基于税务系统的数据挖掘

论文摘要

税务机关是关系国计民生的一个重要的管理机构,它与企业的发展息息相关,每一个企业发生的业务都会在税务系统数据库中留下记录。因此税务系统数据库中积累了大量的企业数据,而这些数据都记录了企业的经营情况,收益情况,纳税情况等等,若能正确地挖掘与分析隐含这些数据中的知识,就能更好地向企业提供服务或支持,能够更好地决策当前政策。因此,数据挖掘在我国税收中的研究有重要的应用价值。然而,当前税务系统中的现状是,系统繁多,数据孤立,想要全面分析某个企业或某类企业是很困难的,动态监控企业发展也是不现实的,造成当前税务系统中一个个的信息孤岛。鉴于此,本文就重点研究了我国的税务系统如何开展及运用数据挖掘技术来提高其分析决策能力。本文没有对的数据挖掘理论及建模方法等作过多的阐述,也没有对数据仓库建设方面做过细的探讨,而是将重点放在数据挖掘模型的选择与设计上,希望本研究能为加强与提高数据挖掘技术在我国税务系统中的应用起到一点推动作用。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 课题提出的背景
• 1.2 税务系统信息化建设中遇到的问题
• 1.3 论文研究的主要内容
• 1.4 本文的组织结构
• 第2章 数据挖掘理论回顾与综述
• 2.1 数据挖掘技术的由来
• 2.1.1 数据挖掘的定义
• 2.1.2 数据挖掘的研究历史和现状
• 2.1.3 数据挖掘与传统分析方法的区别
• 2.1.4 数据挖掘的特点
• 2.1.5 数据挖掘模型和算法
• 2.1.6 数据挖掘的流程
• 2.2 数据仓库（Data Warehouse）
• 2.2.1 什么是数据仓库
• 2.2.2 数据仓库拥有的四个特点
• 2.2.3 数据仓库的组成
• 2.2.4 设计数据仓库的九个步骤
• 2.2.5 建立数据仓库的步骤
• 2.2.6 数据仓库带来了什么
• 2.2.7 为何要建立数据仓库
• 2.2.8 数据仓库和数据集市
• 2.3 OLAP介绍
• 2.3.1 什么是联机分析处理（OLAP）
• 2.3.2 OLAP的发展背景
• 2.3.3 联机分析处理的特点
• 第3章 基于数据挖掘的税收预警分析系统设计
• 3.1 税收预警分析系统的业务需求
• 3.1.1 税收预警分析的必要性
• 3.1.2 系统总体介绍
• 3.1.3 需求分析
• 3.2 系统实现
• 3.2.1 数据挖掘模型
• 3.2.2 数据挖掘模型的功能设计
• 3.2.3 OLAM
• 3.2.4 数据挖掘部件
• 3.2.5 数据转换部件
• 3.2.6 过滤部件
• 3.2.7 中间件WEBLOGIC
• 3.2.8 展现部件
• 3.2.9 实证分析
• 结束语
• 参考资料
• 致谢
• 攻读学位期间发表的主要学术论文
• 学位论文评阅及答辩情况表