數(shù)據(jù)挖掘在稅務(wù)管理中的運(yùn)用

李文媛

【摘要】隨著時(shí)代不斷的發(fā)展和全球信息化的加深，近年來國內(nèi)的稅務(wù)管理系統(tǒng)日益完善。伴隨信息化管理的使用，稅務(wù)部門已經(jīng)存有大量的信息數(shù)據(jù)。但目前大部分企業(yè)的信息數(shù)據(jù)都處在閑置不用的狀態(tài)。所以本文通過分析數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù)，從而設(shè)計(jì)出數(shù)據(jù)挖掘和稅務(wù)管理相結(jié)合的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，使稅務(wù)管理可以充分利用相關(guān)信息數(shù)據(jù)，并且在稅務(wù)正確決策中提供較大的作用，為國內(nèi)稅務(wù)管理的發(fā)展起到寶貴的借鑒意義。

【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘 稅務(wù)管理 運(yùn)用

一、數(shù)據(jù)挖掘在稅務(wù)管理中的意義

目前在國內(nèi)稅務(wù)管理中普遍使用信息化的管理手段，做到了較好存儲(chǔ)相關(guān)數(shù)據(jù)的作用，但當(dāng)前面臨的重要問題便是稅務(wù)部門在決策、管理等方面存在一定的風(fēng)險(xiǎn)因素，不能較為科學(xué)的進(jìn)行管理和決策，所以如何有效的利用相關(guān)信息數(shù)據(jù)資源進(jìn)行科學(xué)的稅務(wù)管理成為當(dāng)前的重要問題。而數(shù)據(jù)挖局技術(shù)本身所具備的概念、特點(diǎn)以及作用可以有效的解決當(dāng)前面臨的重要問題，數(shù)據(jù)挖局在稅務(wù)管理中的運(yùn)用，可以較好的幫助企業(yè)作出合理正確的決策和計(jì)劃，減少經(jīng)濟(jì)損失和企業(yè)發(fā)展過程中的風(fēng)險(xiǎn)性，同時(shí)對(duì)國內(nèi)建立較為完善的稅務(wù)管理體系提供了較大的技術(shù)保障。

二、數(shù)據(jù)挖掘和風(fēng)險(xiǎn)管理在稅務(wù)管理中的概況

數(shù)據(jù)挖掘是一種現(xiàn)代化、科技化不斷發(fā)展所必然存在的技術(shù)型產(chǎn)物，同時(shí)也是一種較為準(zhǔn)確的分析工具。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是統(tǒng)計(jì)學(xué)技術(shù)、人工智能學(xué)技術(shù)、信息化技術(shù)等多種技術(shù)的融合，目前數(shù)據(jù)挖掘可以較好的幫助企業(yè)將自身所擁有的數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的總結(jié)、歸納以及推理，讓企業(yè)管理者可以通過數(shù)據(jù)挖掘所加工的數(shù)據(jù)信息，更加科學(xué)有效的分析出客戶的行為、需求等，減少了企業(yè)在決策管理中存在的風(fēng)險(xiǎn)性和帶來的經(jīng)濟(jì)損失，使相關(guān)人員做出的判斷和決策更加具有合理性，增加所帶來的經(jīng)濟(jì)效益，同時(shí)對(duì)企業(yè)的發(fā)展起到促進(jìn)作用[1]。

稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)概念指的是一些不確定因素會(huì)帶來風(fēng)險(xiǎn)性，稅務(wù)部門的風(fēng)險(xiǎn)就是在企業(yè)整體運(yùn)行過程中出現(xiàn)于企業(yè)稅務(wù)眾多不確定因素，例如相關(guān)企業(yè)財(cái)務(wù)人員對(duì)稅收政策的理解錯(cuò)誤和操作錯(cuò)誤會(huì)導(dǎo)致給企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)損失，企業(yè)和稅務(wù)部門存在較大的溝通問題帶來的損失等多種不確定風(fēng)險(xiǎn)因素，從而給企業(yè)的稅務(wù)籌劃帶來較大的風(fēng)險(xiǎn)性。

根據(jù)上述數(shù)據(jù)挖掘和稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)概念的結(jié)合，可以有效的分析數(shù)據(jù)挖掘自身的優(yōu)良特點(diǎn)可以對(duì)稅務(wù)管理帶來較大的促進(jìn)作用。利用數(shù)據(jù)挖掘從而對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行總結(jié)、歸納和推理，合理的做出決策，減少企業(yè)稅務(wù)籌劃和決策帶來的風(fēng)險(xiǎn)性。

