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1、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是人工智能、數(shù)據(jù)庫(kù)和統(tǒng)計(jì)理論相結(jié)合的技術(shù),是人們長(zhǎng)期對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)進(jìn)行研究和開發(fā)的結(jié)果,它是數(shù)據(jù)庫(kù)中知識(shí)發(fā)現(xiàn)(KnowledgeDiscover DaLabase,KDD)的核心步驟,是目前一種新的重要的研究領(lǐng)域,在商業(yè)利益的強(qiáng)大驅(qū)動(dòng)下,具有廣泛的應(yīng)用前景,在很多領(lǐng)域投入應(yīng)用并產(chǎn)生威力,尤其是在如銀行、電信、保險(xiǎn)、交通、零售(如超級(jí)市場(chǎng))等商業(yè)領(lǐng)域。 受數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用并獲得良好效益的啟發(fā),論文從稅收分析的現(xiàn)狀出
2、發(fā),指出了傳統(tǒng)的稅收分析方法存在的不足,提出了將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入到稅收分析工作的思路。通過(guò)分析納稅人偷逃騙稅行為的特點(diǎn),將業(yè)務(wù)理解轉(zhuǎn)化為對(duì)數(shù)據(jù)的理解,并對(duì)開展數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作進(jìn)行了探討。 論文中研究了多個(gè)數(shù)據(jù)挖掘模型進(jìn)行納稅人偷逃騙稅挖掘任務(wù)的應(yīng)用過(guò)程和效果,通過(guò)比較分析,發(fā)現(xiàn)應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘模型進(jìn)行納稅人偷逃騙稅分析,在前20%的納稅人中能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出偷逃騙稅納稅人的40%,即使用數(shù)據(jù)挖掘模型命中效果將提高1
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