Ошибка валидации данных аэрофлот что это

Каждый сайт, который создает компания, должен отвечать принятым стандартам. В первую очередь затем, чтобы он попадал в поисковую выдачу и был удобен для пользователей. Если код страниц содержит ошибки, неточности, он становится “невалидным”, то есть не соответствующим требованиям. В результате интернет-ресурс не увидят пользователи или информация на нем будет отображаться некорректно. 

В этой статье рассмотрим, что такое валидность, какие могут быть ошибки в HTML-разметке и как их устранить.

Что такое HTML-ошибка валидации и зачем она нужна

Под понятием  “валидация” подразумевается процесс онлайн-проверки HTML-кода страницы на соответствие стандартам w3c. Эти стандарты были разработаны Организацией всемирной паутины и стандартов качества разметки. Сама организация продвигает идею унификации сайтов по HTML-коду — чтобы каждому пользователю, вне зависимости от браузера или устройства, было удобно использовать ресурс.

Если код отвечает стандартам, то его называют валидным. Браузеры могут его прочитать, загрузить страницы, а поисковые системы легко находят страницу по соответствующему запросу. 

Чем опасны ошибки в разметке

Ошибки валидации могут разными — видимыми для глаза простого пользователя или такими, которые можно засечь только с помощью специальных программ. В первом случае кроме технических проблем, ошибки в разметке приводят к негативному пользовательскому опыту. 

К наиболее распространённым последствиям ошибок в коде HTML-разметки также относят сбои в нормальной работе сайта и помехи в продвижении ресурса в поисковых системах.

Рассмотрим несколько примеров, как ошибки могут проявляться при работе:

• Медленно подгружается страница 

Согласно исследованию Unbounce, более четверти пользователей покидают страницу, если её загрузка занимает более 3 секунд, ещё треть  уходит после 6 секунд;

• Не видна часть текстовых, фото и видео-блоков 

Эта проблема делает контент для пользователей неинформативным, поэтому они в большинстве случаев уходят со страницы, не досмотрев её до конца;

• Страница может остаться не проиндексированной

Если поисковый робот распознает недочёт в разметке, он может пропустить страницу и прервать её размещение в поисковых системах;

• Разное отображение страниц на разных устройствах

Например, на компьютере или ноутбуке страница будет выглядеть хорошо, а на мобильных гаджетах половина кнопок и изображений будет попросту не видна.

Из-за этих ошибок пользователь не сможет нормально работать с ресурсом. Единственное решение для него — закрыть вкладку и найти нужную информацию на другом сайте. Так количество посетителей сайта постепенно уменьшается, он перестает попадать в поисковую выдачу  —  в результате ресурс становится бесполезным и пропадает в пучине Интернета.

Как проверить ошибки валидации

Владельцы ресурсов используют 2 способа онлайн-проверки сайтов на наличие ошибок — технический аудит или использование валидаторов. 

Первый случай подходит для серьёзных проблем и масштабных сайтов. Валидаторами же пользуются ежедневно. Наиболее популярный — сервис The W3C Markup Validation Service. Он сканирует сайт и сравнивает код на соответствие стандартам W3C. Валидатор выдаёт 2 типа несоответствий разметки стандартам W3C: предупреждения и ошибки. 

Давайте рассмотрим каждый из типов чуть подробнее.

Предупреждения

Предупреждения отмечают незначительные проблемы, которые не влияют на работу ресурса. Они появляются из-за расхождений написания разметки со стандартами W3C. 

Тем не менее, предупреждения всё равно нужно устранять, так как из-за них сайт может работать медленнее — например, по сравнению с конкурентами с такими же сайтами.

Примером предупреждения может быть указание на отсутствие тега alt у изображения. 

Ошибки

Ошибки  —  это те проблемы, которые требуют обязательного устранения. 

Они представляют угрозу для корректной работы сайта: например, из-за них могут скрываться разные блоки  — текстовые, фото, видео. А в некоторых более запущенных случаях содержимое страницы может вовсе не отображаться, и сам ресурс не будет загружаться. Поэтому после проверки уделять внимание ошибкам с красными отметками нужно в первую очередь.

Распространённым примером ошибки может быть отсутствие тега <!DOCTYPE html> в начале страницы, который помогает информации преобразоваться в разметку. 

Пример прохождения валидации для страницы сайта

Рассмотрим процесс валидации на примере сайта avavax.ru, который создали на WordPress.

В результате проверки валидатор выдал 17 замечаний. После анализа отчета их можно свести к 3 основным:

1. атрибут ‘text/javascript’ не требуется при подключении скрипта;
2. атрибут ‘text/css’ не требуется при подключении стиля;
3. у одного из элементов section нет внутри заголовка h1-h6.

Первое и второе замечания генерирует сам движок WordPress, поэтому разработчикам не нужно их убирать. Третье же замечание предполагает, что каждый блок текста должен иметь заголовок, даже если это не всегда необходимо или видно для читателя. 

Решить проблемы с предупреждениями для стилей и скриптов можно через добавление кода в файл темы function.php.

Для этого на хук wp_loaded нужно повесить функцию output_buffer_start(), которая загрузит весь генерируемый код html в буфер. При выводе в буфер вызывается функция output_callback($tag), которая просматривает все теги, находит нежелательные атрибуты с помощью регулярных выражений и заменяет их пробелами. Затем на хук ‘shutdown вешается функция output_buffer_end(), которая возвращает обработанное содержимое буфера.

Для исправления семантики на сайте нужно использовать заголовки. Валидатор выдаёт предупреждение на секцию about, которая содержит фото и краткий текст. Валидатор требует, чтобы в каждой секции был заголовок. Для исправления предупреждения нужно добавить заголовок, но сделать это  так, чтобы его не было видно пользователям:

1. Добавить заголовок в код:  <h3>Обо мне</h3>

Отключить отображение заголовка:

1 #about h3 {
2 display: none;
3 }

После этой части заголовок будет в коде, но валидатор его увидит, а посетитель — нет. 