三、關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的算法概況

通常情況下數(shù)據(jù)挖掘的算法較多，例如聚類分析、回歸分析、預(yù)測分析、關(guān)聯(lián)分析等多種算法，而算法的選擇需要根據(jù)不同的需求來確定。具體來說在聚類分析方法中是將所得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，相似度較高的分為一類，不同類之間具有較大的數(shù)據(jù)信息差距，但和分類分析不同的是聚類分析前已經(jīng)有標(biāo)準(zhǔn)的分類，可以快速的實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的分類化處理；回歸分析的內(nèi)容是指比較兩個(gè)或者多個(gè)變量間的差異程度和影響程度從而科學(xué)的判定另一個(gè)變量的值，確立兩者的關(guān)系。預(yù)測分析是利用將數(shù)據(jù)信息按照時(shí)間順序進(jìn)行比較，最后根據(jù)數(shù)據(jù)信息的連續(xù)性發(fā)展?fàn)顟B(tài)，對(duì)未來中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行預(yù)測。

根據(jù)上述數(shù)據(jù)挖掘的算法概況，分析出在國內(nèi)稅務(wù)管理中數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用，應(yīng)根據(jù)不同的需求來做出合理的選擇。總體來講，數(shù)據(jù)挖掘的算法都是通過對(duì)數(shù)據(jù)的整體、收集和推算，將不容易被發(fā)現(xiàn)的規(guī)律挖掘出來，從而做出較為合理的未來規(guī)律判斷，從而可以較好的減少稅務(wù)管理中的決策風(fēng)險(xiǎn)，有利于做出更加正確合理的決策[2]。

四、稅務(wù)管理數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

伴隨時(shí)代的發(fā)展和科技的進(jìn)步，近年來國內(nèi)稅務(wù)管理系統(tǒng)對(duì)于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)系統(tǒng)經(jīng)歷了FOXBASE、NOVELL等多種系統(tǒng)的升級(jí)，目前國內(nèi)書屋管理數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)日益完善，并呈現(xiàn)出下列的特點(diǎn)：1.稅務(wù)管理中數(shù)據(jù)量較大?，F(xiàn)如今隨著世界經(jīng)濟(jì)一體化進(jìn)程的加深，信息化水平帶動(dòng)著數(shù)據(jù)共享功能的普及，國內(nèi)可以通過稅務(wù)部門來進(jìn)行數(shù)據(jù)信息的查找，并且在整體國內(nèi)都享受著數(shù)據(jù)共享的作用，各領(lǐng)域不斷發(fā)展來帶來了業(yè)務(wù)方面的不斷增加，所以目前稅務(wù)管理數(shù)據(jù)系統(tǒng)中呈現(xiàn)數(shù)據(jù)量較大的特點(diǎn)并呈現(xiàn)飛速增長的趨勢[3]。2.稅務(wù)管理中數(shù)據(jù)安全性能強(qiáng)。信息化時(shí)代的安全技術(shù)發(fā)展較為迅速，當(dāng)前對(duì)于稅務(wù)管理中的數(shù)據(jù)雖然部分呈現(xiàn)擱置不用的狀態(tài)，但是其具有較大的潛藏價(jià)值，同時(shí)還包含了各種企業(yè)、個(gè)人、業(yè)務(wù)等重要信息，所以稅務(wù)管理數(shù)據(jù)呈現(xiàn)安全性能高的特點(diǎn)。

五、通過調(diào)查A企業(yè)的稅務(wù)問題，分析當(dāng)前國內(nèi)稅務(wù)管理的現(xiàn)狀和問題

通過調(diào)查關(guān)于A企業(yè)在稅務(wù)管理的情況，從而研究和分析當(dāng)前國內(nèi)企業(yè)在稅務(wù)管理中出現(xiàn)的稅務(wù)管理問題，為進(jìn)一步探討數(shù)據(jù)挖掘在稅務(wù)管理中的運(yùn)用提供參考。A企業(yè)主要從事汽車制造業(yè)務(wù)，近年來的發(fā)展較為迅速，2006年A企業(yè)成功在上海證券交易所掛牌上市，其企業(yè)內(nèi)部擁有技術(shù)較高的核心團(tuán)隊(duì)、充足的資金儲(chǔ)備以及高水平的汽車制造研發(fā)團(tuán)隊(duì)，當(dāng)前的經(jīng)營狀態(tài)良好并呈現(xiàn)穩(wěn)定上漲的趨勢。

