LEMAY-AI

Другие статьи, которые могут вам понравиться:

Лучший способ принимать бизнес-решения

Если ваша компания не внимательно изучает свои данные, есть целый мир возможности, которые вы упускаете.

С помощью бизнес-аналитики ваша организация может сделать со своими данными больше, чем когда-либо прежде, вам просто нужно знать, с чего начать. Независимо от того, делаете ли вы прогнозы или выявляете тенденции, статистический анализ — ваш лучший выбор для получения необходимой информации.

Что такое статистический анализ?

Статистический анализ — это процесс сбора и анализа образцов данных для выявления закономерностей и тенденций и прогнозирования того, что может произойти дальше, для принятия более качественных и научных решений.

Бизнес может многое сделать со своими большими данными, а статистический анализ — это способ, с помощью которого организации могут разумно изучить и извлечь из них уроки. Он имеет дело с различными компонентами данных, включая сбор данных, опросы и эксперименты.

Являясь одним из аспектов бизнес-аналитики, статистический анализ тщательно изучает бизнес-данные и сообщает о тенденциях, используя пять ключевых шагов.

1. Опишите тип данных, которые будут проанализированы
2. Изучение связи данных с основной популяцией
3. Создайте модель, чтобы обобщить понимание того, как данные связаны с базовой совокупностью
4. Докажите или опровергните правильность модели
5. Используйте прогнозную аналитику для запуска сценариев, которые будут определять будущие действия

В статистике населения — это вся группа анализируемых данных.Это может относиться к таким данным, как целая группа людей, предметы, животные, количество посещений больницы в год, события или даже измерения. Он может быть любого размера, если он включает в себя все анализируемые данные.

Важность статистического анализа

После того, как данные собраны, статистический анализ можно использовать для многих целей в вашем бизнесе. Некоторые включают:

• Обобщение и представление данных в виде графика или диаграммы для представления основных выводов
• Обнаружение важных показателей в данных, таких как среднее значение
• Вычисление, если данные слегка сгруппированы или разбросаны, что также определяет сходство
• Прогнозирование будущего на основе поведения в прошлом
• Проверка гипотезы из эксперимента

Существует несколько способов, которыми предприятия могут использовать статистический анализ в своих интересах.Некоторые из этих способов включают в себя определение того, кто из вашего торгового персонала работает плохо, поиск тенденций в данных о клиентах, сужение основных операционных линеек продуктов, проведение финансового аудита и получение лучшего понимания того, как эффективность продаж может варьироваться в разных регионах страны. .

Анализ данных и статистический анализ

В мире бизнес-аналитики нередко путают статистический анализ и анализ данных для решения различных проблем, с которыми может столкнуться организация.Однако инструменты анализа данных и общий процесс имеют ключевые отличия по сравнению с обычными типами статистического анализа.

Статистический анализ применяет определенные статистические методы к выборке данных, чтобы получить представление об общей совокупности. Это позволяет делать выводы о конкретных рынках, когортах и ​​общей группе, чтобы потенциально предсказать поведение и характеристики других.

Анализ данных — это процесс проверки и очистки всех доступных данных и преобразования их в полезную информацию, понятную нетехническим специалистам.Это очень важно, если учесть, что данные могут быть бессмысленными, если их не понимают те, кто принимает решения.

Анализ данных можно использовать в качестве исходных данных для статистического анализа, поскольку данные из различных источников можно комбинировать для выполнения статистического процесса.

Какие бывают виды статистического анализа?

Применяя статистический анализ к своему бизнесу, вы будете использовать два основных типа: описательный и логический. Однако есть и другие типы, которые также используют многие предприятия, в зависимости от общей цели или вопроса, на который организация хочет ответить.

Описательный статистический анализ

Описательный анализ создает простые отчеты и графики с помощью программного обеспечения для визуализации данных, которое позволяет компаниям понять, что произошло в определенный момент. Важно отметить, что описательный анализ относится только к событиям, которые произошли в прошлом.

Фактические данные, являющиеся частью описательной аналитики, сосредоточены на том, чтобы ответить на вопрос «что произошло» таким образом, чтобы глубоко погрузиться в прошлые данные.

Как следует из названия, он используется для описания основных характеристик прошлой информации и обобщения ее простым и рациональным способом.Важно иметь в виду, что этот тип статистического анализа не используется для выводов. Вы можете только описать, что есть что-то и что представляют собой данные из прошлого.

Например, компания может использовать описательный статистический анализ, чтобы посмотреть на трафик вашей компании за последний год. Вы можете увидеть, например, когда трафик упал, когда он восстановился, в каком месяце было больше всего трафика и средний трафик каждого месяца. Однако эти данные не говорят вам , почему упал трафик .

Описательный статистический анализ только описывает данные или обобщает информацию, окружающую данные. По-прежнему важно осмысленно понимать ваши данные.

Подводя итог, цели описательного анализа:

• Визуальное описание данных
• Объясните, что представляют данные

Логический статистический анализ

Хотя у описательной статистики есть ограничение, заключающееся в том, что она допускает только более широкие предположения о данных, объектах или людях, которых вы измеряете, логический статистический анализ может устранить это ограничение.

Логическая статистика является результатом более сложных и математических оценок. Это позволяет пользователям делать выводы или делать выводы о тенденциях в отношении большей совокупности на основе анализируемых выборок. По сути, он берет данные из выборки, а затем делает выводы о большей совокупности или группе.

Логический статистический анализ часто используется для изучения взаимосвязи между переменными в выборке, что позволяет делать выводы и делать обобщения, точно отражающие генеральную совокупность.И, в отличие от описательного анализа, бизнес может проверить гипотезу и сделать из этих данных различные выводы.

В качестве примера предположим, что вы хотите узнать любимую начинку для пиццы всех людей в мире. Скорее всего, вы не собираетесь выходить и брать интервью у каждого человека во всем мире. Вместо этого вы попытаетесь отобрать репрезентативную группу людей и попытаться выдвинуть гипотезу о своих результатах.