За 3 действия удалось убрать все предупреждения, чтобы качество кода устроило валидатор. Это подтверждается зелёной строкой с надписью: “Document checking completed. No errors or warnings to show”.

Как исправить ошибку валидации

Всё зависит от того, какими техническими знаниями обладает владелец ресурса. Он может сделать это сам, вручную. Делать это нужно постепенно, разбирая ошибку за ошибкой. Но нужно понимать, что если при проверке валидатором было выявлено 100 проблем — все 100 нужно обязательно решить. 

Поэтому если навыков и знаний не хватает, лучше привлечь сторонних специалистов для улучшения качества разметки. Это могут быть как фрилансеры, так и профессиональные веб-агентства. При выборе хорошего специалиста, результат будет гарантироваться в любом случае, но лучше, чтобы в договоре оказания услуг будут чётко прописаны цели проведения аудита и гарантии решения проблем с сайтом. 

Если объём работ большой, выгоднее заказать профессиональный аудит сайта. С его помощью можно обнаружить разные виды ошибок, улучшить внешний вид и привлекательность интернет-ресурса для поисковых ботов, обычных пользователей, а также повысить скорость загрузки страниц, сделать качественную верстку и избавиться от переспама.

Плагины для браузеров, которые помогут найти ошибки в коде

Для поиска ошибок валидации можно использовать и встроенные в браузеры плагины. Они помогут быстро находить неточности еще на этапе создания кода. 

Для каждого браузера есть свой адаптивный плагин:

• HTML Validator для браузера Firefox;
• HTML Validator for Chrome;
• HTML5 Editor для Opera.

С помощью этих инструментов можно не допускать проблем, которые помешают нормальному запуску сайта. Плагины помогут оценить качество внешней и внутренней оптимизации, контента и другие характеристики.

Коротко о главном

Валидация — процесс выявления проблем с HTML-разметкой сайта и ее соответствия стандартам W3C. Это унифицированные правила, с помощью которых сайт может нормально работать и отображаться и для поисковых роботов, и для пользователей. 

Проверку ресурса можно проводить тремя путями: валидаторами, специалистам полномасштабного аудита и плагинами в браузере. В большинстве случаев валидатор — самое удобное и быстрое решение для поиска проблем. С его помощью можно выявить 2 типа проблем с разметкой — предупреждения и ошибки. 

Работать необходимо сразу с двумя типами ошибок. Даже если предупреждение не приведет к неисправности сайта, оставлять без внимания проблемные блоки нельзя, так как это снизит привлекательность ресурса в глазах пользователя. Ошибки же могут привести к невозможности отображения блоков на сайте, понижению сайта в поисковой выдаче или полному игнорированию ресурса со стороны поискового бота.

Даже у крупных сайтов с миллионной аудиторией, например, Яндекс.Дзен или ВКонтакте, есть проблемы с кодом. Но комплексный подход к решению проблем помогает устранять серьёзные моменты своевременно. Нужно развивать сайт всесторонне, чтобы получить результат от его существования и поддержки. Если самостоятельно разобраться с проблемами не получается, не стоит “доламывать” — лучше обратиться за помощью к профессионалам, например, агентствам по веб-аудиту. 

Наличие ошибок в коде страницы сайта всегда влечет за собой негативные последствия – от ухудшения позиций в ранжировании до жалоб со стороны пользователей. Ошибки валидации могут наблюдаться как на главной, так и на иных веб-страницах, их наличие свидетельствует о том, что ресурс является невалидным. Некоторые проблемы замечают даже неподготовленные пользователи, другие невозможно обнаружить без предварительного аудита, анализа. О том, что такое ошибки валидации и как их обнаружить, мы сейчас расскажем.

Ошибка валидации, что это такое?

Для написания страниц используется HTML – стандартизированный язык разметки, применяемый в веб-разработке. HTML, как любой другой язык, имеет специфические особенности синтаксиса, грамматики и т. д. Если во время написания кода правила не учитываются, то после запуска сайта будут появляться различные виды проблем. Если HTML-код ресурса не соответствует стандарту W3C, то он является невалидным, о чем мы писали выше.

Почему ошибки валидации сайта оказывают влияние на ранжирование, восприятие?

Наличие погрешностей в коде – проблема, с которой необходимо бороться сразу после обнаружения. Поисковые системы «читают» HTML-код, если он некорректный, то процесс индексации и ранжирования может быть затруднен. Поисковые роботы должны понимать, каким является ресурс, что он предлагает, какие запросы использует. Особо критичны такие ситуации для ресурсов, имеющих большое количество веб-страниц.

Как проверить ошибки валидации?

Для этой работы используется либо технический аудит сайта, либо валидаторы, которые ищут проблемы автоматически. Одним из самых популярных является сервис The W3C Markup Validation Service, выполняющий сканирование с оглядкой на World Wide Web Consortium (W3C). Рассматриваемый валидатор предлагает три способа, с помощью которых можно осуществить проверку сайта:

• ввод URL-адреса страниц, которые необходимо просканировать;
• загрузка файла страницы;
• ввод части HTML-кода, нуждающегося в проверке.

После завершения проверки вы получите развернутый список выявленных проблем, дополненных описанием, ссылками на стандарты W3C. По ходу анализа вы увидите слабые места со ссылками на правила, что позволит самостоятельно исправить проблему.

Существуют другие сервисы, позволяющие выполнить проверку валидности кода:

• Dr. Watson. Проверяет скорость загрузки страниц, орфографию, ссылки, а также исходный код;
• InternetSupervision.com. Отслеживает производительность сайта, проверяет доступность HTML.

Плагины для браузеров, которые помогут найти ошибки в коде

Решить рассматриваемую задачу можно с помощью плагинов, адаптированных под конкретный браузер. Можно использовать следующие инструменты (бесплатные):

• HTML Validator для браузера Firefox;
• HTML Validator for Chrome;
• Validate HTML для Firefox.

После проверки нужно решить, будете ли вы устранять выявленные ошибки. Многие эксперты акцентируют внимание на том, что поисковые системы сегодня уделяют больше внимания качеству внешней/внутренней оптимизации, контенту, другим характеристикам. Однако валидность нельзя оставлять без внимания, ведь если даже обнаруженные проблемы не будут мешать поисковым ботам, то они точно начнут раздражать посетителей сайта.

