大數(shù)據(jù)背景下數(shù)據(jù)挖掘算法在稅源管理中的應用.pdf

1、“大數(shù)據(jù)”已經(jīng)成為了當下流行的新詞之一，商務大數(shù)據(jù)、醫(yī)療大數(shù)據(jù)、政務大數(shù)據(jù)……。如何能在大數(shù)據(jù)背景下，利用掌握的數(shù)據(jù)和相關技術手段，區(qū)別和篩選不同類別的稅源，可以為稅源管理提供極大的借鑒意義，也能為加強稅源管理所需要面臨和解決的問題提供決策參考。
　　本文運用大數(shù)據(jù)分析的K-means數(shù)據(jù)挖掘技術，對以滬市上市的制造業(yè)公司的財務數(shù)據(jù)進行了分析，從相關性分析出發(fā)在經(jīng)過主成分分析，這兩個分析都是為了去除數(shù)據(jù)中相關性比較高的自變量，篩選

2、有利于進行聚類分析的財務數(shù)據(jù)，最終得到了企業(yè)所得稅、經(jīng)營性現(xiàn)金流量凈額、總資產(chǎn)、應交稅費四個維度變量。這四個變量相互之間影響較小適合進行聚類分析。在實際聚類分析后，通過結(jié)果可以看到對433家上市公司準確的分成了三類，相互之間幾乎沒有重合，擬合效果較好。然而，對于具體分類的特征得到的結(jié)果，遠遠沒有得到應有的解讀。對于聚類結(jié)果的有效解讀，才能更為合理的服務于稅源管理。
　　本文主要由六個部分構(gòu)成:
　　第一部分是引言，通過對當前

3、大數(shù)據(jù)背景下數(shù)據(jù)挖掘技術在稅源管理中的應用分析，提出了聚類分析應用于稅源管理的構(gòu)想。
　　第二部分介紹了數(shù)據(jù)挖掘的的概念和聚類分析的原理，為后續(xù)的寫作做一個理論鋪墊。
　　第三部分介紹了稅源管理的現(xiàn)狀和作用等基礎理論。
　　第四部分進行了相關性分析、主成分分析和聚類分析，提出了應用于稅源管理的數(shù)據(jù)挖掘技術的實際應用。
　　第五部分是基于第四部分基礎上得到的變量的進一步討論，分別從財務視角的企業(yè)所得稅、經(jīng)營性現(xiàn)金流

4、量凈額、總資產(chǎn)、應交稅費四個維度變量分析了進行稅源管理的方法以及可能存在的問題。
　　第六部分是結(jié)論。主要結(jié)論有以下四個方面:第一、找到了一種監(jiān)管企業(yè)稅收的方法;第二、簡化了稅源管理的指標;第三、提供一種稅源管理的思路;第四、建立完善的稅務數(shù)據(jù)庫非常必要。
　　本文的一個可能的創(chuàng)新在于可以通過選取較少的財務數(shù)據(jù)實現(xiàn)聚類分析的目的，省去了研究繁瑣財務數(shù)據(jù)的麻煩。另一個可能的創(chuàng)新在于找到了一種監(jiān)管企業(yè)稅收的方法，既將目標企業(yè)加入