Коды статистики организации: Коды Росстата. Узнать коды статистики по ИНН или ОГРН. Получить коды статистики онлайн и распечатать Уведомление.

Оригинальный NTEE был разработан NCCS в 1980-х годах в сотрудничестве с крупными некоммерческими организациями. По словам Русси Д. Сумаривалла, одного из основных разработчиков системы, использование такой системы:

• облегчает сбор, табулирование, представление и анализ данных по типам организаций и их деятельности
• способствует единообразию и сопоставимости в представлении статистических и других данных, собранных различными государственными и частными агентствами.
• предоставляет более качественную информацию в качестве основы для обсуждения государственной политики и принятия решений для некоммерческого сектора и общества в целом

В середине 1990-х годов IRS решило начать классификацию новых организаций с использованием системы NTEE.«Специалисты IRS по определению» — лица, которые решают, имеет ли организация право на получение статуса освобожденной от уплаты налогов, — классифицируют организации на основе описательных данных в заявках организаций на признание статуса освобожденной от налогов (формы 1023 и 1024). Перед тем, как начать, они запросили упрощенную версию NTEE, чтобы упростить классификацию и обеспечить лучшее соответствие Североамериканской системе отраслевой классификации (NAICS), новой системе экономической классификации федерального правительства, которая заменила коды стандартной отраслевой классификации (SIC) в 1999 году. .

Национальная таксономия освобожденных от налога субъектов — основные коды (NTEE-CC) была создана для удовлетворения этой потребности. Разработанный группой экспертов, NTEE-CC включает примерно две трети, или около 400, из 645 категорий в исходном NTEE. Хотя большинство различий в NTEE-CC является результатом сворачивания редко используемых кодов, в него также были включены улучшения. Благодаря простоте использования и последовательной иерархической логике NTEE-CC служит лучшим инструментом для определения статуса освобождения от налогов, установления связи с NAICS и классификации некоммерческих организаций.

В отличие от системы, использовавшей Foundation Center, в системе NTEE-CC исключены так называемые общие коды , которые позволяли 4-му символу NTEE указывать, выполняет ли организация в основном какую-либо из дюжины или около того функций, кроме прямого обслуживания. К этим категориям относятся: союзы, защита интересов, менеджмент и техническая помощь, исследования, анализ политики, сбор средств и другие виды поддержки других некоммерческих организаций.

В то же время система NTEE-CC добавила 3-значные категории — все в диапазоне 01-19 внутри каждой основной группы (например,g., A01, B01, A19, B19 и др.) — для организаций, выполнявших данные специализированные функции. Руководство NTEE, доступное в разделе «Инструменты классификации», более полно объясняет эти изменения.

Структура NTEE-CC

Система классификации NTEE-CC делит совокупность некоммерческих организаций на 26 основных групп по 10 широким категориям следующим образом:

I. Искусство, культура и гуманитарные науки — A
II.Образование — B
III. Окружающая среда и животные — C, D
IV. Здравоохранение — E, F, G, H
V. Социальные услуги — I, J, K, L, M, N, O, P
VI. Международные отношения, международные отношения — Q
VII. Общественная, социальная выгода — R, S, T, U, V, W
VIII. Связанные с религией — X
IX. Взаимная выгода / членство — Y
X. Неизвестно, несекретно — Z

Внутри основных групп организации разбиты на логические подразделения (коды децильного уровня) и подразделения (коды центильного уровня).Организации, которые существуют во всех или большинстве из 26 основных групп, рассматриваются отдельно и получают так называемые «общие коды».

Основные группы (1-я цифра) — по алфавиту

децильных кодов (2-я цифра) — числовые

Коды центили (3-я цифра) — обычно числовые, но используются несколько букв, если количество категорий превышает 10.

Общие коды (2-4 цифры) Числовые

Основные группы. Основные группы представляют широкие подсекторы, такие как здравоохранение, образование и развитие молодежи, вселенной благотворительных организаций.Описание см. В разделе «Определения».

Децильных кодов. Коды децилей подразделяют организации на основные группы по конкретным областям деятельности, например, высшее образование в основной группе образования. См. Раздел «Определения» для получения полного списка децильных кодов.

центильных кодов. Коды Центили подразделяют организации в кодах децилей на определенные типы организаций. Например, младшие колледжи, колледжи бакалавриата и университеты имеют отдельные центильные коды в рамках высшего образования (B40).См. Полный список в разделе «Определения».

Общие коды. Общие коды представляют собой виды деятельности организаций, такие как исследования, сбор средств и техническая помощь, которые являются общими для всех основных групп. Используются семь общих кодов:

01 Альянс / правозащитные организации
02 Менеджмент и техническая помощь
03 Профессиональные общества / ассоциации
05 Исследовательские институты и / или анализ государственной политики
11 Денежно-кредитная поддержка — одна организация
12 Денежная поддержка — несколько организаций
19 Неденежная поддержка, не входящая в другие группы ( Н.E.C.)

Общие коды отличаются от других кодов тем, что доступны четвертая и пятая цифры. Эти необязательные цифры, используемые в общей структуре кода, указывают на тип организации в группе организаций. Например, B114 будет обозначать сбор средств колледжей и университетов в рамках денежной поддержки B11. Оценка «4» была выбрана из числа высших учебных заведений категории B40. И наоборот, вспомогательные клубы средней школы будут классифицироваться как B112 (Денежная поддержка B11? Отдельная организация плюс B20 Начальное, среднее образование, K-12.)

Другой пример кодирования — классификация освобожденной от налогов «больницы Св. Кристофера» как E22; основная группа — E для здоровья, а децильный и центильный коды (22) обозначают больницу общего профиля. Профессиональному обществу под названием «Образованное общество пейзажных фотографов» будет присвоен код NTEE-CC A034; основная группа — A для искусств, общий код 03 обозначает организацию как профессиональное сообщество, а четвертая цифра (4) обозначает организации изобразительного искусства.

Организация, которая занимается сбором средств для конкретной организации, например, отдельной больницы («Друзья Св.Christopher Hospital «) получает код E112; организация, которая занимается сбором средств для нескольких больниц (» Friends of Memphis Hospitals «), получает код E122.

Если кодировщик знает соответствующую категорию основной группы для организации, но не уверен в децильном или центильном обозначении, следует назначить децильный и центильный коды 99.

Вы можете найти полный список кодов NTEE здесь.

МКБ — МКБ-10-CM — Международная классификация болезней, (переход на МКБ-10-CM / PCS

Министерство здравоохранения и социальных служб (HHS) обязало все организации, подпадающие под действие Закона о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA), все должны перейти на новый набор кодов для электронных транзакций здравоохранения 1 октября 2015 г. .

Что это?

Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) санкционировала публикацию 10-й внешней редакции Международной классификации болезней (МКБ-10), которая была внедрена для кодирования и классификации смертности на основании свидетельств о смерти в США в 1999 году. В США была разработана Клиническая модификация (МКБ-10). 10-CM) для медицинских диагнозов на основе МКБ-10 ВОЗ и CMS разработали новую Систему кодирования процедур (ICD-10-PCS) для стационарных процедур. МКБ-10-CM заменяет ICD-9-CM, тома 1 и 2, а ICD-10-PCS заменяет ICD-9-CM, том 3.

Как это влияет на организации, не участвующие в программе HIPAA, и организации общественного здравоохранения?

ICD-9-CM в настоящее время являются краеугольным камнем классификации болезней, травм, обращений за медицинской помощью и стационарных процедур в условиях заболеваемости. Должностные лица общественного здравоохранения США на федеральном уровне, уровне штата и на местном уровне полагаются на получение данных в кодировке ICD-9-CM от организаций, на которые распространяется действие HIPAA, для проведения многих мероприятий, связанных с заболеваниями. Программы CDC используют коды ICD-9-CM для проведения эпиднадзора (например, наблюдения за хроническими заболеваниями и травмами, обращением за медицинской помощью, нежелательными явлениями, связанными с оказанием медицинской помощи), для составления списков выявленных случаев для выявления случаев рака, подлежащих регистрации, и определенных врожденных дефектов и инвалидности, а также предоставить файлы данных общего пользования для публичного анализа.Несколько программ извлекают информацию из медицинских карт пациентов и присваивают коды, а одна программа CDC использует коды ICD-9-CM для возмещения претензий.

• Основной пользователь кодов ICD включает медицинский персонал, такой как врачи и медсестры, а также медицинские кодировщики, которые присваивают коды ICD-9-CM дословной или абстрактной диагностической или процедурной информации и, таким образом, являются создателями кодов ICD. . Коды ICD-9-CM используются для различных целей, включая статистику, а также для выставления счетов и возмещения убытков.
• Вторичный пользователь кодов МКБ-9-CM — это тот, кто использует уже закодированные данные из больниц, поставщиков медицинских услуг или планов медицинского страхования для проведения эпиднадзора и / или исследовательской деятельности. Общественное здравоохранение в значительной степени является вторичным пользователем закодированных данных.

Зачем менять?

Периодические пересмотры МКБ-9-КМ отражают изменения в области медицины и здравоохранения. В США используется МКБ-9-СМ с 1979 года, и он недостаточно надежен, чтобы удовлетворить потребности здравоохранения в будущем.Контент больше не является клинически точным и содержит ограниченные данные о медицинских состояниях пациентов и стационарных процедурах в больницах, количество доступных кодов ограничено, а структура кодирования слишком строгая. США не могут напрямую сравнивать данные диагностики заболеваемости с данными о смертности в штатах и ​​на национальном уровне, поскольку данные о смертности уже переведены в наборы кодов МКБ-10. Кроме того, большинство развитых стран уже перешли на наборы кодов МКБ-10, поэтому США не могут сравнивать U.Данные диагностики заболеваемости S. на международном уровне.