С более деловой и реалистичной точки зрения, возможно, вы хотите задать каждому из ваших клиентов вопрос о вашем продукте или услуге.Если у вас 100 000 клиентов, может быть довольно сложно опросить каждого из них. Вместо этого вы пойдете с выборочной группой клиентов.

Хотя этот процесс не идеален, и вам может быть трудно избежать ошибок, он позволяет исследователям легко делать обоснованные выводы о населении.

Целями логической статистики являются:

• Сделать выводы из проанализированных данных
• Проверка различных гипотез, связанных с данными

Связанный: Узнайте больше о том, как выборка данных может предоставить вашему бизнесу более полную картину.

Предиктивная аналитика

Когда дело доходит до прогнозирования будущих событий, которые могут произойти в вашем бизнесе, обратитесь к прогнозной аналитике, которая детализирует то, что может произойти дальше. Этот анализ основан на текущих и исторических фактах и ​​использует статистические алгоритмы и машинное обучение для определения вероятности будущих тенденций на основе исторических данных.

Отрасли, которые получают максимальную отдачу от прогнозной аналитики, — это маркетинговые компании, страховые компании и финансовые услуги, но любой бизнес может получить огромную выгоду от подготовки к непредсказуемому будущему.

Назначение прогнозной аналитики:

• Прогноз будущих событий с использованием данных
• Определить вероятность различных тенденций в поведении

Совет: Чтобы сделать прогнозную аналитику еще на один шаг, узнайте, как использовать бизнес-прогнозирование, чтобы лучше планировать будущее и получить преимущество перед конкурентами.

Предписывающая аналитика

Предписывающий анализ может быть чрезвычайно сложным, поэтому он еще не широко используется предприятиями при проведении статистического анализа.

В то время как другие инструменты аналитики могут использоваться для получения выводов, предписывающий анализ дает вам фактические ответы. Для этих типов отчетов требуется высокий уровень использования машинного обучения, поскольку они предоставляют дальнейшие действия. Он также использует такие методы, как обработка сложных событий, анализ графов и моделирование.

Цели при использовании предписывающей аналитики:

• Ответить на вопрос «что делать дальше?»
• Сузить правильную рекомендацию для конкретного решения

Исследовательский анализ данных

Исследовательский анализ данных, также известный как EDA, используется в форме, дополняющей логическую статистику.Этот подход фокусируется на выявлении закономерностей в данных для поиска потенциально неизвестных взаимосвязей.

Назначение этого метода:

• Откройте для себя новые связи в данных
• Проверка отсутствия данных или ошибок при сборе данных
• Соберите как можно больше сведений о наборе данных
• Обзор предположений и гипотез

Причинно-следственный анализ

Если ваша бизнес-цель состоит в том, чтобы понять и определить причины, по которым что-то произошло, случайный анализ — это то, что вам нужно.

Независимо от того, к какой отрасли относится ваша организация, время от времени вы будете сталкиваться с неудачами. Причинный анализ используется для определения причин, по которым происходят сбои, и сужения точного корня причины.

Одним из примеров причинно-следственного анализа является ИТ-сфера, поскольку предприятия осуществляют контроль качества различного программного обеспечения. Этот тип статистического анализа будет использоваться для изучения причин сбоя конкретного программного обеспечения, если произошла ошибка, утечка данных или DDoS-атака.

Целями причинного анализа являются:

• Определение ключевых проблемных областей в данных
• Исследование и определение основной причины сбоя

Механистический анализ

Из всех видов статистического анализа механистический анализ встречается реже всего. Однако в смысле анализа больших данных и биологической науки он играет решающую роль в этом процессе.

Этот метод заключается в понимании конкретных изменений в переменных, которые вызывают другие изменения в других переменных.Он не принимает во внимание внешние воздействия, не зависящие от бизнеса, такие как температура и время. Этот метод используется для того, чтобы показать, как что-то происходит, а не для того, чтобы сказать, как все будет происходить позже, поэтому он не используется для прогнозирования.

Примером механистического анализа в действии является то, что специалисты в области биологических наук изучают вирусы и проверяют, как на различные части вируса влияют изменения в медицине.

Целью механического анализа является:

• Понимать точные изменения переменных, которые приведут к изменениям других переменных
• Сообщить, что любые данные были результатом того, что произошло, когда субъект выполнял определенную деятельность

Пример статистического анализа

Поскольку статистический анализ может быть сложной темой для понимания, давайте рассмотрим простой пример из реальной жизни.

Допустим, вы владеете франчайзинговым магазином популярного нового тренажерного зала для здоровья и фитнеса. С тех пор, как вы открыли свои двери в 2010 году, вы стали свидетелями неуклонного уменьшения количества новых участников, а также числа участников, расторгающих свои контракты. Вы считаете, что одной из основных причин снижения количества новых членов и продления контрактов может быть недавняя популярность оборудования для домашних тренировок.

Чтобы проверить эту гипотезу, вы должны:

1. Соберите данные двух рассматриваемых переменных — новые члены и продление контракта.
2. Поместите эти данные в программу, которая может запускать различные методы статистического анализа.
3. Запустите тест линейной регрессии, используя формулу регрессии в качестве модели анализа для визуализации данных. В этом случае будет использоваться регрессия для визуализации тенденций в данных, что поможет доказать связь между сокращением числа участников и ростом популярности оборудования для тренировок на дому.
4. Проанализируйте результаты.

После завершения вы сможете увидеть, оказала ли растущая популярность оборудования для домашних тренировок негативное влияние на ваше здоровье и фитнес-центр.

Какое программное обеспечение для статистического анализа является лучшим?

Когда дело доходит до программного обеспечения для статистического анализа, вы можете выбирать из множества вариантов. Это программное обеспечение использует специализированные программы, разработанные для того, чтобы пользователи могли выполнять сложный статистический анализ, который они не могут выполнить вручную.

