基于数据挖掘技术的税务信息处理技术研究的中期报告.docx

基于数据挖掘技术的税务信息处理技术研究的中期报告 1、研究背景和意义 近年来，随着税收信息化建设的不断深入，大量的税务数据逐渐积累，如何利用这些数据进行挖掘与分析，辅助税务管理与决策的优化，已变成一个十分迫切的问题。本研究的目的就是利用各种数据挖掘技术，分析不同类型的税务数据，为税务管理和决策方面提供参考与支持。 2、相关工作综述 本研究的理论基础是数据挖掘技术，这是一种适用于处理大规模数据的技术，能够通过分析数据之间的关联关系、异常和趋势等来提取有用的知识和信息。目前国内外已经出现了大量针对税务数据挖掘的研究，如基于贝叶斯网络的税务风险评估模型、基于支持向量机的企业信用评估等。这些相关研究成果均以其较高的准确度和效益而备受关注。 3、研究方法和进展 本研究采用的主要方法包括数据预处理、数据挖掘、模型建立与评估等，其中预处理主要包括数据的清洗、转换和集成等，数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则、时序模型等多种技术。目前已完成了税务数据预处理与初步挖掘，初步发现影响个人和企业税款的因素、税务行为的规律性等，进一步提高了税收管控水平和管理效率。下一步将进一步深化数据挖掘和建立更多更准确的模型，并对其进行实验和评价。 4、预期成果 本研究预期将针对税务数据挖掘相关技术进行深入研究，完成基于数据挖掘技术的税务风险评估模型、典型税务案例分析模型等，并将在部分税务机构开展试点工作和应用推广。预期能够有效提高税收管控水平和管理效率，降低税务风险和减少税收损失。