Как исправить ошибку валидации?

В первую очередь нужно сосредоточить внимание на слабых местах, связанных с контентом – это то, что важно для поисковых систем. Если во время сканирования было выявлено более 25 проблем, то их нельзя игнорировать из-за ряда причин:

• частичная индексация;
• медленная загрузка;
• баги, возникающие во время непосредственной коммуникации пользователя с ресурсом.

Например, игнорирование ошибок может привести к тому, что некоторые страницы не будут проиндексированы. Для решения рассматриваемой проблемы можно привлечь опытного фрилансера, однако лучшее решение – заказ услуги в веб-агентстве, что позволит исправить, а не усугубить ситуацию.

Технический и SEO-аудит

Выявление ошибок – первый шаг, ведь их еще нужно будет устранить. При наличии большого пула проблем целесообразно заказать профессиональный аудит сайта. Он поможет найти разные виды ошибок, повысит привлекательность ресурса для поисковых ботов, обычных пользователей: скорость загрузки страниц, верстка, переспам, другое.

В заключение

На всех сайтах наблюдаются ошибки валидации – их невозможно искоренить полностью, но и оставлять без внимания не стоит. Например, если провести проверку сайтов Google или «Яндекс», то можно увидеть ошибки, однако это не означает, что стоит вздохнуть спокойно и закрыть глаза на происходящее. Владелец сайта должен ставить во главу угла комплексное развитие, при таком подходе ресурс будет наполняться, обновляться и «лечиться» своевременно. Если проблем мало, то можно попробовать устранить их своими силами или с помощью привлечения стороннего частного специалиста. В остальных случаях лучше заказать услугу у проверенного подрядчика.

Валидация — это проверка значений, указанных пользователем, и отображение найденных ошибок.

Принципы

Задача дизайнера — сделать так, чтобы пользователь не совершил ошибку и валидация не понадобилась, для этого:

1. Ограничьте выбор заведомо неверных значений в списке: блокируйте эти значения или не показывайте в списке.
2. Ограничьте ввод неподходящих символов. Если в поле нужно вводить только цифры, и это очевидно пользователю, игнорируйте ввод букв вместо того, чтобы показать ошибку. Используйте маски в полях, где у значений известен формат.
3. Пишите подсказки для заполнения формы. Например, плейсхолдер в полях ввода.

Валидация на только что открытой пустой форме запрещена. Исключение — черновики, когда пользователь уже заполнял эту форму, через какое-то время вернулся к ней, а она заполнена с ошибками.

Виды валидации

Существует три вида валидаций: мгновенная, по потере фокуса и по отправке формы.

Чем раньше интерфейс сообщает об ошибке, тем лучше — пользователю проще вернуться и исправить ошибку.

Самый быстрый способ сообщить об ошибке — мгновенная валидация. Но она возможна только в тех случаях, когда в процессе ввода понятно, что значение некорректное. Обычно такие ошибки связаны с неправильной раскладкой клавиатуры (кириллица вместо латиницы) или вводом букв в цифровое поле (ИНН, КПП и др.) Для этих случаев мы используем поля с масками: ввод неподходящих символов в них заблокирован. Поэтому в наших интерфейсах есть только два вида валидации:

• по потере фокуса
  — основной вид валидации
• по отправке формы
  — для тех случаев, когда валидация по потере фокуса невозможна.

Валидация по потере фокуса

Когда использовать

Как работает

Не валидируйте поля на пустоту по потере фокуса — не показывайте ошибку если поле не заполнено, возможно пользователь вернется и заполнит поле чуть позже. Показывать ошибку в таких случаях можно только после отправки формы.

Валидация срабатывает сразу после потери фокуса, если значение в поле заполнено. Если найдена ошибка, поле подсвечивается красным. Фокус в это поле автоматически не возвращается:

Текст ошибки появляется в тултипе, когда поле получает наведение или фокус:

Поле с ошибкой должно остаться подсвеченным, если оно получило фокус, его значение не исправляли, а затем оно потеряло фокус.

Красная подсветка снимается с поля, как только пользователь начал исправлять ошибочное значение.

Валидация при отправке формы

Когда использовать

Используйте этот вид валидации, когда нельзя проверить поля по потере фокуса. Например, для проверки заполнения обязательных полей.

Как работает

Проверка происходит после того, как пользователь нажал кнопку отправки данных: все поля с ошибками на форме подсвечиваются, страница прокручивается к первому полю с ошибкой, фокус перемещается в это поле, курсор встает в конец строки, рядом с полем появляется тултип с подсказкой.

При прокрутке к первому полю от верхней границы окна до ошибочного поля остается отступ 48px — шесть модулей .

Блокирование кнопки отправки

В небольших формах вместо проверки заполнения обязательных полей можно блокировать кнопку отправки формы. Используйте это поведение, когда очевидно, почему кнопка отправки формы неактивна. Например, на форме входа:

Как только заполнены все обязательные поля — кнопка становится активной. Если после этого пользователь стер значение в одном из полей — кнопка снова должна стать не активной.

Сообщения об ошибках

Об ошибках можно сообщать двумя способами:

Тултипы

Как работают

Тултип с подсказкой появляется в двух случаях:

1. При наведении на поле с ошибкой.
2. Когда поле с ошибкой получает фокус.

Если значение в поле с ошибкой было изменено, потеряло фокус, а потом заново оказалось в фокусе — тултип с текстом старой ошибки уже не возникает. Это правило одинаково работает для всех типов валидаций: и по потере фокуса, и при отправке формы.

Тултип по наведению перекрывает тултип по фокусу.

Тултип может появляться сверху или справа от контрола с ошибкой, так чтобы он не перекрывал полезную информацию:

Единообразие поведения и внешнего вида

Показывайте тултипы справа от полей. Eсли в этом случае они перекрывают важное содержимое на странице, выводите тултипы сверху. Придерживайтесь единообразия, но помните, что контент важнее него.