Программные средства статистического анализа обычно используются учеными и математиками, занимающимися данными, но могут предоставлять отраслевые функции. Каждый инструмент предоставляет уникальный набор функций, которые могут оказаться именно теми, которые нужны вашей компании.

Вот обзор десяти лучших программ для статистического анализа из отчета G2 Winter 2020 Grid® Report.

ОТКАЗ ОТ ОТВЕТСТВЕННОСТИ: Некоторые обзоры могут быть отредактированы для ясности.

1. Статистика IBM SPSS

На первое место выходит IBM SPSS Statistics, который используется для решения отраслевых бизнес-задач, помогающих в принятии решений. Он предоставляет пользователям определенные функции, которые можно настроить для разных уровней квалификации, а также предоставляет графики и отчеты, которые легко отображают результаты.

Что говорят пользователи:

«IBM SPSS имеет бесчисленное количество статистических инструментов, необходимых для выполнения моего анализа в качестве работника. Я использую множество пересечений переменных, построения гипотез, процентилей, выборки, графиков, таблиц и отчетов, необходимых для представления анализа, полученного в результате социологических исследований. С помощью этих инструментов я могу рассчитывать вероятности, прогнозировать события и планировать действия, которые приносят пользу сообществам, выполняя свои задачи социологического аналитика и задачи своей работы.

Однако было немного сложно изучить каждый из его инструментов и научиться правильно их использовать, чтобы получить результаты, которых я ожидал в начале. Я научился пользоваться учебными пособиями по чтению IBM SPSS и по сей день справляюсь с этим достаточно умело, получая нужные аналитические результаты».

Обзор статистики IBM SPSS, Дуглас П.

2. RStudio

RStudio — это инструмент, созданный для обработки данных и статистических вычислений. Это помогает группам пользователей работать вместе, совместно использовать вычислительные ресурсы и публиковать результаты для лиц, принимающих решения в своей организации.

Что говорят пользователи:

«Rstudio — это не только великолепный графический интерфейс для языка R, но и полноценная среда для пользователя и разработки. С RStudio очень легко автоматически импортировать наборы данных и перемещаться по исходным файлам и рабочим пространствам без написания какой-либо строки кода. Кроме того, он позволяет очень эффективно управлять сгенерированными графиками и потоком команд.

Одним из недостатков является то, что некоторые графические компоненты могут быть визуально более заметными при изменении стиля значков.

Обзор RStudio от Антонио З.

3. Статус

Stata — это универсальный инструмент для управления данными, статистического анализа и высококачественной графики, который всегда у вас под рукой.

Что говорят пользователи:

«Что мне больше всего нравится в Stata, так это то, что у нее простой интерфейс, команды хорошо объясняются в разделе справки и онлайн-руководстве, а также есть широкая поддержка сообщества. Также легко ориентироваться, использовать графики для презентаций, и я считаю, что анализ удобен для пользователя.

Однако новым пользователям и новичкам может быть довольно сложно уверенно использовать Stata в исследовательском процессе. Нужно иметь глубокие знания, например, в графической интерпретации, а также в использовании регрессии и стандартных ошибок».

Stata обзор Джона Т.

4. СПМ

JMP — это инструмент статистического анализа, сочетающий мощные статистические данные с динамической графикой в ​​памяти и на рабочем столе. Его интерактивная и визуальная парадигма позволяет раскрыть информацию, которую невозможно получить из необработанных таблиц чисел или статических графиков.

Что говорят пользователи:

«JMP содержит множество функций, которые могут помочь решить статистические задачи в вашей отрасли. Он имеет простой в использовании интерфейс, который помогает пользователям в процессе выполнения анализа. Он содержит множество справочных материалов, которые могут помочь пользователям провести более глубокий анализ процессов обеспечения качества.

Единственное, что мне не нравится, это цена. Есть другое программное обеспечение, которое стоит дешевле. Но если вы хотите вложить эти дополнительные деньги, вы получите массу преимуществ.

Обзор JMP Риши Р.

5. Минитаб 18

Minitab 18 — это статистическое программное обеспечение, предоставляющее пользователям инструменты, необходимые для анализа данных и поиска эффективных решений сложных бизнес-задач. От беспрепятственной подготовки данных до несложных презентаций — многое предстоит открыть.

Что говорят пользователи:

«У Minitab 18 невероятный пользовательский интерфейс. Очень легко найти и использовать инструменты на основе их категорий. Функция Help также великолепна.Вы можете просто щелкнуть правой кнопкой мыши и выбрать Справка для любой функции, и вы увидите пошаговую разбивку функции. С другой стороны, некоторые функции не так интуитивно понятны, как могли бы быть. Должно быть проще избавиться от графиков и данных, чтобы не загромождать пользовательский интерфейс».

Обзор Minitab 18 от Mike C.

6. Аналитическая платформа KNIME

Аналитическая платформа KNIME работает как открытое решение для инноваций, основанных на данных, помогая пользователям обнаруживать потенциал, скрытый в данных, извлекать свежие идеи или предсказывать новое будущее.Он может похвастаться более чем 2000 модулей, сотнями готовых к запуску примеров и широким набором интегрированных инструментов.

Что говорят пользователи:

«Программа предлагает проверки рабочих процессов, статистические и математические функции, алгоритмы машинного обучения и сложные алгоритмы прогнозирования. KNIME чрезвычайно полезен при оценке больших объемов информации с помощью сложных алгоритмов и кодов без программирования, поскольку он использует блочные модули для выполнения графических задач.

Одним из недостатков является то, что он использует много памяти на вашем рабочем столе, что влияет на общую эффективность компьютера».

Обзор платформы KNIME Analytics от Betty E.

7. ОриджинПро

OriginPro — это удобное и простое в освоении программное приложение, которое обеспечивает анализ данных и возможности построения графиков на уровне публикации, адаптированные к потребностям ученых и инженеров. Те, кто использует OriginPro, могут настраивать такие операции, как импорт, построение графиков и анализ, через графический интерфейс.Графики, результаты анализа и отчеты автоматически обновляются при изменении данных или параметров.

