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聚类分析模型在纳税评估中的应用

作　者: 陈艳伍
导　师: 王时绘
学　校: 湖北大学
专　业: 系统分析与集成
关键词: 数据挖掘 聚类分析 指标体系 K-means算法 纳税评估 SPSS
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 37次
引　用: 0次
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内容摘要


数据挖掘(Data Mining)是从大量数据中采用数学的、统计的、人工智能和神经网络等领域的科学方法发现潜在规律、提取有用的知识。近年来,数据挖掘受到了国内外众多领域的广泛关注,聚类分析是数据挖掘的一个重要研究课题,它是对大量未知的数据对象,按照数据的内在相似性将数据对象划分为多个类别,是类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小一种数学方法,它的应用领域很广。近年随着社会主义市场经济的快速发展,大力推进专业化、信息化税源管理,优化纳税服务,防范税收分析,可以通过设计指标体系来提取个性特征,利用聚类分析技术进行综合分析和结果解读,找出纳税异常的纳税户,来更好的完成纳税评估工作,因此聚类分析在纳税评估中的研究和应用尤为重要。本文详细介绍了聚类分析算法在贵阳市地方税务局“五位一体”税源专业化管理平台中纳税评估模块中的具体应用。通过理解聚类分析的基本概念,对聚类分析的各个算法的初步学习,及聚类分析中K-means算法和系统聚类法的研究,并且在实际工作的环境中通过使用SPSS Statistics统计软件对相关数据进行聚类分析及解读,最后在纳税评估模块运用.NET技术将SPSS数学模型分析功能集成,通过使用第三方DevExpress的控件实现前端界面的展示,内容主要包括：模型1：分地区税负和GDP增幅聚类分析；模型2：主要税种的税收贡献聚类分析；模型3：税收收入与销售收入增长聚类分析；模型4：企业所得税税负与利润率聚类分析；模型5：重点税源户企业所得税税负与利润率聚类分析；模型6：重点税源户税收收入与销售收入增长聚类分析。通过对以上六个模型进行聚类分析及解读,很好的诠释了贵阳市地方税收与地方经济之间的关系,有效帮助税务工作人员更好的辨别纳税异常用户,目前该系统已在贵阳市地方地税局使用,取得了较好的效果。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-10
第一章 引言  10-16
  1.1 选题背景和意义  10-11
  1.2 国内外研究及发展现状  11-13
    1.2.1 国内外研究现状  11
    1.2.2 聚类分析行业应用现状  11-13
  1.3 本文研究内容及难点  13-14
  1.4 本文组织结构  14
  1.5 文献回顾  14-16
第二章 聚类分析简介  16-25
  2.1 聚类分析的概述  16-22
    2.1.1 聚类分析的定义  16
    2.1.2 聚类分析的特征  16-17
    2.1.3 聚类分析的典型要求  17-18
    2.1.4 聚类分析中的数据结构  18-19
    2.1.5 聚类分析中的相似性度量  19-21
    2.1.6 聚类分析中的聚类准则  21-22
  2.2 聚类分析方法  22-25
第三章 聚类分析模型算法  25-34
  3.1 聚类分析模型算法  25
  3.2 K-MEANS算法  25-32
    3.2.1 K-means算法概述  25
    3.2.2 K-means算法流程  25-26
    3.2.3 数据预处理  26-28
    3.2.4 K-means算法优缺点  28-29
    3.2.5 K-means算法的研究及改进思想  29-32
  3.3 系统聚类法  32-34
    3.3.1 系统聚类法概述  32
    3.3.2 系统聚类法主要步骤  32-34
第四章 聚类分析在纳税评估中的应用  34-57
  4.1 系统中聚类分析模块的结构设计  34-36
  4.2 聚类分析模块所需的指标体系  36-37
  4.3 聚类分析在纳税评估中的实现  37-52
    4.3.1 模型1：分地区税负和GDP增幅聚类分析  38-39
    4.3.2 开发平台和开发工具  39
    4.3.3 数据预处理  39-41
    4.3.4 SPSS Statistics聚类模型  41-48
    4.3.5 聚类分析模型在项目中的一体化软件实现  48-50
    4.3.6 模型1的界面效果展示  50-52
  4.4 模型2~模型6的界面效果展示  52-57
第五章 总结与展望  57-59
  5.1 总结  57
  5.2 展望  57-59
参考文献  59-62
攻读硕士学位期间参与的项目  62-63
附录  63-67
致谢  67

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 程序设计 > 数据库理论与系统
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