Красные тексты на странице

Как работают

Красный текст ошибки появляется сразу, как только произошла валидация и ошибочное поле подсветилось.

Как только пользователь начал исправлять значение, красная подсветка поля исчезает, и цвет текста ошибки меняется на — 
#333.

Текст ошибки пропадает по потере фокуса и больше не появляется, если поле заново получает фокус. Это правило одинаково работает для всех типов валидаций: и по потере фокуса, и при отправке формы.

Выводите текст ошибки справа, если на форме есть место, а само сообщение короткое. Так форму не придется раздвигать, чтобы показать ошибку.

Если справа от поля нет места для текста, раздвигайте форму и выводите сообщение под полем.

На более сложных формах выводите сообщение об ошибке в тултипе.

Валидация зависимых полей

Зависимые поля — это поля, значение которых зависит друг от друга.

Ошибки, которые связаны с нарушением зависимости полей, мы показываем после сабмита формы. Например, ИНН и КПП. Если пользователь указал ИНН из 10 цифр, а поле с КПП оставил пустым, после отправки формы пустое поле с КПП будет подсвечено.

ИНН может быть двух видов:

• 10-значный у юридических лиц
• 12-значный у ИП.

Если пользователь указал ИНН из 12 цифр, значит организация — индивидуальный предприниматель, и у нее нет КПП, значит поле КПП заполнять не нужно. И наоборот, если заполнено КПП, а ИНН указан 12-значный, возможно неверно указан ИНН.

Подсветка зависимых полей пропадает, как только пользователь начал исправлять значение в одном из этих полей.

Если при заполнении зависимого поля нарушен формат значения, сообщайте о такой ошибке при потере фокуса. Например, пользователь ввел 3 цифры в поле ИНН и убрал фокус. Такое поле должно подсветиться сразу же.

Пример

Есть форма из 5 полей:

• Название организации
  — простое текстовое, обязательное
• ИНН
  — 10 или 12 цифр, проверка контрольной суммы по потере фокуса, обязательное
• КПП
  — 9 цифр с проверкой контрольной суммы по потере фокуса, обязательное, если ИНН состоит из 10 цифр
• Электронная почта
  — адрес почты, проверка по потере фокуса по маске [email protected], необязательное
• Телефон
  — международный формат, проверка по потере фокуса по маске +00000000000, обязательное

Валидация является одним из самых важных аспектов хорошего веб-дизайна. Давайте рассмотрим, что это такое и как проверить HTML код на валидность. В качестве примера возьмем самую распространенную систему управления контентом (CMS) – WordPress. После чего мы поделимся перечнем ошибок, с которыми столкнулись на практике и, самое главное, предложим свои, проверенные, методы по их устранению.

Зачем необходима проверка на валидность сайта

Проще говоря, проверка веб-страницы позволит определить, соответствует ли она стандартам, разработанным Консорциумом Всемирной паутины (W3C). Обычно это делается путем проверки отдельных страниц на валидность с помощью онлайн-сервиса проверки от W3C .

Подобно правилам грамматики на разных языках, есть также правила в программировании. Проверка позволяет увидеть, соответствует ли страница этим правилам, а в случае наличия ошибок и предупреждений будут предоставлены рекомендации по их устранению. Подробнее о необходимости такой проверки рассмотрим ниже.

На что влияет валидность сайта

Вы когда-нибудь задумывались о том, как браузеры “читают” веб-страницу? У них есть “двигатели” для анализа кода и преобразования его в визуальный вид для людей. К сожалению, у каждого браузера есть собственный механизм обработки кода, и это может привести к отображению ваших страниц по-разному.

Некорректная веб-страница может быть прочитана браузерами по-разному. Это приведет к тому, что ваши посетители, возможно, даже не смогут правильно увидеть контент страницы в своих браузерах. Валидация в дальнейшем позволит исправить почти все основные различия и делает вашу веб-страницу доступной для чтения почти всеми веб-браузерами (чаще всего исключением становится Internet Explorer старых версий). Отсюда и появился термин “кроссбраузерная верстка” – т.е. верстка, которая одинаково хороша (совместима) для всех популярных браузеров.

А как же это повлияет на SEO? Важно понимать, что роботы поисковых систем любят семантические веб-страницы. Семантическая верстка, согласно данным Википедии, – это подход к созданию веб-страниц на языке HTML, основанный на использовании HTML тегов в соответствии с их семантикой (предназначением). Кроме того, структурная семантическая веб-страница позволяет поисковым роботам более точно определять значимость, как отдельных элементов веб-страницы, так и всего текста в целом. По заверению Google, валидный код никак не влияет на ранжирование страниц. Но при этом наличие ошибок в коде способно негативно повлиять на сканирование микроразметки и адаптированностью под мобильные устройства.

Инструменты проверки для вашего сайта

Понимая необходимость отсутствия ошибок валидации на страницах сайта, давайте рассмотрим, как осуществить поиск данных ошибок.

Существует множество бесплатных сервисов для проверки сайта, такие как Markup Validation Service W3C , Web Page Analyzer , Browsershots и другие.

Разбор ошибок валидации сайта

Наконец-то появилось свободное время между бесконечной чередой заказов, и я решил заняться своим блогом. Попробуем его улучшить в плане валидации. Ниже в статье я расскажу, что такое валидация сайта, кода html и css, зачем она нужна и как привести сайт к стандартам на конкретном примере.

Что такое валидация сайта?

Простыми словами – это проверка на соответствие стандартам. Чтобы любой браузер мог отображать ваш сайт корректно. Большое влияние валидность сайта на продвижение не оказывает, но хуже точно не будет.

