应用数据挖掘技术 提高数据利用率

《应用数据挖掘技术 提高数据利用率》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、应用数据挖掘技术提高数据利用率内容提要数据挖掘技术是人工智能、数据库和统计理论相结合的技术，是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果，它是数据库中知识发现的核心步骤，是目前新的重要的研究领域。值新征管业务信息管理系统上线之际，从数据挖掘的角度，从系统构架、系统特点、业务需求和系统功能四个方面进行研究和建议。关键词：数据库数据挖掘数据分析系统架构随着数据库、中间件、高级技术语言和网络安全等技术的迅速发展，人们积累的信息数据越来越多，我们已经被淹没在数据和信息的汪洋大海中。怎样帮助税务工作人员从海量数据中发现有价值的信息，降低运营成本、提供差异化的

2、纳税服务，提供纳税行为，识别纳税特征，辅助税务工作人员进行行之有效的管理、服务是一门学问。数据挖掘正是在这样的应用需求环境下产生并迅速发展起来的，它的出现为智能地把海量的数据转化为有用的信息和知识提供了新的思路、新的方法和新的手段。一、数据挖掘技术概述及其技术分类数据挖掘，在人工智能领域，习惯上又称为数据库中的知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD)，发现的知识可以被用于信息管理，查询优化，决策支持和过程控制，还可以用于数据自身的应用维护。因此，数据挖掘技术是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询

3、，提升到从数据中挖掘知识、提供管理和决策支持。在实际应用中，数据挖掘主要采用关联规则与时间序列、分类与聚类、Web页挖掘等几种分析中进行发现。二、税收数据挖掘两类技术数据挖掘技术分为描述性和预测性两类，描述性数据挖掘提供数据的一般规律；预测性数据挖掘产生关于数据的预测。以税收数据挖掘应用角度，阐述一下广义型知识的挖掘方法。第一步是概念描述。利用了概念描述的方法对全省行业税负进行分析，为联机数据挖掘提供可操作的平台。第二步是关联分析：关联性知识挖掘通过测算关联事务的支持度与自信度发现事务发生频繁项集，找出纳税人办理涉税事项之间的序列关联与时间关联；

4、同时，将关联知识用于税源管理中，可以分析企业零负申报与相关因素的关联度。第三步是偏差检测，偏差检测更多关注的是一个数据对象来源于不同的类，如税收欺骗检测就是通过建立税收数据模型，挖掘出非正常纳税的纳税人信息。三、税收数据挖掘四大目标根据税收数据挖掘的定位，其主要目标是：评价纳税行为，监控执法过程，用数据描述现状、预测趋势，为决策服务，为管理服务，为基层服务。具体包括以下四点。（一）评价纳税行为借助信息化手段，从各税种计税源来出发，依据审计学、财务分析、统计学等原理，设计和筛选涉税指标，运用财务扥系、数据分析等方法；根据当地经济发展情况，产业结构、

5、行业特点、纳税人的生产经营规模、财务核算情况等信息资料，制定纳税评估指标及其预警参数，合理确定纳税评估对象，建立和完善河南地税纳税评估预警系统，按照评估分析、约谈辅导、调查核实、评定处理等程序，对纳税人纳税申报的真实性和准确性进行全面系统评估，做到有的放矢，有效管理。（二）监控执法过程随着征管数据的省级集中，有了对征管流程进行监控的数据基础。通过一系列合法的手段和方法对税源进行全方位的信息跟踪和纳税控制，分析和预测税源发展变化的趋势，加强税源征管，有效地防止税款的流失的一系列税收管理活动；通过梳理与整合，运用挖掘技术建立执法行为监控体系，监控税务

6、部门的执法行为，监督管理流程，对税收执法疑点，做到事前、事中和事后的监控，规范执法行为。（三）提供决策支持数据挖掘技术不仅可发现税收管理中的瑕疵，同时也为领导决策提供智能支持：通过数据的分类处理与分析，可全面分析宏观税负、行业税负等指标，了解税收收入总量增减的变化，科学判断税收收入增减的原因；通过数据概貌分析，可以得到一个地区税收增减的总体状况等等。（四）优化纳税服务结合当前开展的"一兵一所"活动，不断创新纳税服务手段，优化服务方式，拓宽服务内容，提高服务质量。运用现代数据挖掘手段，展开纳税服务数据的关联性分析，了解纳税人涉税事项的发生频率以及涉

7、税事项之间的关联程度，为办税服务厅的窗口设置、办税流程的设定提供数据支持，从而科学安排服务流程，提高服务水平。四、税收数据挖掘四项职能分工税务部门目前的机构设置具有职能导向型、综合管理与专业管理相交叉的特点，目前还没有明确相应的数据挖掘机构，数据挖掘工作存在多管齐下、职能交叉的混乱局面。而数据挖掘又是一项系统工程，需要多部门之间有机协调配合。因此，要明确相应机构的职能，规范工作流程，落实不同专长的人员分步实施。实践证明，在税务机关内部实施数据挖掘不仅需要技术与业务相结合，更需要建立数据挖掘的管理机制来进行具体的项目操作与协调。数据挖掘要求高，难度

8、大，既需要理论知识修养，也需要实践经验，从事数据挖掘的人通常都需要岗前培训，成立专门的数据挖掘机构难以短时间发挥功能。笔者根据省级税务机