Наборы кодов ICD-10-CM / PCS улучшат качество данных для:

• Отслеживание состояния здоровья населения (осложнения, анатомическая локализация)
• Улучшенные данные для эпидемиологических исследований (тяжесть заболевания, сопутствующие заболевания)
• Измерение результатов и оказание помощи пациентам
• Принятие клинических решений
• Выявление мошенничества и злоупотреблений
• Проектирование платежных систем / обработка претензий

Отличия кодового набора

Коды ICD-9-CM сильно отличаются от кодовых наборов ICD-10-CM / PCS:

• В МКБ-10-PCS кодов процедур почти в 19 раз больше, чем в МКБ-9-CM, том 3
• В МКБ-10-CM почти в 5 раз больше диагностических кодов, чем в МКБ-9-CM
• В МКБ-10 вместо числовых категорий используются буквенно-цифровые
• Порядок некоторых глав изменен, некоторые заголовки были переименованы, а условия сгруппированы иначе

Рисунок 1.Ключевые различия между наборами кодов ICD-9-CM и ICD-10-CM и ICD-10-PCS.

Срок перехода

Переход на наборы кодов ICD-10-CM / PCS вступит в силу 1 октября 2015 г., и все пользователи перейдут на новые наборы кодов в тот же день.

Для вторичных пользователей это означает, что данные, которые вы получаете, будут закодированы в ICD-10-CM / PCS, начиная с 1 октября 2015 г. Некоторые коды ICD-9-CM все еще будут циркулировать в системе для услуг, предоставленных до дата перехода.

Польза для здоровья населения от новых кодовых наборов

Хотя переход на наборы кодов ICD-10-CM / PCS будет значительным изменением, новая система кодирования имеет значительные преимущества перед ICD-9-CM. Вот некоторые заслуживающие внимания преимущества:

Более простое сравнение данных о смертности и заболеваемости

В настоящее время США являются единственной промышленно развитой страной, все еще использующей коды МКБ-9-КМ для данных о заболеваемости, хотя мы уже перешли на МКБ-10 для оценки смертности.Это серьезно ограничивает прямое сравнение данных диагностики заболеваемости в США с данными о смертности штата и страны в США, а также ограничивает международную сопоставимость болезней. Когда США перейдут на наборы кодов МКБ-10 для заболеваемости и процедур, это позволит обеспечить более прямое сопоставление данных о заболеваемости в США с данными о смертности в США, а также позволит сравнивать данные о заболеваемости в США с международными данными о заболеваемости.

Повышенное качество данных

Детализация ICD-10-CM и ICD-10-PCS значительно улучшена по сравнению с ICD-9-CM и позволит более точно определять состояния здоровья.Он также предоставляет более точные данные для измерения и отслеживания использования медицинских услуг и качества ухода за пациентами.

• Более высокий уровень детализации в новых наборах кодов включает латеральность, серьезность и сложность болезненных состояний, что позволит более точно идентифицировать и отслеживать конкретные состояния.
• Терминология и классификация болезней теперь соответствуют новым технологиям и современной клинической практике.
• Травмы, отравления и внешние причины гораздо более подробно описаны в МКБ-10-CM, включая степень тяжести травм, а также то, как и где они произошли.Расширения также используются для предоставления дополнительной информации для многих кодов травм.
• Триместр беременности обозначен кодами МКБ-10-CM в главе о беременности, родах и послеродовом периоде.
• Послеоперационные коды расширены и теперь различают интраоперационные и постоперационные осложнения.
• Есть новые концепции, которых не было в МКБ-9-СМ, такие как недостаточная дозировка, группа крови, шкала комы Глазго и уровень алкоголя.

| Data Science Association

Терминология

Правило 1 — Терминология

(а) «Данные» означает материальную или электронную запись необработанной (фактической или не фактической) информации (в виде измерений, статистики или информации в числовой форме, которая может быть передана или обработана в цифровом виде), используемая в качестве основы для рассуждений, обсуждения, или расчет и должны быть обработаны или проанализированы, чтобы быть значимыми.

(b) «Наука о данных» означает научное исследование создания, проверки и преобразования данных для создания смысла.

(c) «Специалист по обработке данных» означает профессионала, который использует научные методы для выделения необработанных данных и придания им смысла.

(d) «Качество данных» означает оценку достоверности данных.

(e) «Объем данных» означает измерение количества данных.

(f) «Разнообразие данных» означает различные типы (письменные, числовые, сенсорные и т. Д.) И структуры (структурированные, неструктурированные, частично структурированные) данных.

(g) «Скорость передачи данных» означает измеряемую скорость сбора, хранения, анализа и использования данных.

(h) «Большие данные» означают большие наборы данных, которые имеют свойства, отличные от небольших наборов данных, и требуют специальных методов науки о данных, чтобы отличить сигнал от шума для извлечения смысла, и требуют специальных вычислительных систем и мощности.

(i) «Сигнал» означает значимую интерпретацию данных, основанную на научных данных, которая может быть преобразована в научные доказательства и знания.

(j) «Шум» означает конкурирующую интерпретацию данных, не основанную на научных данных, которая не может считаться научным доказательством. Тем не менее, шум можно превратить в форму знания (что не работает).

(k) «Знание» означает информацию, подкрепленную научными данными, которая создает смысл.

(l) «Машинное обучение» означает область обучения, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования.

(m) «Алгоритм» означает процесс или набор правил, которым должны следовать вычисления или другие операции по решению проблем для достижения цели, особенно математическое правило или процедура, используемые для вычисления желаемого результата, получения ответа на вопрос или решение проблемы за конечное количество шагов.

(n) «Интеллектуальный анализ данных» означает использование сложных возможностей поиска данных и статистических алгоритмов для обнаружения закономерностей и корреляций в наборах данных для обнаружения нового значения в данных.

(o) «Статистика» означает практику или науку сбора и анализа числовых данных в больших количествах.

(p) «Статистически значимый» означает статистическую оценку того, отражают ли наблюдения закономерность, а не просто случайность, и могут ли они быть значимыми.

(q) «Корреляция» означает любой из широкого класса статистических отношений, включающих зависимость.

(r) «Ложная корреляция» означает корреляцию между двумя переменными, которая является результатом не какой-либо прямой связи между ними, а их связи с другими переменными.

(s) «Причинность» означает взаимосвязь между причиной и следствием, подкрепленную научными доказательствами (например, взаимосвязь между событием (причиной) и вторым событием (следствием), где второе событие понимается как следствие первого) .

(t) «Эвристика» означает простые практические правила, помогающие в принятии решений или решении проблем с помощью экспериментальных методов и особенно методов проб и ошибок, а также оценки обратной связи для повышения производительности.Простые и практичные простые в применении практические правила, которые упрощают жизнь. Они необходимы (у нас нет умственных способностей, чтобы усвоить всю информацию, и мы, как правило, запутаемся в деталях), но они доставляют нам неприятности, поскольку мы не знаем, что используем их при формировании суждений.

(u) «Переменная» означает значение, которое может изменяться в рамках данной проблемы или набора операций и может быть независимым или зависимым.

(v) «Сбор вишни» означает указание на отдельные случаи или данные, которые, кажется, подтверждают определенную позицию, при игнорировании значительной части связанных дел или данных, которые могут противоречить этой позиции и могут представлять собой научное мошенничество, сокрытие доказательств или заблуждение. неполных доказательств.

(w) «Корреляция не подразумевает причинно-следственную связь» — это фраза, используемая в науке и статистике, чтобы подчеркнуть, что корреляция между двумя переменными не обязательно означает, что одна вызывает другую.

(x) «Существенный», когда он используется в отношении степени или степени, означает материальный вопрос, имеющий явную и весомую важность.

(y) «Предиктивная аналитика» означает использование методов статистики, моделирования, машинного обучения и интеллектуального анализа данных, которые анализируют текущие и исторические факты, чтобы помочь имитировать принятие решений на основе сценариев и сделать умозрительные, рационалистические и вероятностные прогнозы будущих событий (например,грамм. используется в актуарной науке, маркетинге, финансовых услугах, кредитном скоринге, страховании, телекоммуникациях, розничной торговле, путешествиях, здравоохранении, фармацевтике и других областях).

(z) «Непредсказательный подход» означает проектирование и создание вещей таким образом, чтобы они не зависели от возмущений и, следовательно, были устойчивыми и устойчивыми к изменениям в будущих результатах.

(aa) «Людическая ошибка» означает ошибочное принятие экологического сложного реального мира за хорошо поставленные задачи математики и лабораторных экспериментов.

(bb) «Ятрогения» означает вред, причиненный целителем, подобно тому, как врач причиняет больше вреда, чем пользы. Обобщенная ятрогеника: в более широком смысле, относится к побочным эффектам специалистов по обработке данных, политиков, исследователей и ученых.

(cc) «Наивное вмешательство» означает вмешательство без учета ятрогенов. Предпочтение, даже обязательство, «что-то делать» перед бездействием. В то время как этот инстинкт может быть полезен в отделениях неотложной помощи или в среде предков, он причиняет боль другим, в которых существует «проблема специалиста».

(dd) «Наивный рационализм» означает думать, что причины вещей по умолчанию доступны вам.

(ee) «Конфиденциальная информация» означает информацию, которую вы создаете, разрабатываете, получаете, используете или изучаете в ходе работы в качестве специалиста по обработке данных для клиента, работая непосредственно внутри компании в качестве сотрудника организации или в качестве независимого профессиональный. Он включает в себя информацию о клиенте, которая обычно не известна широкой публике, в том числе аффилированным лицам клиентов, сотрудникам, клиентам или другим сторонам, с которыми у клиента есть отношения и которые ожидают конфиденциальности.