Что говорят пользователи:

«Обслуживание клиентов — лучшая часть Origin. Они быстрые и очень полезные. Графика, которую вы можете сделать, очень профессиональна и всегда очень эстетична. Кроме того, вы можете сделать так много на одной платформе. Я использую его для анализа различных данных и никогда не чувствую себя ограниченным. Единственное, что есть кривая обучения, которую трудно преодолеть.Если вы готовы провести с этим время, вы поблагодарите себя позже».

Обзор OriginPro от Louis C.

8. NumXL

Что отличает NumXL, так это то, что это набор надстроек Excel для временных рядов, который превращает Microsoft Excel в первоклассное программное обеспечение временных рядов и инструмент эконометрики, обеспечивающий статистическую точность, поскольку он интегрируется с Excel, добавляя различные эконометрические функции, богатый набор ярлыков и интуитивно понятный пользовательский интерфейс, который проведет вас через весь процесс.

Что говорят пользователи:

«С ним очень легко работать, особенно с простым дополнением к Excel. Я могу легко сезонно корректировать все данные, прогноз и многое другое. Поддержка клиентов — одна из лучших, с которыми я когда-либо сталкивался, что было огромным преимуществом. Я связался с вопросами поздно вечером в воскресенье и сразу же получил на них ответы. Вот это поддержка клиентов! В NumXL нет ничего, что мне не нравилось бы».

Обзор NumXL от Calen C.

9. САС/СТАТ

SAS/STAT предлагает пользователям точные методы для небольших наборов данных, высокопроизводительные инструменты статистического моделирования для задач с большими данными и современные методы анализа данных с пропущенными значениями. Пользователи также получат регулярные обновления, множество готовых к использованию статистических процедур и ряд статистических методов.

Что говорят пользователи:

«Я ценю хороший баланс между возможностью писать код и возможностью использовать пакеты и макросы, когда у меня нет времени на написание подробного кода.Что мне не нравится, так это то, что не хватает вариантов помощи, когда у кого-то есть вопросы о том, как кодировать различные статистические уравнения».

Обзор SAS/STAT

, автор Braden T.

10. База SAS

SAS Base — это программное обеспечение на языке программирования, предоставляющее веб-интерфейс программирования. Он предлагает готовые к использованию программы для обработки данных, хранения и поиска информации, описательной статистики и создания отчетов. Этот мощный инструмент анализа данных также обеспечивает межплатформенную и мультиплатформенную поддержку.

Что говорят пользователи:

«SAS Base чрезвычайно упрощен и не содержит особых излишеств. Вы настраиваете свои данные, пишете свой код, запускаете его, а затем просматриваете вывод или передаете его другой программе для дальнейшего анализа. Это делается быстро и эффективно, если вы все правильно настроили. Тем не менее, он может быть немного неуклюжим в использовании — он кажется несколько устаревшим в том, что касается интерфейса, и имеет относительно крутую кривую обучения».

Обзор базы SAS

Эрика Г.

ОТКРОЙТЕ ДЛЯ СЕБЯ: Если вас интересует другое программное обеспечение для статистического анализа, не включенное в этот список, ознакомьтесь с другими вариантами и прочитайте реальные и непредвзятые отзывы, оставленные вашими коллегами.

Глубоко погрузиться в данные

Если вашей компании необходимо оценить модели и формулы, чтобы найти взаимосвязь между переменными, обратитесь к статистическому анализу. Эти методы уже используются почти во всех областях, поэтому сейчас самое лучшее время для анализа бизнес-данных новыми и интересными способами.

Нет слишком больших объемов данных, особенно если учесть бесконечное их количество, которое вы можете извлечь из них. Узнайте больше о том, что вы можете делать с вашими данными, когда раскроете все тонкости интеллектуального анализа данных .

Учреждения по почтовому индексу | Тип бизнеса

Характеристики предприятия по почтовому индексу
— ресурсы данных и аналитика данных

май 2020 г. .. влияние пандемии на бизнес не меняется.В этом разделе рассматриваются допандемические деловые учреждения и модели и характеристики занятости по почтовому индексу. Изучая предпандемические условия, мы можем лучше оценить влияние того, как и почему бизнес, демографические и экономические изменения и влияние, как мы продвигаемся вперед. Величина и продолжительность воздействия на бизнес будут варьироваться в зависимости от сообщества/района и станут более измеримыми в ближайшие месяцы. «Как и где создать бизнес/изменить занятость» будет обновлено позже в 2020 году.Подробнее об этих данных.

Используйте инструменты, описанные в этом разделе, для анализа шаблонов и характеристик бизнес-шаблонов почтовых индексов. В интерактивной таблице представлены данные о характеристиках бизнес-учреждений за 2016 и 2017 годы по Почтовый индекс. Используйте инструменты ГИС и связанные с ними проекты ГИС для разработки вариантов представлений, показанных ниже.

См. также:
• Схемы ведения бизнеса округа
• Почтовые индексы с наибольшим количеством заведений.. см. ниже
• Ресурсы связанных данных .. см. ниже

Образцы производственных предприятий по почтовому индексу
На следующем графике показаны закономерности количества производственных предприятий по почтовому индексу. Легенда на вставке показывает шаблон цвета/процентов. Нажмите на рисунок, чтобы увеличить его. Увеличенный вид включает в себя вид слоя округа. Разверните окно браузера для просмотра в наилучшем качестве. Используйте ГИС-инструменты CV XE и базу данных бизнес-шаблонов ZIP для создания подобных представлений для любого типа бизнеса. (детализация до 6-значного уровня NAICS).Изучите количество заведений по классам размера занятости.

— представление, разработанное с использованием ГИС ProximityOne CV XE и связанного проекта ГИС.

