В вашем исходном адресе есть и офис, и квартира – поэтому Дадата не знает, какой тип помещения вы в итоге ожидаете получить, потому что умеет разбирать и в офис, и в квартиру. Она проставляет адресу сомнительный код качества (qc = 1), и сообщается, что данные нужно проверить вручную.

В этом случае нужно улучшать исходные данные.

Добрый день!

Поле заполняется, но не для всех компаний. Обязательным не является.

Насколько я вижу, вы отправляете запрос по URL API Стандартизации, но не передаете секретный ключ. А он необходим для Стандартизации.

Еще вы создали тему в разделе Подсказок. Если вдруг планировали использовать именно Подсказки – у них другая логика работы, и другие задачи, чем у Стандартизации. Вот сравнение сервисов.

Код ФИАС, который вы считаете верным, принадлежит такому адресу:

г Екатеринбург, пр-кт Ленина, стр 24а

Легко проверить на сайте ФИАС:

Строение и дом в ФИАС – абсолютно разные вещи. Например, строение может принадлежать дому. Также на одной улице могут быть дом и строение с одинаковым номером, но это разные адреса.

Дома 24А по Ленинскому проспекту в ФИАС нет. Но в ФИАС вообще нет многих реально существующих домов. Поэтому этот дом мы парсим, и проставляем для него код ФИАС подходящего диапазона домов.

Дело в том, что DaData работает по ФИАС (всероссийский классификатор адресов ФНС). В ФИАС корпус и строение – абсолютно разные типы здания. Здание может быть с корпусом и иметь строение, может иметь только корпус или только строение. Яркий пример – соседний адрес г Москва, ул Широкая, д 2 к 2 стр 3. Поэтому для корректного распознавания адреса нужно точно указывать тип в исходных данных. Вместо "к" можно передавать "корп"/"кор".

Москва, Широкая, дом 3, кор 1 корректно разбирается и получает точные геокоординаты.

Dadata говорит что адрес распознан хорошо qc=0, однако в block_type не заменяется на корпус, а ставится наше же строение. Но такого адреса не существует!

Вы правы, такого адреса нет. Но проблема в том, что в ФИАС в принципе нет многих реально существующих адресов. Проверять существование адресов по другим источникам сложно и противоречиво. Если же мы будем разбирать только адреса из ФИАС, то отрежем значительное количество реальных данных. Поэтому мы разбираем все адреса, в том числе похожие на реально существующие. Но предупреждаем о возможных несоответствиях с помощью кодов качества. В API это поле qc_house != 2. То же самое с геокоординатами – в вашем адресе они указаны до ближайшего дома, об этом сообщает qc_geo = 1.

Дело в том, что СЕВЕРО-КАВКАЗСКИЙ БАНК ПАО СБЕРБАНК в нашей базе есть, но согласно сайту ЦБ РФ он ликвидирован 31.03.2016. Думаю, что МойСклад подсказывает только активные банки, что логично. Уточните, пожалуйста, зачем вам ликвидированный банк в реквизитах?

Да, через сервис стандартизации мы проверяем e-mail на соответствие общепринятым правилам и отделяем корректные от некорректных. Также исправляем типовые опечатки и находим "однодневные" e-mail. Но мы не проверяем e-mail на существование.

Добрый день.
Если я правильно понял, ваш магазин сделан на платформе InSales. Чтобы убедиться, что приложение установлено и работает, достаточно добавить в корзину любой товар и оформить заказ – на полях должны появиться Подсказки. К сожалению, я не смог найти ни одного товара, который можно положить в корзину на вашем сайте.

С настройкой все просто, вот инструкция по установке. Достаточно выполнить в ней все шаги и зарегистрироваться в Дадате для получения API-ключа (это шаг 2 в инструкции). К сожалению, услуг по настройке плагина не оказываем.

Ответил здесь: https://dadata.userecho.com/topics/1599