基于数据挖掘技术的纳税评估系统设计和实现

论文摘要

纳税评估已经成为我国税收管理工作的一个重要组成部分,但采用传统的技术手段建立的纳税评估信息系统存在诸多问题,而使用数据挖掘的方法能有效的解决这些问题。针对纳税评估系统的需求,本文首先提出纳税评估的现状、纳税评估的概念以及算法,并且深入研究了各种决策树构造算法,特别是能够高效处理海量数据的SLIQ算法。但是SLIQ算法难以实现,无法直接利用DBMS中的数据,构建决策树过程中gini index计算量过大。因此,根据纳税评估系统数据量大、基础数据存储在DBMS中的特点,借鉴SLIQ算法的gini index的概念和原理,设计了能够基于DBMS中的海量数据构建决策树的QLIQ算法。QLIQ算法的设计不仅考虑了算法的效率,更注重算法的可实现性,特别是能够充分利用DBMS的海量数据处理能力。最后,本文结合实际使用中的纳税评估系统,利用QLIQ算法加以改进,给出了基于QLIQ算法的纳税评估系统的设计方案,并开发了评估对象筛选模块原型来评估算法的效率。实验表明,QLIQ算法能够有效解决纳税评估系统中存在的问题,满足业务需要,而且高效、易于实现。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 选题背景，意义
• 1.2 数据挖掘在纳税评估中应用的现状及在其他领域的应用
• 1.3 方法、目的和主要工作
• 1.4 本章小节
• 第二章 数据挖掘技术
• 2.1 数据挖掘技术的概念及基础知识
• 2.2 数据挖掘与一些概念的区别联系
• 2.3 数据挖掘的步骤
• 2.4 数据挖掘的技术算法
• 2.5 决策树算法
• 2.6 本章小节
• 第三章 SLIQ算法与QLIQ改进算法
• 3.1 SLIQ快速可伸缩算法
• 3.2 改进算法QLIQ
• 3.3 本章小结
• 第四章 基于QLIQ算法的纳税评估系统设计
• 4.1 纳税评估系统、现状分析及需求分析
• 4.2 总体构思
• 4.3 系统结构设计
• 4.4 系统对比分析
• 4.5 实验设计及结论
• 4.6 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 已有工作总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 致谢