(ff) «Проблема агентства» означает, что моральный риск и конфликт интересов могут возникнуть в любых отношениях, в которых ожидается, что одна сторона будет действовать в лучших интересах другой. Проблема в том, что агент, который должен принимать решения, которые лучше всего служат принципалу, естественно мотивирован личными интересами, а собственные интересы агента могут отличаться от интересов принципала. У двух сторон разные интересы и асимметричная информация (агент имеет больше информации), так что принципал не может напрямую гарантировать, что агент всегда действует в его (принципала) наилучших интересах, особенно когда действия, полезные для принципала, являются дорогостоящими. агенту, и где элементы того, что делает агент, дорого обходятся принципалу.Агенты могут скрывать риски и выстраивать отношения таким образом, чтобы, когда он был прав, он собирал большие выгоды, а когда он ошибался, за это платили другие. Это также влияет на политиков и ученых.

(gg) «Управление рисками Хаммурапи» означает, что строитель обладает большими знаниями, чем инспектор, и может скрывать риски в фундаменте.

(hh) «Этическая инверсия» означает приспособление своей этики к действиям (или профессии), а не наоборот.

(ii) «Проблема Протагора» означает участие в последовательно искажающих предположениях «если» и называние этого «наукой» и «свидетельством».Ключ — искренность в предположениях.

(jj) «Повествовательная ошибка» означает нашу потребность приспособить историю или образец к серии связанных или несвязанных фактов. Статистическое приложение — интеллектуальный анализ данных.

(kk) «Повествовательная дисциплина» — это дисциплина, которая заключается в подгонке убедительной и хорошо звучащей истории к прошлому. Против экспериментальной дисциплины. В медицине эпидемиологические исследования, как правило, омрачены повествовательной ошибкой, в меньшей степени контролируемыми экспериментами. Контролируемые эксперименты более строгие, без сбора вишни.

(ll) «Рациональная необязательность» означает отсутствие привязанности к данной программе, поэтому человек может менять свое мнение по ходу дела.

(мм) «Вычитающее знание» означает, что вы знаете, что не так, с большей уверенностью, чем что-либо еще. Приложение via negativa.

(nn) «Via negativa» — это акцент на том, чем что-то не является, косвенное определение. В действии это рецепт того, чего следует избегать и чего не делать — вычитание, а не сложение, скажем, в медицине.

(oo) «Вычитающее пророчество» означает предсказание будущего путем удаления из него того, что является хрупким, а не наивного добавления к нему.Приложение via negativa.

(стр) «Фалезианское мышление» фокусируется на разоблачении, отдаче от решения.

(qq) «Аристотелевское мышление» фокусируется на логике, различении истинного и ложного.

(rr) «Неомания» — это любовь к переменам ради перемен, которая предсказывает будущее, складывая, а не вычитая.

(ss) «Непрозрачность» означает состояние или качество непрозрачности (непрозрачность или трудность для понимания). Некоторые вещи остаются для нас непрозрачными, что приводит к иллюзиям понимания.

(tt) «Медиокристан» — это процесс, в котором преобладают посредственные люди, с небольшим количеством экстремальных успехов или неудач (скажем, доходов стоматолога). Ни одно отдельное наблюдение не может существенно повлиять на совокупность. Также называется «тонким хвостом» или членом семейства распределений Гаусса.

(uu) «Экстремистан» — это провинция, на общую сумму которой предположительно может повлиять одно наблюдение. Также называется «толстохвостый». Включает фрактальное или степенное семейство распределений.

(vv) «Письменный» или «письменный» означает материальную или электронную запись сообщения или представления, включая рукописный текст, машинописный текст, печать, фотоизображение, фотографию, аудио- или видеозаписи, а также электронные сообщения.«Подписанное» письмо включает в себя электронный звук, символ или процесс, присоединенный к письму или логически связанный с ним и исполняемый или принятый лицом с намерением подписать письмо.

(ww) «Вера» или «полагает» означает, что вовлеченное лицо на самом деле предположило, что рассматриваемый факт является правдой. Вера человека может быть выведена из обстоятельств.

(xx) «Мошенничество» или «мошенничество» означает поведение, которое является мошенничеством в соответствии с материальным или процессуальным законодательством соответствующей юрисдикции и имеет целью обман.

(yy) «Информированное согласие» означает согласие лица с предложенным курсом поведения после того, как специалист по анализу данных предоставил адекватную информацию и объяснения о материальных рисках и разумно доступных альтернативах предлагаемому образу поведения.

(zz) «Научный метод» означает метод исследования, при котором выявляется проблема, собираются соответствующие данные, на основе этих данных формулируется гипотеза и гипотеза проверяется эмпирически. Метод науки о данных состоит из следующих этапов:

(1) Тщательное наблюдение за данными, наборами данных и взаимосвязями между данными.

(2) Выведение значения из данных и различных отношений данных.

(3) Формирование гипотез.

(4) Экспериментальная или наблюдательная проверка обоснованности гипотез. Чтобы называться научным, метод исследования должен основываться на эмпирических и измеримых доказательствах при соблюдении определенных принципов рассуждения.

(aaa) «Сознательно», «известно» или «знает» означает фактическое знание рассматриваемого факта. Знания человека могут быть выведены из обстоятельств.

(bbb) «Разумно» или «разумно» при использовании в отношении поведения специалиста по данным обозначает поведение разумно осмотрительного и компетентного специалиста по данным.

(ccc) «Разумное убеждение» или «разумно полагает», когда используется в отношении специалиста по данным, означает, что специалист по анализу данных верит в предмет, о котором идет речь, и что обстоятельства таковы, что это убеждение является разумным.

(ddd) «Разумно должен знать», когда используется по отношению к специалисту по данным, означает, что специалист по данным, обладающий разумной осмотрительностью и компетенцией, сможет выяснить рассматриваемый вопрос.

Специалист по данным — отношения с клиентами

Правило 2 — Компетенция

Специалист по данным должен предоставлять клиенту компетентные профессиональные услуги в области науки о данных. Компетентные профессиональные услуги в области науки о данных требуют знаний, навыков, тщательности и подготовки, разумно необходимых для оказания этих услуг.

Правило 3 — Объем профессиональных услуг в области науки о данных между клиентом и специалистом по данным

(a) В соответствии с параграфами (b), специалист по обработке данных должен соблюдать решения клиента относительно целей услуг и консультироваться с клиентом относительно средств, с помощью которых они должны быть реализованы.Специалист по анализу данных может предпринять такие действия от имени клиента, которые косвенно уполномочены оказывать профессиональные услуги в области науки о данных.

(b) Специалист по данным не должен советовать клиенту вовлекать или помогать клиенту в поведении, которое, как известно специалисту по данным, является преступным или мошенническим, но специалист по данным может обсуждать с клиентом последствия любого предложенного образа поведения и может посоветовать или помочь клиенту приложить добросовестные усилия для определения действительности, объема, значения или применения предоставленных данных.

Правило 4 — Связь с клиентами

(a) Специалист по данным должен:

(1) разумно проконсультироваться с клиентом о средствах, с помощью которых должны быть достигнуты цели клиента;

(2) действовать с разумной осмотрительностью и оперативностью при предоставлении услуг;

(3) разумно информировать клиента о статусе услуг по обработке и анализу данных;

(4) незамедлительно выполнять разумные запросы о предоставлении информации;

(5) консультироваться с клиентом о любых реальных, предполагаемых и потенциально скрытых рисках при использовании результатов науки о данных; и

(6) проконсультируйтесь с клиентом о любых соответствующих ограничениях поведения специалиста по данным, если он знает, что клиент ожидает помощи, не разрешенной Кодексом профессионального поведения или другим законом.

(b) Специалист по данным должен объяснять результаты науки о данных в той степени, в которой это разумно необходимо, чтобы позволить клиенту принимать обоснованные решения в отношении науки о данных.

Правило 5 — Конфиденциальная информация

(a) Конфиденциальная информация — это информация, которую специалист по данным создает, разрабатывает, получает, использует или изучает в процессе работы в качестве специалиста по данным для клиента, работая непосредственно внутри компании в качестве сотрудника организации или в качестве независимого профессиональный.Он включает в себя информацию о клиенте, которая обычно не известна широкой публике, в том числе аффилированным лицам клиентов, сотрудникам, клиентам или другим сторонам, с которыми у клиента есть отношения и которые ожидают конфиденциальности. Специалист по обработке данных несет профессиональную обязанность защищать всю конфиденциальную информацию, независимо от ее формы или формата, с момента ее создания или получения до ее санкционированного удаления.

(b) Конфиденциальная информация — ценный актив. Защита этой информации имеет решающее значение для репутации специалистов по обработке данных в отношении честности и взаимоотношений с клиентами, а также обеспечивает соблюдение законов и нормативных актов, регулирующих отрасль клиента.

(c) Специалист по обработке данных должен защищать всю конфиденциальную информацию, независимо от ее формы или формата, с момента ее создания или получения до ее санкционированного удаления.

(d) Специалист по анализу данных не должен раскрывать информацию, относящуюся к представлению клиента, если только клиент не дает информированного согласия, раскрытие подразумевается разрешено для выполнения представления или раскрытие разрешено параграфом (e).

