数据挖掘在税务管理中的应用探索

"该PDF文件主要探讨了数据挖掘在税务管理中的应用，结合人工智能技术，阐述了如何利用数据仓库体系结构提升税务管理效率和准确性。文件通过一系列图表，如数据仓库的统一模式、税务数据仓库的分层设计、数据抽取示意图、方体创建实例、数据立方体以及事实表的构建，详细展示了税务数据的处理过程。此外，还提到了增值税事实表的数据来源和偏差检测，以及统计集群的概念。文件最后包含原创性和版权声明，确认论文的原创性，并授权合肥工业大学使用和保存论文内容。作者为贾虎，导师为赵惠芳，完成于2010年12月13日。" 在税务管理中，数据挖掘是一项关键的技术，它能帮助税务机关从海量的税务数据中发现潜在的模式、趋势和异常，从而提高税务审计的效率，预防逃税和欺诈行为。文件中提到的数据仓库是数据挖掘的基础，它是一个集中的、非易失的、为了分析目的而组织的数据存储，通常包括历史数据，能够支持决策制定。 数据仓库的统一模式（图4-1）描述了税务管理数据仓库的整体架构，确保了数据的一致性和完整性。分层设计（图4-3）则将数据仓库划分为多个层次，如源系统、数据清洗、数据转换和数据加载，便于管理和优化数据处理流程。以登记为主题的数据抽取（图4-4）展示了如何从原始数据中提取相关信息，而创建的方体（图4-5、4-6）和数据立方体（图4-7）则是数据分析的核心，它们提供多维视角，便于快速查询和分析复杂的税务信息。 增值税事实表（图4-9和表5-1）揭示了增值税数据的来源和结构，这对于理解税收流程和进行偏差检测至关重要。偏差检测（表5-2）是数据挖掘的一个重要应用，通过比较预期值和实际值，可以识别潜在的税务问题。统计集群（图5-1）则可能涉及聚类分析，将类似的企业或纳税人分组，以便更有效地进行税务监控。 此外，文件中的版权声明和原创性声明强调了学术诚信的重要性，作者承诺论文内容的原创性，并授权学校使用和传播其研究成果。这表明在学术研究中，尊重知识产权和遵循学术道德是必要的。 这份文件深入探讨了数据挖掘在税务管理中的具体应用，通过实例和图表详细展示了如何利用数据仓库和人工智能技术优化税务操作，同时强调了学术诚信和知识产权保护。