數(shù)據(jù)挖掘在稅務(wù)系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、近年來，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)受到了國(guó)內(nèi)外的普遍關(guān)注，已經(jīng)成為信息系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域研究中最活躍的前沿領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘是采用人工智能的方法對(duì)數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、獲取知識(shí)的過程，能幫助企業(yè)和行政部門根據(jù)其底層數(shù)據(jù)庫積累的大量數(shù)據(jù)找到潛在的規(guī)律和規(guī)則，有利于決策人員更好地提出決策和分析模式。目前，數(shù)據(jù)挖掘已應(yīng)用于金融、零售業(yè)、電信業(yè)等領(lǐng)域，并產(chǎn)生了巨大的效益，但在稅務(wù)系統(tǒng)的應(yīng)用尚處于探索階段。隨著征管系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，稅務(wù)部門已積累了大量

2、的稅收業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，但多用于簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)管理和日常查詢，缺乏深層次分析和利用，造成了數(shù)據(jù)資源的浪費(fèi)。因此，研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在稅務(wù)系統(tǒng)的應(yīng)用，具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。
　　論文首先介紹了課題的研究背景、當(dāng)前稅務(wù)信息化水平、稅務(wù)信息整合利用的現(xiàn)狀，接著對(duì)數(shù)據(jù)倉庫的基本概念、數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)以及數(shù)據(jù)挖掘的定義、體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行了詳細(xì)描述，并深入討論了常用的數(shù)據(jù)挖掘工具和數(shù)據(jù)挖掘過程，為論文的全面展開奠定了基礎(chǔ)。然后對(duì)聚類分析的概念與算法進(jìn)行了分

3、析與研究，尤其是聚類分析中的K-means算法進(jìn)行了詳細(xì)研究。最后選擇稅收管理中納稅定額管理這一課題，提出了一種基于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘的定額管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案，以及對(duì)各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)按稅收業(yè)務(wù)的主題進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、加載等處理。并在此基礎(chǔ)上，結(jié)合稅務(wù)數(shù)據(jù)和定額管理的指標(biāo)特點(diǎn)，采用了當(dāng)今最流行的數(shù)據(jù)挖掘工具和方法，利用聚類分析的K-means算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘研究。
　　論文是將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具體應(yīng)用到稅收系統(tǒng)中的一次寶貴探索。通過對(duì)征管系統(tǒng)