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数据仓库和数据挖掘在纳税评估中的应用

宋鹤飞  
【摘要】: 随着税收业务的开展,纳税评估已经成为我国税收管理工作的重要组成部分,但传统的技术手段建立的纳税评估系统存在许多问题,影响着纳税评估的准确性和公正性。为了解决这些问题,本文从数据仓库和数据挖掘技术入手,结合纳税评估业务需求,建立了一套智能筛选纳税评估对象的模型,提高纳税评估的效率、质量。 首先,本文对数据仓库技术在纳税评估中的应用进行了分析,并建立了相应的数据仓库逻辑模型,提高纳税评估指标计算和数据查询分析的效率。 其次,本文对各种数据挖掘算法进行研究,特别是针对数据挖掘分类算法进行了深入的分析,建立了根据纳税评估指标筛选评估对象的纳税评估模型,该模型从数据仓库中提取出纳税评估指标值,利用基于相关性的特征属性选择(CFS)方法对纳税评估指标进行筛选,然后依据筛选后的指标基于决策树分类算法、朴素贝叶斯分类算法分别建立了数据挖掘分类模型,并对两种模型的准确率、灵敏性等进行了评估验证。


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