(e) Специалист по данным может раскрыть информацию, относящуюся к представлению клиента, в той степени, в которой специалист по данным обоснованно считает это необходимым:

(1) для предотвращения умеренно верной смерти или серьезных телесных повреждений;

(2) для предотвращения совершения клиентом преступления или мошенничества, которые с достаточной степенью уверенности приведут к существенному ущербу финансовым интересам или собственности другого лица, и для чего клиент использовал или использует услуги специалиста по данным.

(f) Специалист по обработке данных должен прилагать разумные усилия для предотвращения непреднамеренного или несанкционированного раскрытия или несанкционированного доступа к информации, относящейся к представлению клиента, что означает:

(1) Не отображать, не просматривать и не обсуждать конфиденциальную информацию в общественных местах, в присутствии третьих лиц или информацию, которая может быть подслушана;

(2) Не пересылать по электронной почте конфиденциальную информацию за пределами организации или профессиональной деятельности на личную учетную запись электронной почты или иным образом не удалять конфиденциальную информацию от клиента путем удаления бумажных копий или копирования ее на любую форму записываемого цифрового носителя; и

(3) Передача конфиденциальной информации только сотрудникам клиента и уполномоченным агентам (например, юристам или внешним аудиторам), у которых есть законная деловая причина знать эту информацию.

(g) Специалист по обработке данных должен соблюдать политику клиента, которая применяется к принятию, надлежащему использованию и обработке конфиденциальной информации, а также любые письменные соглашения между специалистом по обработке данных и клиентом, касающиеся конфиденциальной информации.

(h) Специалист по данным должен защищать конфиденциальную информацию клиента после прекращения работы для клиента.

(i) Специалист по данным должен вернуть всю конфиденциальную информацию, находящуюся в распоряжении или под контролем, после прекращения отношений между специалистом по обработке данных и клиентом и, если потребуется, составить письменное показание, подтверждающее соблюдение обязательств, касающихся конфиденциальной информации.

Правило 6 — Конфликт интересов

(a) За исключением случаев, предусмотренных в пункте (b), специалист по анализу данных не должен предоставлять клиенту профессиональные услуги в области анализа данных, если эти услуги связаны с одновременным конфликтом интересов. Одновременный конфликт интересов существует, если:

(1) предоставление услуг одному клиенту будет прямо неблагоприятно для другого клиента; или

(2) существует значительный риск того, что предоставление профессиональных услуг по обработке и анализу данных для одного или нескольких клиентов будет существенно ограничено обязанностями специалиста по данным перед другим клиентом, бывшим клиентом или третьим лицом или личными интересами специалиста по данным.

(b) Несмотря на существование одновременного конфликта интересов в соответствии с параграфом (а), специалист по анализу данных может представлять клиента, если:

(1) специалист по анализу данных обоснованно полагает, что специалист по анализу данных сможет предоставить компетентные и качественные услуги каждому затронутому клиенту;

(2) профессиональные услуги по обработке данных не запрещены законом; и

(3) Каждый затронутый клиент дает информированное согласие, подтвержденное в письменной форме.

Правило 7 — Обязанности потенциального клиента

(a) Лицо, которое консультируется с специалистом по обработке данных о возможности установления отношений между специалистом по данным и клиентом в отношении какого-либо вопроса, является потенциальным клиентом.

(b) Даже если отношения между клиентом и специалистом по обработке данных не возникают, специалист по данным, получивший информацию от потенциального клиента, не должен использовать или раскрывать эту информацию.

(c) Специалист по обработке и анализу данных, подпадающий под действие пункта (b), не должен предоставлять профессиональные услуги по анализу данных клиенту, интересы которого существенно неблагоприятны по сравнению с интересами потенциального клиента в той же или существенно связанной отрасли, если ученый по данным получил информацию от потенциального клиента. клиент, который может нанести значительный вред этому лицу в данном случае, за исключением случаев, предусмотренных в пункте (d).

(d) Когда специалист по анализу данных получил дисквалифицирующую информацию, как определено в параграфе (c), предоставление профессиональных услуг в области науки о данных допустимо, если:

(1) как затронутый клиент, так и потенциальный клиент дали информированное согласие, подтвержденное в письменной форме, или:

(2) специалист по анализу данных, получивший информацию, принял разумные меры, чтобы избежать раскрытия большего количества дисквалифицирующей информации, чем это было разумно необходимо для определения того, предоставлять ли профессиональные услуги в области науки о данных потенциальному клиенту; и письменное уведомление незамедлительно направляется потенциальному клиенту.

Правило 8 — Свидетельства науки о данных, качество данных и качество свидетельств

(a) Специалист по обработке данных должен информировать клиента обо всех результатах и ​​существенных фактах, известных специалисту по обработке данных, которые позволят клиенту принимать обоснованные решения, независимо от того, являются ли доказательства в области науки о данных неблагоприятными.

(b) Специалист по обработке данных должен оценивать качество данных и раскрывать такую ​​оценку клиенту, чтобы клиент мог принимать обоснованные решения. Специалист по анализу данных понимает, что плохое или неопределенное качество данных может поставить под угрозу профессиональную практику науки о данных и может сообщать ложную реальность или способствовать иллюзии понимания.Специалист по обработке данных должен принять разумные меры для защиты клиента от доверия и принятия решений, основанных на плохом или неопределенном качестве данных.

(c) Специалист по обработке данных должен оценить качество доказательств и раскрыть такую ​​оценку клиенту, чтобы клиент мог принимать обоснованные решения. Специалист по обработке данных понимает, что доказательства могут быть слабыми, сильными или неопределенными, и должен принимать разумные меры для защиты клиента от доверия и принятия решений, основанных на слабых или неопределенных доказательствах.

(d) Если специалист по анализу данных обоснованно полагает, что клиент злоупотребляет наукой о данных для сообщения ложной реальности или содействия иллюзии понимания, специалист по анализу данных должен принять разумные меры по исправлению положения, включая раскрытие информации клиенту и, при необходимости, раскрытие информации. в соответствующие органы. Специалист по обработке данных должен принять разумные меры, чтобы убедить клиента использовать науку о данных надлежащим образом.

(e) Если специалист по анализу данных знает, что клиент намеревается участвовать, занимается или участвовал в преступных или мошеннических действиях, связанных с предоставленной наукой о данных, специалист по обработке данных должен принять разумные меры по исправлению положения, включая, при необходимости, раскрытие надлежащие органы.

(f) Специалист по обработке данных не должен сознательно:

(1) не используют научные методы при выполнении науки о данных;

(2) не оценивает качество доказательств разумным и понятным для клиента образом;

(3) утверждает, что слабые или неопределенные доказательства являются сильными доказательствами;

(4) неправомерное использование слабых или сомнительных доказательств для сообщения ложной реальности или создания иллюзии понимания;

(5) не ранжирует качество данных разумным и понятным для клиента образом;

(6) утверждает, что плохое или неопределенное качество данных является хорошим качеством данных;

(7) неправомерно использовать данные плохого или неопределенного качества для сообщения ложной реальности или создания иллюзии понимания;

(8) не раскрывает какие-либо результаты науки о данных или занимается сбором мелочей;

(9) не пытается воспроизвести результаты науки о данных;

(10) не раскрывает, что результаты науки о данных не могут быть воспроизведены;

(11) неправомерно использовать результаты науки о данных для сообщения ложной реальности или создания иллюзии понимания;

(12) не раскрывает неудавшиеся эксперименты или опровергающие доказательства, которые, как известно специалисту по обработке данных, прямо противоречат положению клиента;

(13) предлагают доказательства того, что специалист по обработке данных знает, что это ложь.Если специалист по обработке данных ставит под сомнение качество данных или доказательств, специалист по данным должен сообщить об этом клиенту. Если специалист по анализу данных представил вещественные доказательства, а специалист по обработке данных узнает о его ложности, специалист по данным должен принять разумные меры по исправлению положения, включая раскрытие информации клиенту. Специалист по данным может раскрывать и маркировать доказательства, которые он разумно считает ложными;

(14) избранные данные и данные науки о данных.

(g) Специалист по обработке данных должен проявлять разумную осмотрительность при разработке, создании и реализации алгоритмов, чтобы избежать вреда.Специалист по данным должен сообщать клиенту о любых реальных, предполагаемых или скрытых рисках, связанных с использованием алгоритма. После полного раскрытия информации клиент несет ответственность за принятие решения использовать или не использовать алгоритм. Если специалист по анализу данных обоснованно полагает, что алгоритм причинит вред, он должен принять разумные меры по исправлению положения, включая раскрытие информации клиенту и, при необходимости, раскрытие информации в соответствующие органы. Специалист по обработке данных должен принять разумные меры, чтобы убедить клиента использовать алгоритм надлежащим образом.

(h) Специалист по обработке данных должен проявлять разумную осмотрительность при разработке, создании и внедрении систем машинного обучения, чтобы избежать вреда. Специалист по обработке данных должен сообщать клиенту о любых реальных, предполагаемых или скрытых рисках, связанных с использованием системы машинного обучения. После полного раскрытия информации клиент несет ответственность за принятие решения использовать или не использовать систему машинного обучения. Если специалист по анализу данных обоснованно полагает, что система машинного обучения причинит вред, он должен принять разумные меры по исправлению положения, включая раскрытие информации клиенту и, при необходимости, раскрытие информации в соответствующие органы.Специалист по обработке данных должен принять разумные меры, чтобы убедить клиента использовать систему машинного обучения надлежащим образом.