Увеличенный вид на метро и регион Атланты
На следующем графике показаны закономерности количества производственных предприятий по почтовому индексу. для Атланты, штат Джорджия. Метро показано жирной коричневой рамкой. Легенда на вставке показывает шаблон цвета/процентов. Округа показаны с черной рамкой.Нажмите на рисунок, чтобы увеличить его. В увеличенном виде показаны почтовые индексы, помеченные значком количество производственных предприятий в процентах от общего числа предприятий по почтовому индексу. Разверните окно браузера для просмотра в наилучшем качестве. Используйте ГИС-инструменты CV XE и базу данных бизнес-шаблонов ZIP для создания представлений, интегрированных с вашими собственными данными и другими географическими данными, такими как местоположения точек. Изучите любой вид бизнеса (детализация до 6-значного уровня NAICS). Изучите количество заведений по классам размера занятости.

— представление, разработанное с использованием ГИС ProximityOne CV XE и связанного проекта ГИС.

Почтовый индекс Business Patterns Интерактивная таблица
См. примечания по использованию под таблицей ранжирования. См. соответствующие интерактивные таблицы.

Примечания по использованию
• Щелкните заголовок столбца, чтобы выполнить сортировку по этому столбцу; щелкните заголовок столбца еще раз, чтобы отсортировать в другом направлении.
• Нажмите кнопку «Показать все», чтобы отобразить все области и восстановить полный набор данных.
• Нажмите «Состояние», чтобы просмотреть ZIP-файлы в выбранном состоянии (нажмите «Показать все» между выборками).
• Поиск по имени: введите частичное название области в текстовом поле справа от кнопки «Найти по имени»
. затем нажмите кнопку, чтобы найти все совпадения (с учетом регистра).
• См. соответствующие интерактивные таблицы.

Описание заголовков столбцов
— ИНН
— Город
— Графство
— ул
— Учреждения — 2016
— Учреждения — 2017
— Учреждения — 2016-2017 изменение
— Учреждения — 2016-2017 процентное изменение
— Занятость — середина марта 2016 г.
— Занятость — середина марта 2017 г.
— Занятость — 2016-2017 изменение
— Занятость — изменение в процентах за 2016-2017 гг.
— Заработная плата за 1 квартал — 2016 г. (000 долл. США)
— Заработная плата за 1 квартал — 2017 г. (000 долл. США)
— Заработная плата за 1 квартал — изменение 2016-2017 гг. (000 долл. США)
— Заработная плата за 1 квартал — 2016-2017 гг., процентное изменение
— Годовой фонд заработной платы — 2016 (000 долл. США)
— Годовой фонд заработной платы — 2017 (000 долл. США)
— Годовой фонд заработной платы — изменение за 2016–2017 годы (тыс. долл. США)
— Годовой фонд заработной платы — изменение в процентах за 2016-2017 гг.

Сравнить выбранные ZIP-файлы
Найдите интересующий ZIP/строку.Щелкните строку правой кнопкой мыши; становится синим; выберите Копировать в раскрывающемся списке; строка копируется в буфер обмена. Откройте Excel или предпочитаемый инструмент. Вставить буфер обмена в строку/ячейку. Повторите этот процесс для дополнительных почтовых индексов. Пожалуйста, ссылайтесь на источник любого использования этих данных: ProximityOne и Census Bureau. и добавьте ссылку на эту страницу: http://proximityone.com/zipbusiness.htm.

Более подробные данные по почтовому индексу — Тип бизнеса
Более подробные характеристики учреждения бизнеса доступны по почтовому индексу, обобщенному по Кодекс НАИКС.

94 074 N1000

Почтовый индекс	Почтовый индекс
NAICS	Код отрасли — 6-значный код NAICS.
est	EST	Общее количество заведений
N1_4
N1_4	N1_4	Количество заведений: Размер трудоустройства: 1-4 Сотрудники
N5_9	Количество учреждений: Размер трудоустройства: 5-9 сотрудников
N10_19	Количество заведений: Размер труда: 10-19 сотрудников
N20_49
N20_49	N20_49	Количество учреждений: Размер занятости Класс: 20-49 Сотрудники
N50_99	Количество заведений: размер занятости Класс: 50-99 Сотрудники
N100_249	Количество заведений: Размер занятости: 100-249 Сотрудники
N250_499	N250_499	Количество заведений: Размер трудоустройства: 250-499 Сотрудники
N500_999	Количество предприятий: класс размера занятости: 500-999 сотрудников
Количество предприятий: Класс размера занятости: 1000 или более сотрудников

Типы учреждений амбулаторного медицинского обслуживания по почтовому индексу: Houston, TX Metro Area
На следующем рисунке показаны структуры учреждений амбулаторного медицинского обслуживания по почтовым индексам в районе метро Хьюстона, штат Техас. (жирная граница).В легенде на вставке показано количество заведений, которые можно раскрасить на карте. Щелкните изображение, чтобы увеличить его, увеличьте изображение округа Харрис. На увеличенном изображении показаны почтовые индексы, помеченные почтовым индексом и номером. Учреждения амбулаторных медицинских услуг. (НАИКС 621). Приблизительно 10 000 «621» заведений в округе Харрис разбиты на 133 почтовых индекса. Как это сочетание/распределение изменится с пандемией?

Почтовые индексы с наибольшим количеством предприятий .. перейти к вершине
Девять из 10 лучших почтовых индексов оцениваются по количеству заведений, расположенных на Манхэттене (округ Нью-Йорк, штат Нью-Йорк), и имеют в общей сложности 51 183 заведения. и 1,2 миллиона сотрудников со среднегодовой заработной платой в размере 117 115 долларов США. Просмотрите этот рейтинг, используя интерактивную таблицу выше. Девять почтовых индексов показаны на рисунке ниже с желтыми метками почтовых индексов
.
— представление, разработанное с использованием ГИС ProximityOne CV XE и связанного проекта ГИС.

О коммерческих предприятиях ZIP .. перейти к вершине
Деловые учреждения — это места занятости, которые движут и характеризуют экономику. Почтовые индексы — это наименьшая география, по которой доступны данные о учреждении бизнеса. Данные о бизнес-модели с почтовым индексом могут помочь заинтересованным сторонам определить области занятости, возможности для бизнеса и многое другое. В то время как мы можем получить данные о занятости (по месту жительства) для областей с почтовыми индексами из опроса американского сообщества. 5-летняя оценка (ACS), количество заведений и занятость по месту работы доступны только из данных бизнес-модели ZIP.