Конкретный пример прохождения валидации для страницы сайта

Возьмем первую попавшуюся страницу на моем сайте — Кодирование и декодирование base64 на Java 8. Забьем адрес страницы в валидатор и смотрим результат:

Errors found while checking this document as HTML 4.01 Transitional!
Result: 105 Errors, 67 warning(s)
Да уж, картина вырисовывается неприятная: больше сотни ошибок и 67 предупреждений – как вообще поисковики индексируют мой блог, и заходят люди? Но не будем огорчаться, а научимся проходить валидацию, справлять ошибки. Итак, первое предупреждение:

Unable to Determine Parse Mode!
The validator can process documents either as XML (for document types such as XHTML, SVG, etc.) or SGML (for HTML 4.01 and prior versions). For this document, the information available was not sufficient to determine the parsing mode unambiguously, because:
the MIME Media Type (text/html) can be used for XML or SGML document types
No known Document Type could be detected
No XML declaration (e.g ) could be found at the beginning of the document.
No XML namespace (e.g ) could be found at the root of the document.
As a default, the validator is falling back to SGML mode.
Warning No DOCTYPE found! Checking with default HTML 4.01 Transitional Document Type.
No DOCTYPE Declaration could be found or recognized in this document. This generally means that the document is not declaring its Document Type at the top. It can also mean that the DOCTYPE declaration contains a spelling error, or that it is not using the correct syntax.
The document was checked using a default «fallback» Document Type Definition that closely resembles “HTML 4.01 Transitional”.
Это одно и тоже. А исправляется просто: в самом начале страницы добавить тег:

Проверяем,что у нас получилось и видим, что одним этим тегом мы убрали 105 ошибок и 3 предупреждения! Теперь у нас осталось только 64 предупреждения. Начинаем разбирать их по одному.

Warning: The type attribute for the style element is not needed and should be omitted.
From line 5, column 1; to line 5, column 23
/x-icon»>↩

17.02.2022     Аэрофлот, российские авиакомпании

Обращаем внимание на строгое соблюдение требований при оформлении субсидируемых перевозок, а именно: 

1. При оформлении бронирования по программе «Дальний Восток» для жителей ДФО в обязательном порядке на каждого пассажира (кроме INF без места) дополнительно вводится элемент «SSR OTHS/RESIDENCE» с указанием соответствующего кода региона ДФО и названия населенного пункта, где пассажир зарегистрирован по месту жительства в строгом соответствии с Инструкцией по оформлению субсидируемых перевозок.

Примеры внесения элементов «SSR OTHS/RESIDENCE» для разных систем бронирования указаны в данной инструкции.

Регулярные нарушения:

Билеты оформлены по заграничному паспорту.

Элемент SSR OTHS/RESIDENCE в PNR отсутствует.

Элемент SSR OTHS/RESIDENCE введен с нарушением установленного формата:

— не указан номер пассажира (в случае включения в бронирование более одного пассажира);

— вместо названия населенного пункта указано название региона;

— в PNR GDS Галилео отсутствует обязательная точка после номера пассажира;

— один элемент с кодом населенного пункта введен сразу на нескольких пассажиров;

— внесены недопустимые или лишние буквы/символы в названии населенного пункта или перед ним;

— добавлен код полетного сегмента;

— введено два элемента «SSR OTHS/RESIDENCE» на одного пассажира. 

Важно: Если в GDS Амадеус, Галилео или Сейбр элемент SSR OTHS внесен с ошибкой и его необходимо заменить, то нужно внести новый SSR с верной информацией, а для удаления старого элемента обратиться на Helpdesk по e-mail: [email protected] с указанием некорректного SSR, который нужно удалить.

 2. При оформлении авиаперевозок по программе для льготных категорий граждан по тарифу PMCSOC (гражданам РФ, имеющим статус многодетной семьи) необходимо усилить контроль в части проверки срока действия подтверждающих документов (удостоверение многодетной семьи или иные документы, подтверждающие статус многодетной семьи в порядке, установленном нормативными правовыми актами субъектов РФ).

Регулярные нарушения:

Не указана дата выдачи удостоверения/справки.

Не указан срок действия подтверждающего документа.

Не соблюдается формат внесения информации в поле Endorsements/Restrictions.

Билеты на детей оформлены по тарифу PMCSOC. 

Важно: Согласно Инструкции оформление авиабилетов по тарифу PMCSOC осуществляется только тем гражданам РФ, которые не подпадают ни под одну из других категорий пассажиров для льготной перевозки, но имеют статус многодетной семьи.

Оформление авиабилетов для детей от 2 и до наступления 12 лет (на дату начала перевозки), в т.ч. младенцам с местом, осуществляется по тарифу PCHSOC.

Оформление авиабилетов для несопровождаемых детей от 5 до 12 лет и старше осуществляется по тарифу PZZSOC. Если сопровождение на ребенка от 5 до 12 лет оформляется только в одну сторону, необходимо оформлять два билета, один (на ребенка с сопровождением) по тарифу PCHSOC, второй (на несопровождаемого ребенка) по тарифу PZZSOC.

3. Напоминаем, что в случае получения запроса по электронной почте от ДБУ о необходимости направить недостающие/корректные подтверждающие документы, ТСП и Агенты должны предоставить их в течение 48 часов с момента запроса:

— Агенты BSP направляют запрашиваемые документы ответным письмом по электронной почте;

— ТСП, Агенты, работающие в рамках прямого агентского соглашения, и Агенты ТКП должны прикрепить скан-копии запрашиваемых документов в соответствующей системе отчетности (ИС СОФИ/SIRAX-Портал/TCH Connect).

Скан-копии запрашиваемых документов необходимо разместить единым файлом на одного пассажира в формате PDF, в имени файла указать «_корр».

В обязательном порядке в ответном письме на запрос ДБУ по электронной почте сообщить, что запрошенные документы размещены в системе отчетности. При этом скан-копии документов к ответному письму прикреплять не требуется. 

Напоминаем, что за нарушение правил оформления субсидированных перевозок помимо компенсации причиненного убытка на агентов дополнительно налагается штраф 6000 руб. за каждое PNR или авиабилет (в зависимости от того, где допущено нарушение) согласно п.20 ADM-политики ПАО «Аэрофлот» (п.19 ADM-политики ПАО «Аэрофлот» для агентов АО «ТКП»).