(i) Специалист по анализу данных должен проявлять разумную осмотрительность при определении ценности и значения следующих понятий при проведении анализа данных:

(1) «Статистически значимое»

(2) «Корреляция»

(3) «Ложная корреляция»

(4) «Причинная связь»

(j) Специалист по данным не должен заниматься «сбором вишен» (указывая на отдельные случаи или данные, которые, кажется, подтверждают определенную позицию, игнорируя при этом значительную часть связанных случаев или данных, которые могут противоречить этой позиции) при проведении анализа данных .Специалист по анализу данных понимает, что участие в «сборе вишен» может представлять собой научное мошенничество, сокрытие доказательств или ошибку неполных доказательств.

(k) Специалист по анализу данных не должен представлять неполные доказательства в качестве реальных доказательств в области науки о данных. Специалист по данным может представить теорию, составляющую неполные доказательства, но должен обозначить и четко сообщить об использовании неполных доказательств.

(l) Специалист по обработке данных должен проявлять разумную осмотрительность, чтобы подвергать сомнению предположения и избегать участия в последовательно искажающих предположениях «если» и называть это «наукой» и «свидетельством» (также известной как «проблема Протагора»).

(m) Специалист по анализу данных должен проявлять разумную осмотрительность, чтобы распознавать, раскрывать и учитывать «проблемы агентства» при проведении анализа данных. Благоразумный специалист по данным понимает, что агенты могут скрывать риски и структурировать отношения, поэтому, когда он прав, он получает большие выгоды, когда он ошибается, за это платят другие.

(n) Специалист по анализу данных должен проявлять разумную осмотрительность, чтобы обнаруживать, распознавать, раскрывать и учитывать реальные, предполагаемые и потенциально скрытые риски при использовании науки о данных.Благоразумный специалист по данным понимает, что создатели данных, а также разработчики и разработчики систем управления данными обладают большими знаниями, чем специалисты по данным, и могут скрыть риски в основаниях и интерпретациях / предвзятости необработанных, созданных и обработанных данных. Специалист по обработке данных должен принять разумные меры по исправлению положения, включая раскрытие информации о рисках для клиента.

(o) Специалист по данным должен использовать метод науки о данных, который состоит из следующих шагов:

(1) Тщательное наблюдение за данными, наборами данных и взаимосвязями между данными;

(2) Выведение значения из данных и различных отношений данных;

(3) Формирование гипотез;

(4) Экспериментальная или наблюдательная проверка обоснованности гипотез.Чтобы называться научным, метод исследования должен основываться на эмпирических и измеримых доказательствах при соблюдении определенных принципов рассуждения.

Поддержание целостности профессии в области науки о данных

Правило 9 — Проступки

Злоупотребление служебным положением со стороны специалиста по данным:

(a) нарушать или пытаться нарушить Кодекс профессионального поведения в области обработки и анализа данных, сознательно помогать или побуждать к этому другому или делать это посредством действий другого лица;

(b) совершить преступное деяние, связанное с профессиональными услугами специалиста по данным;

(c) заниматься наукой о данных, включая нечестность, мошенничество, обман или введение в заблуждение;

(d) совершать действия, наносящие ущерб методам науки;

(e) неправомерно использовать результаты науки о данных для сообщения ложной реальности или создания иллюзии понимания.

Кодекс стандартов и этики IA для маркетинговых исследований и анализа данных

ПРИМЕЧАНИЕ. Этот Кодекс был утвержден в апреле 2019 года.

Скачать PDF

ПРЕДИСЛОВИЕ

The Insights Association представляет компании и отделы корпоративных исследований, аналитики и аналитики данных, а также отдельных лиц, занимающихся маркетингом, исследованиями общественного мнения и социальными исследованиями, а также отраслью и профессией анализа данных. Наши члены — ведущие мировые поставщики информации, аналитики и понимания потребностей, отношения и поведения потребителей, компаний и организаций.Услуги наших участников предоставляют лицам, принимающим решения, важную информацию, позволяющую принимать разумные решения и применять стратегии и тактики для продвижения своих продуктов, услуг и идей.

The Insights Association была основана в 2017 году в результате слияния CASRO, торговой ассоциации, созданной в 1975 году, и MRA, профессионального общества, основанного в 1957 году. Insights Association, созданная для продвижения и продвижения интересов отрасли и профессии, обслуживает организации. и их сотрудников, связанных с исследованиями, включая исследователей, аналитиков и специалистов по обработке данных, а также отдельных специалистов-исследователей, не связанных с организациями-членами.В состав Ассоциации могут входить исследовательские компании и их сотрудники, корпоративные исследовательские отделы и их сотрудники, аналитики, специалисты по обработке данных, занимающиеся аналитикой данных, организации и частные лица, поддерживающие исследовательскую деятельность, университеты, преподаватели и студенты, а также другие лица. Для целей настоящего Кодекса термин «исследователь (и)» относится ко всем вышеупомянутым лицам.

Миссия Insights Association — создать среду и лидерство, которые будут способствовать честности, качеству и наилучшим интересам отрасли и профессии.Ассоциация поддерживает стандарты, руководства, образовательные и информационные ресурсы, а также саморегулирование исследовательского процесса, практики и результатов.

The Insights Association также тесно сотрудничает с другими национальными и международными ассоциациями, чтобы поддерживать и улучшать целостность и качество маркетинговых исследований и аналитики данных, выполняемых в целях понимания вне географических и культурных границ.

Кодекс стандартов и этики Insights Association («Кодекс») основан на кодексах CASRO и MRA.Кодекс также основан на Кодексе ICC / ESOMAR и кодексах других национальных исследовательских ассоциаций, охватывая и подтверждая общие для них принципы.

НАЗНАЧЕНИЕ

Этот Кодекс представляет фундаментальные всеобъемлющие принципы этики и профессионализма для отрасли. Его цель состоит в том, чтобы продвигать важность и ценность работы, выполняемой членами Insights Association, и продвигать интересы отрасли и профессии среди клиентов, которых они обслуживают, с особым акцентом на защите личной информации, предоставляемой субъектами данных для соблюдения с законами и постановлениями и поощрять их постоянный вклад и сотрудничество.Кроме того, Кодекс стремится создать платформу для саморегулирования, опираясь на успешные усилия CASRO и MRA, чтобы укрепить доверие к отрасли и профессии и обеспечить ее дальнейший успех.

Кодекс дополнен руководящими принципами, которые помогают практикующим специалистам и компаниям в его применении.

Включение аналитики данных в Кодекс свидетельствует об изменениях в отрасли и профессии, а также об увеличении количества данных, которое привело к изменению роли участников и предоставляемых ими услуг.Кодекс охватывает использование общепринятых и появляющихся методологий и поощряет использование методологий, наиболее подходящих для исследования или рассматриваемой бизнес-задачи.

Кодекс признает глобальный характер отрасли и профессии, а также требование соблюдения всех применимых государственных, национальных и международных законов и правил.

Этот Кодекс будет ежегодно пересматриваться Комитетом по стандартам Insights Association.

ИНТЕРПРЕТАЦИЯ

Этот Кодекс устанавливает стандарты профессионального и этического поведения для всех членов Insights Association, а также индустрии и профессии маркетинговых исследований и анализа данных.

В случае противоречия между настоящим Кодексом и применимым законодательством применяется применимое право. Этот Кодекс следует толковать вместе с другими соответствующими руководящими принципами и принципами. Ссылки на эти и другие дополнительные документы приведены в конце этого документа.

Кодекс состоит из разделов, описывающих обязанности участников. Кодекс не предназначен и не является неизменным документом. Могут возникнуть обстоятельства, которые не описаны или могут потребовать изменения.Таким образом, Кодекс стремится реагировать на изменения в маркетинговых исследованиях и аналитике данных, не отдавая предпочтение никакому подходу, с широким признанием того, что инновации будут продолжать стимулировать эволюцию источников информации. Комитет по стандартам и Совет директоров Insights Association оценит эти изменения и, при необходимости, внесут изменения в Кодекс.

Соблюдение Кодекса требуется всеми членами Insights Association. Insights Association требует, чтобы ее члены проверяли и подтверждали этот Кодекс в рамках заявки на членство и ежегодного продления членства.При этом члены наделяют Insights Association полномочиями по обеспечению соблюдения Кодекса и будут сотрудничать с усилиями ассоциации по обеспечению соблюдения. Информацию о принудительном исполнении можно найти в разделе «Правоприменение» в конце этого документа. Комитет по стандартам Ассоциации готов рассмотреть любые жалобы и предполагаемые нарушения Кодекса.

В этом документе слово «должен» используется для обозначения обязательных требований, принципа или практики, которым исследователи обязаны следовать.Слово «следует» указывает на рекомендуемую практику.

ОПРЕДЕЛЕНИЯ

Для целей Кодекса , следующие термины имеют следующие значения:

Дети — Лица, согласие на участие в исследовании которых должно быть получено от одного из родителей или законного опекуна. Определения возраста ребенка существенно различаются и устанавливаются национальными законами и кодексами саморегулирования. В США ребенком считается возраст 12 лет и младше. В ЕС ребенком считается возраст 16 лет и младше, при этом государствам-членам разрешено устанавливать разные возрастные ограничения.В отсутствие определения в стране ребенок определяется как возраст 12 лет и младше, если требуется согласие одного из родителей или законного опекуна, а «молодой человек» — как возраст от 13 до 17 лет.

Клиент — Любое физическое лицо, организация, отдел или подразделение, внутреннее или внешнее, которое запрашивает, заказывает или подписывается на все или любую часть исследовательского проекта.

Согласие — Добровольное информированное согласие лица на участие в исследовании и / или сборе и обработке его личной информации (PII).Это согласие основывается на том, что субъекту данных была предоставлена ​​четкая информация о характере и цели собираемых или используемых данных, кому они будут переданы и как они будут использоваться. В зависимости от применимого законодательства и нормативных актов, особенно с согласия детей или других уязвимых лиц, такое согласие может потребовать проверки.