Ежегодно обновляемые бизнес-данные ZIP берутся из конфиденциального реестра предприятий, который ведет Бюро переписи населения. Реестр содержит запись о каждом известном заведении в США, где работают сотрудники. Заведение — это отдельное физическое место, где осуществляются деловые операции. имеют место и для которых ведется платежная ведомость и трудовые книжки. В отличие от оценок домохозяйств, основанных на выборке, например, предоставленных в рамках исследования американского сообщества. 5-летние оценки (ACS), данные бизнес-модели ZIP основаны по данным, представленным отдельными предприятиями.Бизнес-данные отдельных заведений суммируются по почтовому индексу, округу и для более высокого уровня географии.

Объем предмета представлен в двух отдельных наборах сводных данных. «Итоговые» данные, использованные выше в этом разделе, предоставляют данные об общем количестве заведений, Заработная плата за первый квартал, занятость и годовая заработная плата. «Подробные» данные содержат сводную информацию о заведениях, занятости и заработной плате по отраслям/предприятиям. отрасли (по кодам НАИКС).

Включено большинство отраслей NAICS. Растениеводство и животноводство (NAICS 111,112), железнодорожный транспорт (NAICS 482), почтовая служба (NAICS 491), пенсионные, медицинские, социальные и отпускные фонды (NAICS 525110, 525120, 525190), трасты, поместья и агентские счета (NAICS). 525920), частные домохозяйства (НАИКС 814) и государственное управление (НАИКС 92) исключены. Хотя большинство государственных учреждений исключены, включены следующие: спонсируемые государством предприятия оптовой торговли спиртными напитками (NAICS 4248), розничные магазины спиртных напитков (NAICS 44531), книжные издательства (511130), сберегательные учреждения, зарегистрированные на федеральном уровне (NAICS 522120), кредитные союзы, зарегистрированные на федеральном уровне (NAICS 522130), и больницы (NAICS 622) .

Связанные данные .. наверх
• Демографические данные по почтовым индексам — ACS2018
. • Демографические интерактивные таблицы с почтовым индексом (ACS 2016)
• Ежеквартальные учреждения округа, занятость, доходы по NAICS

Группа пользователей ProximityOne
Присоединяйтесь к группе пользователей ProximityOne чтобы быть в курсе новых событий, касающихся метрополитенов и информационных ресурсов для принятия решений по географии компонентов.Получайте обновления и доступ к инструментам и ресурсам, доступным только участникам. Используйте эту форму, чтобы присоединиться к группе пользователей.

Поддержка с использованием этих ресурсов
Узнайте больше о доступе и использовании демографическо-экономических данных и соответствующих аналитических инструментов. Присоединяйтесь к нам на сеансе Data Analytics Lab. Плата за эти одночасовые веб-сеансы не взимается. Каждая неформальная сессия посвящена определенной теме. Открытая структура также предусматривает вопросы и ответы и обсуждение интересующих участников вопросов приложения.

Дополнительная информация
ProximityOne разрабатывает геодемографические и экономические данные и аналитические инструменты и помогает организациям объединиться и использовать разнообразные данные в рамках принятия решений и анализа. Мы разрабатываем индивидуальные демографические/экономические оценки и прогнозы, разрабатываем файлы географических и геокодированных адресов, а также оказываем помощь в проведении геопространственного анализа. Разнообразные организации используют наши инструменты (программное обеспечение, данные, методологии) для анализа своих собственных данных, объединенных с другими данными.Подпишитесь на ProximityOne в Твиттере по адресу www.twitter.com/proximityone. Свяжитесь с нами (888-364-7656) с вопросами о данных, описанных в этом разделе, или для обсуждения пользовательские оценки, прогнозы или анализы для ваших интересов.

Налоговая статистика SOI — интегрированные бизнес-данные

Этот раздел содержит статистические таблицы и статьи по всем предприятиям, которые были составлены для формирования интегрированного набора бизнес-данных SOI (IBD). IBD был собран на уровне таблицы из ежегодных перекрестных исследований SOI корпораций (C и S корпораций), товариществ и несельскохозяйственных индивидуальных предпринимателей.Набор данных объединяет данные из этих типов организаций, чтобы можно было изучить изменения в составе бизнеса. Данные от освобожденных организаций с несвязанным коммерческим доходом (форма 990-T) не включены.

Данные этих ежегодных статистических исследований, как правило, общедоступны и публикуются в различных отчетах SOI (см. Продукты и публикации или области, представляющие интерес для организации бизнеса). Они представляют собой взвешенные оценки общих показателей США по годам для каждой организационно-правовой формы или организационного типа и подробно обсуждаются в следующих документах.

Таблицы доступны в виде файлов Microsoft Excel®. При необходимости можно загрузить бесплатную программу просмотра Excel.

Таблица 1: Отдельные финансовые данные по предприятиям
	Представлено данных:	Количество возвратов, общая сумма поступлений, коммерческие поступления, чистая прибыль (за вычетом дефицита), чистая прибыль и дефицит.
	Классифицируется по:	Форма деятельности, налоговый год
	Налоговые годы:	1980–2015 XLS
Таблица 2: Отдельные финансовые данные о предприятиях
	Представлено данных:	Количество возвратов, общая сумма поступлений, коммерческая выручка, общие деловые вычеты, стоимость проданных товаров, заработная плата, уплаченные налоги, уплаченные проценты, амортизация, чистая прибыль (за вычетом дефицита), чистая прибыль и дефицит.
	Классифицируется по:	Форма бизнеса, сектор, размер коммерческих поступлений
	Налоговые годы:	2003 XLS 2002 XLS 2001 XLS 2000 XLS 1999 XLS 1998 XLS
Таблица 3: Отдельные финансовые данные о предприятиях
	Представлено данных:	Количество возвратов, коммерческих поступлений, чистой прибыли (за вычетом дефицита), чистой прибыли и дефицита.
	Классифицируется по:	Форма деятельности, сектор
	Налоговые годы:	2015 XLS 2014 XLS 2008 XLS 2007 XLS 2006 XLS 2005 XLS 2004 XLS 2003 XLS 2002 XLS 2001 XLS 2000 XLS 1999 XLS 19908 1XL 3