        Кроме того в части нарушения отчетности может быть выставлен ADM согласно п.3 ADM-политики ПАО «Аэрофлот» (п.2 ADM-политики ПАО «Аэрофлот» для агентов АО «ТКП»).

Аэрофлот, российские авиакомпании

Бизнесмены полагаются на высококачественные данные для принятия важных стратегических решений. Конечные пользователи теряют доверие к данным, когда они неточны и неполны, что ограничивает их использование.

Предприятия используют проверку данных для повышения качества данных, обеспечивая их правильность и полноту. Валидация данных — это набор методов и процессов, которые команды по работе с данными используют для поддержания высокого качества своих данных.

Теперь давайте обсудим, почему предприятия и команды по работе с данными должны проверять свои данные. Мы также поговорим о ее типах, плюсах и минусах.

Что такое проверка данных?

Проверка данных — это процесс проверки данных на соответствие требованиям путем сравнения их с набором правил, которые уже установлены или определены. Эта процедура подразумевает выполнение серии проверок, известных как процедуры проверки. Простые проверки гарантируют, что дата рождения содержит только цифры, а более сложные проверки включают структурированные условные проверки.

Проверка данных позволяет убедиться в том, что данные чистые, точные и пригодные для использования. Импортировать, сохранять или использовать следует только проверенные данные; в противном случае программы могут перестать работать, результаты могут быть ошибочными (например, если модели обучаются на плохих данных), или могут возникнуть другие потенциально катастрофические проблемы.

Важность проверки данных

Проверка данных поможет вам быстрее найти ошибки, так что вам не придется играть в кошки-мышки, чтобы их обнаружить. Это также может сэкономить вам время при очистке некачественных данных. Кроме того, валидация данных очень важна во многих отношениях. В этом разделе мы обсудим некоторые из наиболее важных аспектов:

• Аналитики могут ограничить количество неточных данных в своем хранилище путем валидации данных. Организации должны совместно работать над валидацией данных, чтобы получить максимальную отдачу от этого процесса.
• Валидация точности, ясности и специфичности данных необходима для устранения любых проблем проекта. Без проверки данных вы рискуете принимать решения на основе неточных, нерепрезентативных данных.
• Валидация данных используется в процессе ETL (извлечение, перевод и загрузка) и в хранилищах данных. Она позволяет аналитику лучше понять масштаб конфликтов данных.
• Также важно тестировать модель данных. Если модель данных настроена и структурирована правильно, можно использовать файлы данных в различных программах и приложениях.
• Валидирование данных также может выполняться для любых данных, включая данные, содержащиеся в одном приложении, таком как MS Excel, или простые данные, смешанные вместе в одном хранилище данных.

Типы валидации данных

Валидирование данных бывает разных форм. Большинство процессов валидации данных выполняют одну или несколько проверок перед сохранением данных в базе данных. Вот некоторые распространенные типы проверок валидации данных:

1. Проверка типа данных

Проверка типа данных позволяет убедиться, что тип введенных данных правильный. Например, поле может принимать только числовые данные. В этом случае система должна отклонить любые данные, содержащие другие символы, например буквы или специальные символы.

1. Проверка кода

Проверка кода гарантирует, что значение поля взято из допустимого списка или правильно отформатировано. Например, легче понять, является ли почтовый индекс правильным, если сравнить его со списком правильных кодов.

1. Проверка диапазона

Проверка диапазона используется для проверки данных, которые должны находиться в определенном диапазоне. Существует определенная нижняя и верхняя граница для разумных значений. Например, ученику начальной школы, скорее всего, от 10 до 14 лет. Компьютер можно настроить так, чтобы он принимал только числа от 10 до 14.

1. Проверка формата

Многие типы данных имеют уже заданный формат. Столбцы дат, которые хранятся в фиксированном формате, например ГГГГ-ММ-ДД или ДД-ММ-ГГГГ, являются распространенным примером. Процесс проверки данных, который проверяет правильность формата дат, помогает сохранить согласованность данных и времени.

1. Проверка согласованности

Проверка согласованности — это тип логической проверки, которая позволяет убедиться, что введенные данные имеют смысл. Одним из примеров является проверка того, что дата доставки находится после даты отгрузки.

1. Проверка уникальности

Адреса электронной почты и идентификаторы — два примера данных, которые естественным образом являются уникальными. Эти поля должны иметь только одну запись в базе данных. Проверка уникальности гарантирует, что элемент не будет помещен в базу данных более одного раза.

Плюсы и минусы валидации данных

С помощью тестирования валидных данных предприятия могут убедиться в правильности и достоверности своих баз данных и принимать более эффективные решения. Если вы принимаете решение о валидации данных для своего бизнеса, вот плюсы и минусы каждого из них:

• Плюсы

Проверка точности данных

Валидация данных делает большую часть тяжелой работы по обеспечению целостности данных. Валидация не изменит и не улучшит ваши данные, но при правильной настройке она гарантирует, что они служат по назначению.

Помогает управлять несколькими источниками данных

Валидация данных становится все более важной по мере увеличения количества источников данных. Предположим, вы импортируете данные о клиентах из разных каналов; вам необходимо одновременно проверить все эти данные на соответствие одной и той же стратегии отслеживания. В противном случае между наборами данных могут возникнуть конфликты и ошибки.

Экономия времени

Валидация данных требует времени, но после ее проведения вам не придется ничего менять, пока не изменятся ваши исходные данные или требования.

• Против

Сложность

Валидировать данные сложно при наличии нескольких сложных источников данных. Многие корпоративные платформы, такие как Segment, включают мощные инструменты валидации для больших приложений с несколькими источниками данных, которые могут помочь в этой ситуации.

Ошибки валидации данных

При валидации могут возникать ошибки; не все программы валидации совершенны. Почти наверняка будут ошибки валидации, которые необходимо исправить.

Изменяющиеся потребности

Одна из самых больших проблем с валидацией данных заключается в том, что после внесения определенных изменений их необходимо повторно валидировать. Модели схем и документация по отображению должны обновляться по мере появления типов данных и вводимых данных.