Корпоративный исследователь — Физическое лицо или отдел в компании или организации, которые заказывают или проводят исследования или действуют в качестве консультантов по исследованиям, предназначенным для внутреннего использования этой компанией или организацией.

Аналитика данных — процесс изучения наборов данных для выявления скрытых закономерностей, неизвестных корреляций, тенденций, предпочтений и другой полезной информации, которую можно использовать для описания, понимания, влияния и прогнозирования поведения. Аналитика данных также включает интеграцию данных, то есть процесс интеграции данных из разных источников.

Наука о данных — Сфера деятельности или дисциплина, в которой задействованы математика, статистика и информатика, включая такие методы, как машинное обучение, искусственный интеллект, кластерный анализ, интеллектуальный анализ данных, прогнозная аналитика и визуализация.

Субъект данных — любой, от кого данные, которые могут включать PII, собираются или используются в исследовательских целях. В случаях, когда субъект данных активно участвует в исследовании, субъект данных также может называться участником исследования.

Вред — Материальный и материальный ущерб (например, физическая травма или финансовый ущерб), нематериальный или моральный ущерб (например, ущерб репутации или деловой репутации) или чрезмерное вторжение в личную жизнь.

Неисследовательская деятельность — Принятие прямых мер в отношении лица, данные которого, включая PII, были собраны или проанализированы с намерением изменить отношение, мнения или действия этого человека.Неисследовательская деятельность включает, помимо прочего, рекламу, прямой маркетинг и автоматизированное принятие решений.

Пассивные данные — Сбор личных данных путем наблюдения, измерения или записи действий или поведения человека. Пассивные данные могут содержать PII.

Пассивный сбор данных — Сбор данных путем наблюдения, измерения или записи действий или поведения субъекта данных без прямого взаимодействия с субъектом данных.

Информация, позволяющая установить личность, или PII (называемые персональными данными в ЕС и других юрисдикциях) — информация, которая может использоваться для идентификации или отслеживания личности человека, отдельно или в сочетании с другой личной или идентифицирующей информацией.PII может включать такую ​​информацию, как имя, номер социального страхования, дату и место рождения, девичью фамилию матери, биометрические записи, фотографии, звук или видео, данные геолокации и другую информацию, которая связана или может быть связана с физическим лицом, например медицинская, образовательная, финансовая информация и информация о занятости.

Политика конфиденциальности (иногда именуемая уведомлением о конфиденциальности) — опубликованное краткое изложение методов обеспечения конфиденциальности, применяемых организацией, с описанием способов, которыми организация собирает, использует, раскрывает и управляет PII субъекта данных.

Первичные данные — Данные, непосредственно полученные от субъекта данных или о нем с целью исследования.

Исследование — Все формы маркетинга, изучения общественного мнения, социальных исследований и анализа данных, используемые для систематического сбора и интерпретации информации о частных лицах и организациях. Он использует статистические и аналитические методы и приемы прикладных социальных, поведенческих наук и наук о данных для получения информации и поддержки принятия решений поставщиками продуктов, услуг и идей, включая правительства, некоммерческие организации и широкую общественность.

Исследователь — Любое лицо или организация, выполняющая или действующая в качестве консультанта по исследованиям, в том числе работающие в исследовательских отделах клиентов или корпораций, а также любые привлеченные субподрядчики.

Вторичные данные — Данные, собранные другой стороной, будь то для исследовательских или не исследовательских целей, и впоследствии используемые в исследованиях. Вторичные данные могут содержать PII.

Конфиденциальные данные — Особые типы PII, которые согласно местному законодательству должны быть защищены от несанкционированного доступа, чтобы гарантировать конфиденциальность или безопасность человека или организации в соответствии с высочайшими стандартами.Определения конфиденциальных данных зависят от юрисдикции. В США конфиденциальные данные включают медицинские и финансовые данные. В других юрисдикциях, таких как ЕС, к чувствительным относятся расовое или этническое происхождение, медицинские записи, сексуальная ориентация или сексуальные привычки, судимости, политические взгляды, членство в торговых ассоциациях, религиозные или философские убеждения, местонахождение, финансовая информация и незаконное поведение, такое как регулируемое наркотики или алкоголь.

Субподрядчик — поставщик услуг, выполняющий любой элемент проекта исследования или анализа данных от имени другой организации.Индивидуальные подрядчики считаются субподрядчиками.

Уязвимые лица (также могут называться уязвимые люди или группы населения) — лица, которые могут иметь ограниченные возможности для принятия добровольных и осознанных решений.

ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ КОДЕКСА

Кодекс основан на следующих принципах:

1. Уважать субъектов данных и их права в соответствии с законом и / или настоящим Кодексом.
2. Будьте прозрачны в отношении сбора PII; собирать PII только с согласия и обеспечивать конфиденциальность и безопасность PII.
3. Действуйте в соответствии с высокими стандартами честности, профессионализма и прозрачности во всех отношениях и практике.
4. Соблюдать все применимые законы и постановления, а также применимые политики конфиденциальности и условия, которые охватывают использование данных субъектов данных.

Раздел 1. Обязанности по уходу

Исследователи должны:

1. Приоритет конфиденциальности субъектов данных выше бизнес-целей.
2. Будьте честны, прозрачны и прямолинейны во всех отношениях.
3. Уважать права и благополучие субъектов данных и прилагать все разумные усилия для обеспечения того, чтобы субъекты данных не пострадали, не пострадали или не подверглись преследованиям в результате их участия в исследовании.
4. Всегда проводите различие между исследовательской и неисследовательской деятельностью, чтобы поддерживать уверенность общественности в достоверности исследований.
5. При участии в деятельности, не связанной с исследованиями (например, рекламная или коммерческая деятельность, направленная на субъектов данных, включая, помимо прочего, рекламу и прямой маркетинг), не разрешайте никаких прямых действий в отношении человека на основании его или ее участия в исследовании без их согласие.Такое согласие может позволить неисследовательской деятельности использовать исследовательские методы для определенных типов удовлетворенности клиентов, пользователей, сотрудников и других видов деятельности.

Раздел 2: Сбор первичных данных

Прозрачность, примечания и выбор

Исследователи должны:

1. Незамедлительно представляйте себя субъектам данных, чтобы участники могли легко проверить личность и полномочия исследователя.
2. Четко сформулируйте общую цель исследования как можно скорее методически.
3. Убедитесь, что участие является добровольным и основано на точной информации об общей цели и характере исследования.
4. Уважать право субъектов данных отклонять запросы на участие в исследовании.
5. Уважать право тех, кто уже участвует в исследованиях, прекратить свое участие или отклонить запросы на дополнительные или другие формы участия в исследованиях.
6. По запросу разрешить субъектам данных доступ, исправление или обновление любой PII, хранящейся о них.
7. Ограничьте использование стимулов только как средство поощрения участия в исследованиях.

Согласие

Исследователи должны:

1. Получите согласие субъекта данных на участие в исследовании и сбор PII или убедитесь, что согласие было надлежащим образом получено владельцем данных или источника выборки.
2. Если известно на момент сбора данных, проинформируйте субъектов данных, если есть какие-либо действия, которые потребуют повторного контакта.В таких ситуациях исследователь должен получить согласие субъекта данных на передачу PII для повторного контакта. Для повторного обращения к субъектам данных в целях контроля качества не требуется предварительного уведомления.
3. Разрешить субъектам данных отзывать свое согласие в любое время.
4. Получить согласие от субъекта данных перед использованием его / ее данных способом, который существенно отличается от того, на что согласился субъект данных.

Раздел 3: Пассивный сбор данных

Сбор данных путем наблюдения, измерения или записи действий или поведения субъекта данных] должен по возможности основываться на согласии субъекта данных.В таких ситуациях исследователи должны предоставить субъектам данных четкие и простые методы для предоставления и отзыва своего согласия.

Если получение согласия невозможно или нецелесообразно, исследователи должны иметь законные основания для сбора данных и должны удалить или скрыть любые идентифицирующие характеристики в кратчайшие оперативные сроки.

Раздел 4: Использование вторичных данных

При использовании вторичных данных исследователи должны:

1. Убедитесь, что использование не несовместимо с целью, для которой данные были изначально собраны.
2. Убедитесь, что данные не были собраны с нарушением ограничений, налагаемых законами или нормативными актами, или способами, которые не были очевидны или разумно не поняты или не ожидались субъектом данных.
3. Убедитесь, что использование совместимо с согласием, полученным при сборе данных.
4. Удовлетворять все запросы субъектов данных о том, чтобы их данные не использовались.
5. Убедитесь, что использование данных не приведет к причинению вреда субъектам данных.

Раздел 5: Защита данных и конфиденциальность

Исследователи должны:

1. Иметь политику конфиденциальности, которая легко доступна (в том числе публично доступна, если это необходимо), и четко излагает их обязательства и методы защиты данных и конфиденциальности.
2. передавать PII субъекта данных только третьей стороне [1]:
   
   1. только с согласия этого субъекта данных; или
   2. В ограниченных случаях, отвечающих интересам субъекта данных или общественности. Такие ограниченные ситуации включают, но не ограничиваются: сообщение о неблагоприятных событиях, здоровье и безопасность, а также ситуации в соответствии с требуемым юридическим процессом.
3. Гарантировать, что вся PII, собранная, полученная или обработанная исследователем или любым субподрядчиком или другим поставщиком услуг, защищена и защищена от потери, несанкционированного доступа, использования, изменения, уничтожения или разглашения путем реализации мер информационной безопасности, требуемых применимыми законами и нормативными актами. .
4. Ограничьте сбор данных тем, что необходимо для конкретных исследовательских и аналитических целей.
5. При сборе PII для исследований, которые также могут использоваться для не исследовательской деятельности, проинформируйте субъектов данных о любом использовании, не связанном с исследованиями, до сбора данных и получите их согласие на любую не исследовательскую деятельность.
6. Соблюдать все применимые международные, национальные, государственные и местные законы и постановления, а также местные кодексы поведения в отношении PII и местных вариантов определения и требований к конфиденциальным данным.