Артикул:
Все статьи доступны в формате PDF. При необходимости можно загрузить бесплатную программу Adobe® Reader.
	Товарищества и индивидуальные предприниматели, по штатам, 2007 г.  PDF
	Линда Мори – Отдел региональных доходов, Бюро экономического анализа
	Данные о партнерствах и индивидуальных предпринимателях на уровне штатов представлены для избранных переменных из формы 1065 и формы 1040, Приложение C и сопоставлены с распределением населения США.
	Товарищества и индивидуальные предприниматели по регионам и штатам, 2002–2005 гг.  PDF
	Брайан Майзано – Отдел региональных доходов, Бюро экономического анализа
	Данные о товариществах и индивидуальных предпринимателях по регионам и штатам сведены в таблицы и обобщены.
	Интегрированные бизнес-данные, 2003 г.  PDF
	Келли Латтрелл, Патрис Трюберт и Майкл Паризи — Статистика доходов, IRS
	Предприятия осуществляют деятельность, направленную на получение прибыли, в различных законных формах, предпочитая одну форму другой по различным деловым, налоговым или историческим причинам. Интегрированные бизнес-данные SOI (IBD) были разработаны для облегчения исследования бизнес-вопросов в различных организационных формах.Эта инициатива была продолжением предыдущей работы над SOI, расширенной за счет включения более подробных финансовых и промышленных данных, включая последний год, за который доступны полные данные SOI.
	Анализ организационной структуры и деятельности бизнеса на основе налоговых данных  PDF
	Том Пецка, Майкл Паризи, Келли Латтрелл, Люси Дэвитян и Мэтт Скоффик — Статистика доходов, IRS
	Интегрированная бизнес-база данных SOI (IBD) разрабатывается для предоставления доказательств того, что предприятия действительно используют оптимальные организационные структуры.Эта инициатива является продолжением предыдущей работы в области SOI, расширенной за счет включения 1980-2002 налоговых годов, включая последние годы, за которые имеются полные данные SOI.
	Влияние налоговой реформы на структуру бизнеса США  PDF
	Эллен Легель, Келли Латтрелл, Майкл Паризи – Статистика доходов, IRS
	В этом документе рассматриваются изменения в демографических характеристиках бизнеса или «организационный выбор бизнеса» различных типов бизнеса в 1990-х годах и изменения исторической тенденции с 1980-х годов.Налоговые данные будут использоваться, чтобы сосредоточиться на изменениях в различных типах бизнеса, поступлениях, прибыльности и налоговых ставках в течение двух рецессий из-за изменений в налоговом кодексе административных записей, отобранных в отделе статистики доходов (SOI) IRS.
	Налоги и организация бизнеса Выбор: снова дежавю?  PDF
	Том Пецка — Статистика доходов, IRS
	В этом документе рассматриваются совокупные данные временных рядов бизнеса в свете существенных изменений в Налоговом кодексе, которые повлияли на стимулы перехода от одной организационной формы к другой.Данные из основных бизнес-программ статистики доходов (SOI) собираются и анализируются с 1985 по 1994 год, последний год, за который имеются полные данные.

Что нужно знать компаниям

29 марта 2017 г.

Независимо от того, хранятся ли они на серверах или отправляются по электронной почте, почти каждый бизнес или организация контролирует, управляет, передает или хранит определенный тип данных, известных как «лично идентифицирующая информация». Информация, позволяющая установить личность (PII), обычно понимается как набор конфиденциальных материалов, которых в совокупности было бы достаточно, чтобы найти, связаться или иным образом идентифицировать отдельное лицо.Компании могут хранить PII своих сотрудников, клиентов, клиентов, студентов, пациентов или других лиц, в зависимости от отрасли.

Типичные примеры данных, считающихся PII, включают полное имя человека, почтовый адрес, номер социального страхования, номера паспорта и водительских прав, номера кредитных карт и банковских счетов, номера телефонов и биометрические данные. Другая информация, такая как дата и место рождения или информация о расе или религии человека, может показаться безобидной, но ее часто можно использовать в сочетании с другими данными для идентификации человека.Например, по оценкам Главного бухгалтерского управления США, 87% населения США можно идентифицировать индивидуально, используя только их пол, дату рождения и почтовый индекс.

Поскольку компании собирают персональные данные о своих сотрудниках, клиентах или третьих лицах, компании также наследуют обязанности, связанные с этими данными, и подвергают себя потенциальным угрозам. По мере того, как достижения в области телекоммуникаций и вычислительной техники создали возможность обрабатывать огромные объемы информации, также возникли новые проблемы.Как видно из примеров Yahoo! и Target, утечки данных происходят на всех уровнях корпоративной сложности, и последствия этих нарушений могут быть дорогостоящими, трудоемкими и наносить ущерб репутации компании. Кроме того, утечка данных не обязательно должна происходить только в результате злонамеренной атаки или фишинга. Часто небрежность сотрудников может привести к раскрытию PII гораздо более широкой аудитории, чем предполагалось. Независимо от способа потери данных, компании сталкиваются с одними и теми же последствиями: штрафами, судебными издержками, затратами на внедрение более совершенных систем и ущербом от негативной рекламы.