Вывод

Из вышеприведенной статьи мы узнали о валидации данных, ее важности, типах, плюсах и минусах. Валидация данных — важный шаг в управлении ими, и она часто выполняется как часть очистки данных. Цель проверки данных — обеспечить их высокое качество, чтобы им можно было доверять и уверенно использовать.

может помочь вам в процессе проверки данных. предлагает различные функции проверки данных, включая настройку типов данных, диапазонов, шаблонов и обязательных полей для вопросов опроса.

Эти функции помогают пользователям обеспечить достоверность, точность и последовательность данных, полученных в ходе опросов, и гарантировать, что на них можно положиться при принятии решений и анализе. Свяжитесь с или попросите бесплатную демонстрацию, чтобы узнать больше.

Валидация

Валидация — это проверка значений, указанных пользователем, и отображение найденных ошибок.

Описанное здесь поведение валидаций и отображение ошибок реализовано в библиотеке «React UI Validations», по возможности используйте эту библиотеку в продукте.

Принципы

Валидация на только что открытой пустой форме запрещена. Исключение — черновики, когда пользователь уже заполнял эту форму, через какое-то время вернулся к ней, а она заполнена с ошибками.

Виды валидации

Существует три вида валидаций: мгновенная, по потере фокуса и по отправке формы.

Чем раньше интерфейс сообщает об ошибке, тем лучше — пользователю проще вернуться и исправить ошибку.

Валидация по потере фокуса

Когда использовать

Этот вид валидации подходит для большинства случаев.

Как работает

Не валидируйте поля на пустоту по потере фокуса — не показывайте ошибку если поле не заполнено, возможно пользователь вернется и заполнит поле чуть позже. Показывать ошибку в таких случаях можно только после отправки формы.

Поле с ошибкой должно остаться подсвеченным, если оно получило фокус, его значение не исправляли, а затем оно потеряло фокус.

Валидация при отправке формы

Когда использовать

Используйте этот вид валидации, когда нельзя проверить поля по потере фокуса. Например, для проверки заполнения обязательных полей.

Как работает

Проверка происходит после того, как пользователь нажал кнопку отправки данных: все поля с ошибками на форме подсвечиваются, страница прокручивается к первому полю с ошибкой, фокус перемещается в это поле, курсор встает в конец строки, рядом с полем появляется тултип с подсказкой.

Блокирование кнопки отправки

Как только заполнены все обязательные поля — кнопка становится активной. Если после этого пользователь стер значение в одном из полей — кнопка снова должна стать не активной.

Сообщения об ошибках

Из этих двух способов мы рекомендуем использовать тултипы. Они идут отдельным слоем, поэтому не раздвигают форму и легко размещаются, даже если поля на форме расположены плотно.

Тултипы

Как работают

Если значение в поле с ошибкой было изменено, потеряло фокус, а потом заново оказалось в фокусе — тултип с текстом старой ошибки уже не возникает. Это правило одинаково работает для всех типов валидаций: и по потере фокуса, и при отправке формы.

Единообразие поведения и внешнего вида

Показывайте тултипы справа от полей. Eсли в этом случае они перекрывают важное содержимое на странице, выводите тултипы сверху. Придерживайтесь единообразия, но помните, что контент важнее него.

Красные тексты на странице

Как работают

Красный текст ошибки появляется сразу, как только произошла валидация и ошибочное поле подсветилось.

Как только пользователь начал исправлять значение, красная подсветка поля исчезает, и цвет текста ошибки меняется на черный — #222.

Текст ошибки пропадает по потере фокуса и больше не появляется, если поле заново получает фокус. Это правило одинаково работает для всех типов валидаций: и по потере фокуса, и при отправке формы.

На более сложных формах выводите сообщение об ошибке в тултипе.

Валидация зависимых полей

Зависимые поля — это поля, значение которых зависит друг от друга.

Подсветка зависимых полей пропадает, как только пользователь начал исправлять значение в одном из этих полей.

Если при заполнении зависимого поля нарушен формат значения, сообщайте о такой ошибке при потере фокуса. Например, пользователь ввел 3 цифры в поле ИНН и убрал фокус. Такое поле должно подсветиться сразу же.

Пример

Теперь по нажатию кнопки «Отправить» все будет хорошо.

At this time, stochastic gradient based methods are almost always the algorithm of choice for deep learning. This means that data comes in as batches, gradients are computed and parameters are updated. This means you can also compute the loss over the data as each batch is selected. Under this framework, there are two ways in how the loss is computed that I can think of which can lead to this phenomenon that the training error is greater than the validation error. Below, I show that Keras does, in fact, appear to compute the in-sample errors in these ways.

1.) Training error is averaged over whole epoch, rather all at once at the end of the epoch, but validation error is only at end of epoch. As we sample our training data to compute gradients, we might as well compute the loss over them as well. But since the validation data is not used during the computation of gradients, we may decide to only compute the loss after the end of the epoch. Under this framework, the validation error has the benefit of being fully updated, while the training error includes error calculations with fewer updates. Of course, asymptotically this effect should generally disappear, since the effect on the validation error of one epoch typically flattens out.

2.) Training error is computed before batch update is done. In a stochastic gradient based method, there’s some noise the gradient. While one is climbing a hill, there’s a high probability that one is decreasing global loss computed over all training samples. However, when one gets very close to the mode, the update direction will be negative with respect to the samples in your batch. But since we are bouncing around a mode, this means on average we must be choosing a direction that is positive with respect to the samples out of batch. Now, if we are about to update with respect to the samples in a given batch, that means they have been pushed around by potentially many batch updates that they were not included in, by computing their loss before the update, this is when the stochastic methods have pushed the parameters the most in favor of the other samples in your dataset, thus giving us a small upward bias in the expected loss.

Note that while asymptotically, the effect of (1) goes away, (2) does not!
Below I show that Keras appears to do both (1) and (2).

(1) Showing that metrics are averaged over each batch in epoch, rather than all at once at the end. Notice the HUGE difference in in-sample accuracy vs val_accuracy favoring val_accuracy at the very first epoch. This is because some of in-sample error computed with very few batch updates.

