數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在稅收分析中的應(yīng)用.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是人工智能、數(shù)據(jù)庫和統(tǒng)計理論相結(jié)合的技術(shù)，是人們長期對數(shù)據(jù)庫技術(shù)進行研究和開發(fā)的結(jié)果，它是數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)現(xiàn)(KnowledgeDiscover DaLabase，KDD)的核心步驟，是目前一種新的重要的研究領(lǐng)域，在商業(yè)利益的強大驅(qū)動下，具有廣泛的應(yīng)用前景，在很多領(lǐng)域投入應(yīng)用并產(chǎn)生威力，尤其是在如銀行、電信、保險、交通、零售(如超級市場)等商業(yè)領(lǐng)域。 受數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用并獲得良好效益的啟發(fā)，論文從稅收分析的現(xiàn)狀出

2、發(fā)，指出了傳統(tǒng)的稅收分析方法存在的不足，提出了將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入到稅收分析工作的思路。通過分析納稅人偷逃騙稅行為的特點，將業(yè)務(wù)理解轉(zhuǎn)化為對數(shù)據(jù)的理解，并對開展數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的數(shù)據(jù)準備工作進行了探討。 論文中研究了多個數(shù)據(jù)挖掘模型進行納稅人偷逃騙稅挖掘任務(wù)的應(yīng)用過程和效果，通過比較分析，發(fā)現(xiàn)應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘模型進行納稅人偷逃騙稅分析，在前20％的納稅人中能夠準確預測出偷逃騙稅納稅人的40％，即使用數(shù)據(jù)挖掘模型命中效果將提高1