Раздел 6: Дети и уязвимые лица

Исследователи должны проявлять особую осторожность при проведении исследований с детьми и другими уязвимыми лицами. При проведении исследовательского проекта с такими лицами исследователи должны:

1. Получите поддающееся проверке согласие родителей или законных опекунов детей или других уязвимых лиц, когда это необходимо.
2. Будьте особенно внимательны при рассмотрении вопроса о привлечении к исследованиям детей и подростков (несовершеннолетних).Задаваемые вопросы должны учитывать их возраст и уровень зрелости.
3. При работе с другими уязвимыми лицами исследователи должны соблюдать все применимые законы и постановления и гарантировать, что такие люди способны принимать информированные решения и их не заставляют сотрудничать в исследованиях.

ОБЯЗАННОСТИ ПЕРЕД КЛИЕНТАМИ

Раздел 7: Честность и прозрачность

Исследователи должны:

1. Будьте честны и прозрачны во всех отношениях.
2. Точно укажите их квалификацию, навыки, опыт и ресурсы.
3. По запросу, сообщите клиенту, если какая-либо часть работы передана на субподряд.
4. Сообщать всем клиентам, когда проект ведется от имени более чем одного клиента.
5. Не использовать какие-либо данные, собранные исключительно для конкретного клиента, для каких-либо других целей без разрешения этого клиента.
6. Храните все данные и материалы исследований в соответствии с применимыми законами и нормативными актами, отраслевыми стандартами качества, процессами компании или в соответствии с требованиями конкретного клиента.
7. Добросовестно разрешать все споры с клиентами, субподрядчиками и субъектами данных.

Раздел 8: Качество исследований

Исследователи должны:

1. Разрабатывать или помогать клиентам в разработке эффективных исследований и четко сообщать о любых проблемах или ограничениях, которые могут быть связаны с выбранным планом исследования.
2. Выполняйте все работы в соответствии со спецификациями, указанными в исследовательском предложении или техническом задании.
3. Выполняйте всю работу в соответствии с принятой исследовательской практикой и принципами.Когда используются новые и появляющиеся исследовательские практики, исследователи должны гарантировать, что лежащие в основе принципы методологически обоснованы.
4. Убедитесь, что выводы и интерпретация адекватно подкреплены данными, и предоставьте такие подтверждающие данные клиенту по запросу.
5. Предоставьте техническую информацию, необходимую для того, чтобы позволить клиенту проверить соответствие работы спецификациям контракта, одновременно защищая PII (дополнительную информацию см. В Разделе 2: Сбор первичных данных, Согласие, №2).
6. Предоставлять информацию, достаточную для проведения независимой оценки качества представленных данных и обоснованности сделанных выводов
7. Не искажать объем своих знаний, подготовки и опыта.

Примечание. Субподрядчики, занимающиеся исследованиями или аналитикой, считаются исследователями.

ОБЯЗАННОСТИ КОРПОРАТИВНЫХ ИССЛЕДОВАТЕЛЕЙ

Раздел 9: Корпоративные исследователи

Корпоративные исследователи играют множество ролей в отрасли и в своей профессии; они могут быть клиентами, исследователями или и тем, и другим.Корпоративные исследователи всегда должны соблюдать все применимые требования настоящего Кодекса.

ОБЯЗАННОСТИ В ОТНОШЕНИИ СУБПОДРЯДЧИКА

Раздел 10: Субподряд

Исследователи и субподрядчики должны:

1. Убедитесь, что субподрядчикам предоставлен соответствующий уровень информации, чтобы исследователь и субподрядчик могли принять обоснованное решение относительно пригодности субподрядчика для участия.
2. Убедитесь, что любые потенциальные конфликты раскрыты и разрешены до начала любого исследовательского задания.
3. Убедитесь, что стороны поддерживают конфиденциальность и безопасность конфиденциальной и служебной информации, включая PII, которая была предоставлена ​​любой из сторон.
4. Не использовать конфиденциальную и служебную информацию любой из сторон, включая PII, незаконно или вопреки соглашению, в соответствии с которым была получена конфиденциальная или служебная информация.
5. Задокументируйте все требования к работе и конфиденциальности в письменных соглашениях, которые защищают интересы клиентов, исследователей и субподрядчиков.

ОБЯЗАННОСТИ ОБЩЕСТВЕННОСТИ

Раздел 11: Исследование для публичной версии

Исследователи должны:

1. Всегда получайте четкое разрешение от клиентов на публикацию результатов.
2. Убедитесь, что публикуемые ими результаты точно отражают данные исследования и что выполняются тщательные проверки точности всех представленных данных.
3. Предоставьте основную информацию, включая технические детали, чтобы позволить независимую оценку качества и достоверности представленных данных и сделанных выводов, если это не запрещено законными собственными или договорными ограничениями.
4. Сделать все возможное, чтобы с ними проконсультировались относительно формы и содержания публикации, когда клиент планирует опубликовать результаты исследовательского проекта. И клиент, и исследователь несут ответственность за то, чтобы опубликованные результаты не вводили в заблуждение.
5. Не разрешать связывать свое имя или название своей организации с публикацией выводов исследовательского проекта, если эти выводы не подтверждаются соответствующими данными.
6. Незамедлительно примите соответствующие меры для исправления информации, если какая-либо публичная версия окажется неверной.

ЮРИДИЧЕСКИЕ ТРЕБОВАНИЯ

Раздел 12: Требования законодательства

Участники должны:

1. Соблюдайте все применимые международные, национальные, государственные и местные законы и постановления, а также кодексы поведения исследовательской отрасли в странах, где проводится исследование.
2. Не участвовать в каких-либо актах взяточничества и не побуждать какую-либо сторону к незаконному поведению.

ОБЯЗАННОСТИ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ ПРОФЕССИИ

Раздел 13: Профессиональная ответственность

Участники должны:

1. Соблюдайте этот Кодекс.
2. Действуйте в соответствии с высокими стандартами честности, профессионализма и прозрачности во всех отношениях и практике.
3. Участвовать в конкурентной практике, которая является разумной с точки зрения интересов конкурирующих сторон и общественности и не включает в себя методы, которые по закону осуждаются как враждебные общественным интересам.

ИСПОЛНЕНИЕ

Обеспечение соблюдения Кодекса является обязанностью Комитета по стандартам Insights Association («Комитет»). Расследование нарушения Кодекса может проводиться в результате подачи жалобы или по любой другой причине, которую Insights Association сочтет целесообразной.Расследования будут включать прямой контакт с участником, вовлеченным в жалобу о нарушении Кодекса.

Расследования, в ходе которых установлено несоблюдение положений настоящего Кодекса, могут привести к санкциям, варьирующимся от вынесения частного письменного предупреждения до публичного исключения из Insights Association.

Обсуждения соблюдения и правоприменения являются конфиденциальными и не будут переданы никому, кроме тех, кому необходим доступ к информации, позволяющей им формулировать экспертные заключения.

Подача жалобы

Любое лицо, компания или организация, пострадавшие от предполагаемого нарушения Кодекса, могут подать жалобу. Если Комитету известно об обстоятельствах, при которых существует риск нанесения ущерба репутации профессии, Комитет может инициировать собственное расследование.

Жалобы на Участника также можно подать, обратившись в Insights Association по адресу [email protected] или (202) 800-2545.

Жалобы должны содержать следующую информацию:

• Заявление по делу
• Раздел (ы) Кодекса предположительно нарушил
• Подтверждающие документы и другие доказательства
• Имя и контактная информация заявителя
• Имя и контактная информация предполагаемого нарушителя (ов)

Процесс принудительного исполнения

После получения жалобы генеральный директор или назначенное лицо Insights Association после консультации с председателем комитета рассмотрит возможные нарушения Кодекса, чтобы установить или подтвердить факты и обстоятельства жалобы, в том числе с участием предполагаемого нарушителя (ов).Если Комитет определяет, что нарушение могло иметь место, предполагаемому нарушителю предоставляется письменное описание жалобы, включая подтверждающую документацию, с указанием положений Кодекса, предположительно нарушенных, и имени заявителя.

Комитет может уведомлять работодателей компании о любых заявлениях о нарушениях Кодекса сотрудниками. Работодатель может участвовать в процессе правоприменения и назначить контакт, обладающий знаниями и полномочиями, чтобы представлять работодателя.

Полная жалоба будет рассмотрена в течение 20 рабочих дней, в результате чего будут отклонены санкции с требованием корректирующих действий для предотвращения повторения. Комитет предоставит нарушителю 20 рабочих дней для ответа, на который Комитет ответит в течение 20 рабочих дней. Этот график может быть приостановлен до разрешения внешнего судебного дела, связанного с жалобой. Решение Комитета может быть обжаловано в Совет директоров Insights Association. Расходы, понесенные в связи с предполагаемым нарушением, не возмещаются.

