稅務(wù)數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著稅務(wù)部門信息化建設(shè)水平的不斷提高,不同時(shí)間上線、不同開發(fā)商開發(fā)、不同業(yè)務(wù)部門使用的各種稅務(wù)管理信息系統(tǒng)產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù).然而這些數(shù)據(jù)卻成了一些"信息孤島",缺乏有效的集成,它們很難為管理層的決策支持作出比查詢更多的貢獻(xiàn).在這種情況下,本文討論稅務(wù)建設(shè)稅務(wù)數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng),以便能夠好地為稅務(wù)管理人員服務(wù),提高其決策質(zhì)量和效率.本論文在熟悉稅收業(yè)務(wù)和現(xiàn)有稅務(wù)管理信息系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,探討在稅務(wù)系統(tǒng)建設(shè)稅務(wù)數(shù)據(jù)倉庫的方法和步驟,設(shè)計(jì)了稅

2、務(wù)數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)模型和體系結(jié)構(gòu),建立了稅務(wù)數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng),并在數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的深層次分析.總結(jié)本論文的研究內(nèi)容,具有如下創(chuàng)新:1、在數(shù)據(jù)倉庫實(shí)現(xiàn)過程中,本文實(shí)現(xiàn)了基于時(shí)間戳的數(shù)據(jù)增量更新方法,該方法很好地解決了在數(shù)據(jù)倉庫的海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行數(shù)據(jù)更新的問題.2、以Analysis Services為OLAP引擎,本文借助ASP.NET、ADOMD、MDX、TeeChart等先進(jìn)技術(shù)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于Web的OLAP數(shù)據(jù)展現(xiàn)和

3、圖形展現(xiàn),可以為用戶展示直觀的報(bào)表和圖形.3、在對關(guān)聯(lián)規(guī)則深入學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上,提出了一種改進(jìn)的Apriori算法,并在稅務(wù)數(shù)據(jù)倉庫中得到應(yīng)用,該算法的創(chuàng)新之處在于:計(jì)算頻度的方式、連接算法.本論文中計(jì)算某個(gè)項(xiàng)目集出現(xiàn)頻度的方法:不僅支持基于數(shù)據(jù)記錄個(gè)數(shù)的頻度計(jì)數(shù)方法,還支持用戶自定義的頻度計(jì)算方法,如Sum(),log()等.本論文中由k-1維頻繁項(xiàng)目集生成k維候選集的連接算法:L<,k-1>8 L<,k-1>={前k-2項(xiàng)都相同,并且第