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随着税收信息化的不断深入,综合征管系统、增值税管理系统、出口退税系统等税收业务应用系统全面推行,全国积累了大量的税收征管业务数据,这些数据是税务系统的宝贵资源。如何有效地利用这些资源,为各级领导决策提供科学合理的依据、提高经济税源的分析能力、强化税收征收管理的精细化管理水平,也成为目前税务系统中亟待解决的问题。数据挖掘作为是一种深层次的数据分析方法,就是对大量的数据进行分析,从而揭示数据背后隐藏的知识的技术。它能帮助税务机关从大量的税务数据中分析纳税人的行为信息,识别出纳税人走逃或虚开的特征,锁定稽查目标,缩本文依托河南省局税收信息系统的各项数据资源,基于目前国际先进的数据挖掘分析工具檬萃诰蚣际酰允【炙拔裣低车氖萃诰蚬ぷ鹘了初步探索。主要成果有两个:一是针对“走逃企业数据分析τ镁霾呤鳌回归建模方法,建立一般纳税人走逃风险评级回归模型;二是对河南省内购方企业的发票信息进行聚类分析、孤立点分析和关联规则挖掘技术,建立行业交易规则库,定位接受虚开的增值税发票,建立虚开模型。在文章的最后,重点就税务系统今后可能的挖掘方向进行了探讨。关键字:数据挖掘,决策树,系统聚类,关联规则,小稽查成本。
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疎萃诰蚍椒邸本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯主流挖掘工具性能比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。萃诰蚍椒邸本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..!
诰蚪!崧酆驼雇参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯至拘弧一般纳税人增值税走逃风险模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.虚开稽查模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯结论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯增值税专用发票的数据挖掘应用展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⑵笔萆疃壤玫姆较颉目录.
表目录表数据挖掘方法应用分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。表决策树模型综合评价结果表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表回归模型综合评价结果表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表决策树模型验证表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。回归模型验证表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表聚类分析过程表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.表聚类模型性能评估表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.表关联规则库⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.表纳税人治龇椒ū怼
图目录萃诰蚬ぞ咝阅鼙冉稀ぷ髁鞒逃敕椒ā菘獾淖芴寮芄埂绦蚣芄雇肌绦蛏杓屏鞒掏肌鞒掏肌笠的炅渫臣品植纪肌霾呤髂P汀霾呤餮盗纺P蚻肌霾呤餮盗纺P虲图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..淞肯灾苑植肌模型训练结果性能比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯模型验证结果性能比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯聚类分析树状图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯模型评估⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.企业交易星状图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图图表目录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..
.业务背景数据挖掘和趋势的过程既定业务目标步将其模型化在数据库分析和决策支持方面,数据挖掘主要用于客户分析和管理包括目标营销,客户关系管理,购物篮分析,交叉销售,营销分群等口’;在风险分析和管理方面,数据挖掘主要用于预测:客户保持,降低风险,质量控制,竞争力分析。本文的主要目的是通过应用数据挖掘,对国税系统的数据进行深度分析,提升数据分析的价值,深入挖掘数据的价值,将“数据提升嵘!靶畔⒅撑惶嵘笆照鞴艿墓ぷ餍屎陀呕湟滴窳鞒蹋恢鸩椒岣皇莘治鲋J犊猓有力支撑精细化管理和信息管税。新中国的税收仅仅走过半个多世纪的短暂历程,期间还有长达三十年的计划经济时期。所以,我国的税制相对西方国家而言,还不十分完善,公民的纳税意识还有待提高,作为保障社会主义市场经济健康运行的诚信机制建设也相对滞后。多种不利因素的综合作用,使我国的税收形势显得尤为复杂,导致纳税人走逃、虚开增值税发票等问题时有发生。年拢本┦械厮熬侄韵区户走逃、失踪纳税人的欠税情况进行了媒体曝光┑厮罢鱗,户