Признавая потенциальный вред для американских потребителей, Конгресс принял многочисленные законодательные акты, касающиеся конфиденциальности данных, часто в отраслевых контекстах. Примеры федеральных законов, защищающих PII, включают:

• Закон Грэмма-Лича-Блайли — для финансовой информации;
• Закон о достоверной кредитной отчетности (FCRA) – регулирует использование кредитной информации агентствами по предоставлению отчетности потребителям;
• Закон о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA) и Закон об информационных технологиях здравоохранения для экономического и клинического здравоохранения (HITECH) – для информации, связанной со здравоохранением;
• Закон о правах семьи на образование и неприкосновенность частной жизни (FERPA) – в отношении защиты персональных данных учащихся об образовании;
• Закон о защите конфиденциальности детей в Интернете (COPPA) – касается конфиденциальности детей младше 13 лет;
• Закон о неприкосновенности частной жизни от 1974 г., требующий добросовестной практики предоставления информации в отношении PII, находящейся в распоряжении федеральных агентств;

Эти законы пытаются защитить PII отдельных лиц, ограничивая компанию в обмене информацией и, возможно, устанавливая технические стандарты для защиты PII.Кроме того, во многих штатах приняты законы, требующие от компаний уведомлять лиц, чьи данные были скомпрометированы.

Так что же делать компаниям в связи с растущим распространением угроз, связанных с данными, и расширением правил, касающихся PII?

Наиболее экономически эффективным методом снижения вероятности ненадлежащего обращения с ПИИ будет принятие политики приемлемого использования, характерной для компании, в отношении сотрудников и других лиц, которые могут использовать ПИИ.Политика допустимого использования помогает компаниям устанавливать основные правила, касающиеся фундаментальных вопросов использования PII. Эти основные правила должны включать: (i) кому необходим доступ к PII; (ii) какие правила должна соблюдать компания; (iii) каковы уязвимые места в использовании компанией PII; и (iv) правила и разрешения, которые должен соблюдать персонал компании? Политика приемлемого использования должна достигать определенных основных целей: защищать ПИИ под контролем компании, определять средства, с помощью которых авторизованные пользователи могут получить доступ к ПИИ, и устанавливать, как ПИИ могут использовать сотрудники.Компании с политиками приемлемого использования должны убедиться, что их сотрудники достаточно осведомлены о политике и что сотрудники подписали подтверждение о том, что они прочитали и поняли политику.

Компаниям, которые обрабатывают большие объемы PII от клиентов и третьих лиц, также следует рассмотреть возможность принятия политики конфиденциальности в отношении использования PII. Политика конфиденциальности устанавливает отношения между компанией и клиентом или клиентом в отношении методов, с помощью которых компания может использовать PII человека.Политики конфиденциальности, которые становятся все более отраслевым стандартом, информируют клиентов о том, какие персональные данные собираются, как они используются и кому они могут быть переданы. Некоторые отраслевые федеральные законы, такие как HIPAA и COPPA, требуют политики конфиденциальности, а некоторые штаты, в том числе Пенсильвания, рассматривают вводящие в заблуждение политики конфиденциальности как вводящую в заблуждение или мошенническую деловую практику.

Независимо от типа или размера компании, любая организация должна иметь всестороннее представление о собираемой ею PII и о том, как она будет использоваться.Компании должны иметь юридическое понимание того, какие из различных федеральных и государственных правил, касающихся PII, применяются к их конкретной ситуации, и должны рассмотреть возможность принятия приемлемых политик использования и политик конфиденциальности, связанных с этими данными.

Если у вас есть какие-либо вопросы относительно принятия политики или применимых правил, лучше проконсультироваться с юристом, который хорошо разбирается в этой области права.

Выдержка из основного делового файла освобожденных организаций (EO BMF)

Выдержка из основного бизнес-файла освобожденных организаций содержит информацию об организации из основного бизнес-файла Налоговой службы.Это кумулятивный файл, и данные представляют собой самую последнюю информацию, которую IRS имеет для этих организаций.

Файлы доступны в формате значений, разделенных запятыми (CSV). В информационном листе «Выдержка из основного бизнес-файла освобожденной организации» в формате PDF поясняются коды, используемые в файлах данных.

Они разделены по штатам и регионам:

• Штаты и регионы определяются по адресу подачи и представляют собой местонахождение штаб-квартиры организации, которая может представлять или не представлять штат(а), в которых организация осуществляет свою деятельность.
• Записи сортируются по идентификационному номеру работодателя (EIN).
• Для каждого штата, округа Колумбия и Пуэрто-Рико существует по одному файлу.
• Один файл для международных (не местных) организаций.

Если у вас есть какие-либо вопросы об организациях, освобожденных от налогов, или о содержании файлов, позвоните в службу по работе с клиентами TE/GE по бесплатному телефону 877-829-5500.

Освобожденные организации по штатам и регионам

Дата публикации обновленных данных: 14.03.2022

Количество записей: 1 800 540

CSV-файлы по состоянию

CSV-файлы по регионам

Регион 1: Северо-восточная область (CSV): включает Коннектикут, Мэн, Массачусетс, Нью-Гэмпшир, Нью-Джерси, Нью-Йорк, Род-Айленд, Вермонт.

Регион 2: район Средней Атлантики и Великих озер (CSV): включает Делавэр, округ Колумбия, Иллинойс, Индиану, Айову, Кентукки, Мэриленд, Мичиган, Миннесоту, Небраску, Северную Каролину, Северную Дакоту, Огайо, Пенсильванию, Южную Каролину. , Южная Дакота, Вирджиния, Западная Вирджиния, Висконсин.

Регион 3: Побережье Мексиканского залива и Тихоокеанское побережье (CSV): включает Алабаму, Аляску, Арканзас, Аризону, Калифорнию, Колорадо, Флориду, Джорджию, Гавайи, Айдахо, Канзас, Луизиану, Миссисипи, Миссури, Монтану, Неваду, Нью-Мексико, Оклахома, Орегон, Техас, Теннесси, Юта, Вашингтон, Вайоминг

Регион 4: Все остальные регионы (CSV): включает международный и все остальные регионы.

Статистика

Отказ от одобрения: Ссылка выше на какие-либо конкретные коммерческие продукты, процессы или услуги по торговым названиям или иным образом не означает и не подразумевает их одобрение, рекомендацию или предпочтение со стороны Налоговой службы.