>>> model.fit(Xtrn, Xtrn, epochs = 3, batch_size = 100, 
...                 validation_data = (Xtst, Xtst))
Train on 46580 samples, validate on 1000 samples
Epoch 1/3
46580/46580 [==============================] - 8s 176us/sample 
- loss: 0.2320 - accuracy: 0.9216 
- val_loss: 0.1581 - val_accuracy: 0.9636
Epoch 2/3
46580/46580 [==============================] - 8s 165us/sample 
- loss: 0.1487 - accuracy: 0.9662 
- val_loss: 0.1545 - val_accuracy: 0.9677
Epoch 3/3
46580/46580 [==============================] - 8s 165us/sample 
- loss: 0.1471 - accuracy: 0.9687 
- val_loss: 0.1424 - val_accuracy: 0.9699
<tensorflow.python.keras.callbacks.History object at 0x17070d080>

(2) Showing error is computed before update for each batch. Note that for epoch 1, when we use batch_size = nRows (i.e., all data in one batch), the in-sample error is about 0.5 (random guessing) for epoch 1, yet the validation error is 0.82. Therefore, the in-sample error was computed before the batch update, while the validation error was computed after the batch update.

>>> model.fit(Xtrn, Xtrn, epochs = 3, batch_size = nRows, 
...                 validation_data = (Xtst, Xtst))
Train on 46580 samples, validate on 1000 samples
Epoch 1/3
46580/46580 [==============================] - 9s 201us/sample 
- loss: 0.7126 - accuracy: 0.5088 
- val_loss: 0.5779 - val_accuracy: 0.8191
Epoch 2/3
46580/46580 [==============================] - 6s 136us/sample 
- loss: 0.5770 - accuracy: 0.8211 
- val_loss: 0.4940 - val_accuracy: 0.8249
Epoch 3/3
46580/46580 [==============================] - 6s 120us/sample 
- loss: 0.4921 - accuracy: 0.8268 
- val_loss: 0.4502 - val_accuracy: 0.8249

Small note about the code above: an auto-encoder was built, hence why the input (Xtrn) is the same as the output (Xtrn).

At this time, stochastic gradient based methods are almost always the algorithm of choice for deep learning. This means that data comes in as batches, gradients are computed and parameters are updated. This means you can also compute the loss over the data as each batch is selected. Under this framework, there are two ways in how the loss is computed that I can think of which can lead to this phenomenon that the training error is greater than the validation error. Below, I show that Keras does, in fact, appear to compute the in-sample errors in these ways.

1.) Training error is averaged over whole epoch, rather all at once at the end of the epoch, but validation error is only at end of epoch. As we sample our training data to compute gradients, we might as well compute the loss over them as well. But since the validation data is not used during the computation of gradients, we may decide to only compute the loss after the end of the epoch. Under this framework, the validation error has the benefit of being fully updated, while the training error includes error calculations with fewer updates. Of course, asymptotically this effect should generally disappear, since the effect on the validation error of one epoch typically flattens out.

2.) Training error is computed before batch update is done. In a stochastic gradient based method, there’s some noise the gradient. While one is climbing a hill, there’s a high probability that one is decreasing global loss computed over all training samples. However, when one gets very close to the mode, the update direction will be negative with respect to the samples in your batch. But since we are bouncing around a mode, this means on average we must be choosing a direction that is positive with respect to the samples out of batch. Now, if we are about to update with respect to the samples in a given batch, that means they have been pushed around by potentially many batch updates that they were not included in, by computing their loss before the update, this is when the stochastic methods have pushed the parameters the most in favor of the other samples in your dataset, thus giving us a small upward bias in the expected loss.

Note that while asymptotically, the effect of (1) goes away, (2) does not!
Below I show that Keras appears to do both (1) and (2).

(1) Showing that metrics are averaged over each batch in epoch, rather than all at once at the end. Notice the HUGE difference in in-sample accuracy vs val_accuracy favoring val_accuracy at the very first epoch. This is because some of in-sample error computed with very few batch updates.

>>> model.fit(Xtrn, Xtrn, epochs = 3, batch_size = 100, 
...                 validation_data = (Xtst, Xtst))
Train on 46580 samples, validate on 1000 samples
Epoch 1/3
46580/46580 [==============================] - 8s 176us/sample 
- loss: 0.2320 - accuracy: 0.9216 
- val_loss: 0.1581 - val_accuracy: 0.9636
Epoch 2/3
46580/46580 [==============================] - 8s 165us/sample 
- loss: 0.1487 - accuracy: 0.9662 
- val_loss: 0.1545 - val_accuracy: 0.9677
Epoch 3/3
46580/46580 [==============================] - 8s 165us/sample 
- loss: 0.1471 - accuracy: 0.9687 
- val_loss: 0.1424 - val_accuracy: 0.9699
<tensorflow.python.keras.callbacks.History object at 0x17070d080>

(2) Showing error is computed before update for each batch. Note that for epoch 1, when we use batch_size = nRows (i.e., all data in one batch), the in-sample error is about 0.5 (random guessing) for epoch 1, yet the validation error is 0.82. Therefore, the in-sample error was computed before the batch update, while the validation error was computed after the batch update.

>>> model.fit(Xtrn, Xtrn, epochs = 3, batch_size = nRows, 
...                 validation_data = (Xtst, Xtst))
Train on 46580 samples, validate on 1000 samples
Epoch 1/3
46580/46580 [==============================] - 9s 201us/sample 
- loss: 0.7126 - accuracy: 0.5088 
- val_loss: 0.5779 - val_accuracy: 0.8191
Epoch 2/3
46580/46580 [==============================] - 6s 136us/sample 
- loss: 0.5770 - accuracy: 0.8211 
- val_loss: 0.4940 - val_accuracy: 0.8249
Epoch 3/3
46580/46580 [==============================] - 6s 120us/sample 
- loss: 0.4921 - accuracy: 0.8268 
- val_loss: 0.4502 - val_accuracy: 0.8249

Small note about the code above: an auto-encoder was built, hence why the input (Xtrn) is the same as the output (Xtrn).