Санкции

Комитет может применять следующие виды санкций:

• Предупреждение — Неофициальное уведомление об осуждении.
• Выговор — Официальное порицание.
• Приостановление — Приостановление членства в Insights Association. По окончании приостановки член может быть восстановлен Комитетом, если были приняты меры по исправлению положения, гарантирующие, что нарушение (я), указанное в жалобе, не повторится.Если исправительные меры не принимаются или считаются недостаточными, Комитет может рассмотреть вопрос о высылке.
• Исключение — Если участник исключен, он может подать заявление о восстановлении на работе не менее чем через год после исключения и должен предоставить письменное заверение, что были приняты меры по исправлению положения, гарантирующие, что нарушения, указанные в жалобе, не будут повторяется.

Публичное раскрытие

Причина, обстоятельства и санкции, наложенные Комитетом, могут быть опубликованы ассоциацией и доведены до сведения равных ассоциаций или других органов:

• Публикация может включать краткое изложение решения, имя нарушителя и санкции.
• Имя заявителя не будет включаться в публикацию санкции, если заявитель не попросит об этом отдельно.

ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ УКАЗАНИЯ

Ссылка здесь для получения дополнительных указаний по конкретным исследовательским приложениям.

[1] Примечание. Субподрядчик — это третья сторона.

Коды Гармонизированной системы (HS)

Коды Гармонизированной системы (HS)

Среди отраслевых систем классификации коды Гармонизированной системы (ГС) обычно используются на протяжении всего процесса экспорта товаров.Гармонизированная система — это стандартизированный численный метод классификации продаваемых продуктов. Он используется таможенными органами по всему миру для идентификации товаров при оценке пошлин и налогов и для сбора статистических данных.

HS администрируется Всемирной таможенной организацией (WCO) и обновляется каждые пять лет. Он служит основой для систем классификации импорта и экспорта, используемых в Соединенных Штатах и ​​многими торговыми партнерами.

HS присваивает конкретные шестизначные коды для различных категорий и товаров.Странам разрешено добавлять более длинные коды к первым шести цифрам для дальнейшей классификации.

Соединенные Штаты используют 10-значный код для классификации продуктов для экспорта, известный как номер в Списке B, , где первые шесть цифр являются номером HS. В Приложении B есть номер для каждого физического продукта, от скрепок до самолетов. Список B находится в ведении Отдела внешней торговли Бюро переписи населения США.

Как вы используете код HS

Вам понадобятся оба U.S. Номер приложения B и версия кода HS для вашего продукта в другой стране во время процесса экспорта. Вы используете его для:

• Классифицировать физические товары для отправки в зарубежную страну;

• Сообщайте об отгрузках в Автоматизированной экспортной системе (AES), если их стоимость превышает 2500 долларов или для товара требуется лицензия.

• Заполните необходимую транспортную документацию, такую ​​как письмо с инструкциями грузоотправителя, коммерческий счет-фактура или сертификат происхождения;

• Определить ставки импортных тарифов (пошлин) и выяснить, соответствует ли продукт критериям преференциального тарифа в соответствии с соглашением о свободной торговле;

• Проведение маркетинговых исследований и получение торговой статистики;

• Соответствует U.S. закон, если применимо.

Как определить код приложения B вашего продукта (США)

CensusBureau предлагает бесплатный, широко используемый онлайн-инструмент поиска по Графику B, который может помочь вам классифицировать ваши продукты. Инструмент поиска по списку B — это наиболее часто используемый метод для классификации продуктов. На сайте представлены учебные ресурсы, которые помогут вам лучше определить свой номер в Списке B, а также контактная информация для получения помощи.

Если ваш продукт трудно классифицировать, база данных онлайн-поисковой системы таможенных постановлений (CROSS) может помочь вам найти его код в Приложении B.CROSS содержит официальные юридически обязательные постановления, полученные на основании запросов других экспортеров и импортеров о кодах Приложения B. Используйте эту базу данных, чтобы определить, запрашивали ли другие экспортеры или импортеры вынесение постановления в отношении того же или подобного продукта, и если да, то каково это постановление.

Особые ситуации:

• Доставка нескольких товаров комплектом : По большей части, определить код продукта из Списка B несложно. Например, велосипед в разобранном виде, который продается в коробке, содержащей раму велосипеда, рули, педали и сиденье, классифицируется как велосипед (поскольку товар продается как единое целое), а не как несколько различных компонентов.Однако некоторые наборы сложнее классифицировать. Правило 3 Общих правил толкования (GRI) Согласованного тарифного плана касается составных товаров, смесей и предметов, которые продаются в комплекте. GRI установил трехэтапный процесс определения кода Приложения B в таких ситуациях; введение к официальной публикации Приложения B содержит соответствующий отрывок.
• Текстиль / одежда, отправленные комплектом: Правила, регулирующие коды Приложения B для текстильных изделий и комплектов одежды, уникальны.См. GRI Глава 50, Примечание 14 для получения дополнительной информации.

Как определить иностранный код ГСН вашего продукта

Чтобы определить код ТН ВЭД для вашего продукта в другой стране, вы можете использовать инструмент поиска в базе данных иностранных тарифов, такой как База данных таможенной информации.

Данные МВФ

Базы данных «Перспективы развития мировой экономики» (WEO)

Подробнее

Международная финансовая статистика (IFS)

Подробнее

Статистические данные МВФ

Портал данных

Основные глобальные индикаторы (PGI)

Подробнее

Global Housing Watch

Подробнее

Статистика платежного баланса (BOPS)

Подробнее

Таксономия мер управления потоками капитала Новый

Таксономия мер управления потоками капитала (Таксономия) содержит информацию о мерах, оцениваемых персоналом Фонда как меры управления потоками капитала (CFM) и обсуждаемых в опубликованных отчетах персонала МВФ с момента принятия Институционального взгляда на либерализацию и управление потоками капитала. (IV) в ноябре 2012 г.

Скачать PDF

Скачать Excel

Скоординированное исследование прямых инвестиций (CDIS) Новый

Подробнее

Скоординированное обследование портфельных инвестиций (CPIS) Новый

Подробнее

Валютная структура официальных валютных резервов (COFER)

Подробнее

Валютная структура официальных активов в иностранной валюте

Шаблон данных о международных резервах и ликвидности в иностранной валюте

Подробнее

Управление торговой статистики (DOTS)

Подробнее

Статистика государственных финансов (GFS)

Подробнее

Обзор финансового доступа (FAS)

Подробнее

Показатели финансовой устойчивости (ИФУ)

Подробнее

Заметки о наблюдении G-20

Подробнее

Объединенный центр внешней задолженности

Подробнее

База данных обзора макропруденциальной политики Новый

Предоставляет информацию о пруденциальных мерах, принятых для сдерживания системных рисков, и институциональных механизмах, поддерживающих макропруденциальную политику в странах-членах.

Подробнее

Мониторинг базы данных по механизмам финансирования (MONA)

Подробнее

Цены на первичные сырьевые товары

Подробнее

Централизованная база данных статистики долга государственного сектора

Подробнее

Квартальная статистика внешнего долга (QEDS)

Подробнее

Финансовые данные МВФ по странам

Подробнее

Финансовые данные МВФ по темам

Финансовая деятельность МВФ

Подробнее

Финансовые ресурсы и ликвидность МВФ

Подробнее

Финансовые операции МВФ (ежеквартально)

Подробнее

Финансовая отчетность МВФ (квартальная)

Подробнее

Годовой отчет

Подробнее

Корректировки процентной ставки по СДР, ставки вознаграждения, ставки сбора и распределения бремени

Подробнее

Расчет процентной ставки по СДР

Подробнее

Оценка SDR

Подробнее

Новая корзина SDR

Подробнее

Просмотр аналитической информации для вашей организации

Все члены организации могут просматривать аналитическую информацию об организации. Для получения дополнительной информации см. «Уровни разрешений для организации».

Вы можете использовать аналитику деятельности организации, чтобы лучше понять, как члены вашей организации используют GitHub для совместной работы и работы над кодом. Аналитика зависимостей может помочь вам отслеживать, сообщать и действовать в отношении использования открытого исходного кода в вашей организации.

Примечание. Статистика деятельности организации в настоящее время находится на стадии публичного бета-тестирования и может быть изменена.

С помощью аналитических данных о деятельности организации вы можете просматривать еженедельные, ежемесячные и ежегодные визуализации данных всей вашей организации или конкретных репозиториев, включая задачи и запросы на вытягивание, основные используемые языки и совокупную информацию о том, где члены вашей организации проводят свое время.

1. В правом верхнем углу GitHub щелкните фотографию своего профиля, затем щелкните Ваши организации .
2. Щелкните название своей организации.
3. Под названием своей организации щелкните Insights .
4. При желании в правом верхнем углу страницы выберите просмотр данных за последние 1 неделю , 1 месяц или 1 год .
5. При желании в правом верхнем углу страницы выберите просмотр данных для трех репозиториев и нажмите Применить .

Благодаря анализу зависимостей вы можете просматривать уязвимости, лицензии и другую важную информацию для проектов с открытым исходным кодом, от которых зависит ваша организация.

1. В правом верхнем углу GitHub щелкните фотографию своего профиля, затем щелкните Ваши организации .
2. Щелкните название своей организации.
3. Под названием своей организации щелкните Insights .
4. Чтобы просмотреть зависимости для этой организации, щелкните Зависимости .
5. Чтобы просмотреть информацию о зависимостях для всех организаций GitHub Enterprise Cloud, щелкните Мои организации .
6. Вы можете щелкнуть результаты на графиках Open Security Advisory и Licenses , чтобы отфильтровать их по статусу уязвимости, лицензии или их комбинации.
7. Вы можете нажать на иждивенцев рядом с каждой уязвимостью, чтобы увидеть, какие иждивенцы в вашей организации используют каждую библиотеку.

   No related posts.