進(jìn)一步的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，A企業(yè)內(nèi)部部門較為完善，同時(shí)在業(yè)務(wù)發(fā)面包括了汽車制造、汽車出售、汽車服務(wù)等一系列的業(yè)務(wù)范圍，所以A企業(yè)所設(shè)計(jì)到的稅務(wù)種類較多，但是雖然有財(cái)務(wù)部門，但是缺少了相關(guān)的稅務(wù)管理部門，日常情況中A企業(yè)相關(guān)的稅務(wù)管理問題，例如發(fā)票開具、多種稅務(wù)種類的繳納以及申報(bào)都是由內(nèi)部的財(cái)務(wù)部門所處理，并且隨著時(shí)代的不斷進(jìn)步和國家相關(guān)稅務(wù)制度、政策的不斷完善和創(chuàng)新，A企業(yè)應(yīng)對(duì)當(dāng)前的形式下的稅務(wù)問題都是內(nèi)部財(cái)務(wù)部門負(fù)責(zé)[4]。另外，通過調(diào)查目前A企業(yè)所提供的相關(guān)業(yè)務(wù)資料，計(jì)算分析，可以得出A企業(yè)中所得稅稅負(fù)差異率是百分之199.02，這就較為科學(xué)的得知A企業(yè)應(yīng)該沒有掌握當(dāng)前國家對(duì)稅收的優(yōu)惠政策，同時(shí)這種原因的造成也是因?yàn)锳企業(yè)沒有相關(guān)的稅務(wù)管理部門來進(jìn)行合理的稅收策劃，從而使A企業(yè)承擔(dān)了較多的稅收問題，給A企業(yè)帶來了較大的稅務(wù)管理風(fēng)險(xiǎn)和成本增加等問題。

通過對(duì)A企業(yè)的稅務(wù)管理方面以及結(jié)合部分企業(yè)的稅務(wù)管理，分析和總結(jié)了目前國內(nèi)企業(yè)在稅務(wù)管理中存在的問題，而其中最為主要的問題便是目前稅務(wù)管理較為傳統(tǒng)，同時(shí)存在較大的稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，而原因的造成便是傳統(tǒng)稅務(wù)管理面對(duì)信息化、科技化的時(shí)代發(fā)展存在一定的局限性和落后性，沒有運(yùn)用于時(shí)代發(fā)展相適應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。其出現(xiàn)的問題會(huì)帶來直接的經(jīng)濟(jì)損失性風(fēng)險(xiǎn)，深層含義分析，這種問題出現(xiàn)還會(huì)帶來更多的例如意識(shí)風(fēng)險(xiǎn)、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等[5]。第二個(gè)問題便是當(dāng)前由于信息化建設(shè)的速度較快，而相關(guān)企業(yè)應(yīng)用信息化系統(tǒng)較為盲目，無法有效的將稅務(wù)管理與相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)結(jié)合，信息化軟件使用同時(shí)帶來數(shù)據(jù)有效儲(chǔ)存的同時(shí)導(dǎo)致太多密碼、口令等維護(hù)起來較為麻煩。最后一點(diǎn)，相關(guān)企業(yè)的稅務(wù)管理人員工作效率較低，這是由于信息化數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)儲(chǔ)備量較多，而傳統(tǒng)人工無法提取關(guān)鍵和有用的數(shù)據(jù)，并且達(dá)不到較好的作用和效果。

所以通過整體對(duì)國內(nèi)稅務(wù)管理存在的問題分析，總結(jié)出來目前面對(duì)信息化的新時(shí)代，應(yīng)重視數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的開發(fā)和運(yùn)用，這樣才能較好的挖掘出稅務(wù)管理數(shù)據(jù)中的潛在價(jià)值，并且從宏觀到微觀整體的分析、統(tǒng)計(jì)，并對(duì)未來做出較為科學(xué)的推測作用，減少相關(guān)稅務(wù)決策的風(fēng)險(xiǎn)性，從而帶來更大的經(jīng)濟(jì)效益。

六、數(shù)據(jù)挖掘在稅務(wù)管理中的運(yùn)用要求

（一）數(shù)據(jù)挖掘在稅務(wù)管理中運(yùn)用的工作量

數(shù)據(jù)挖掘在稅務(wù)管理中運(yùn)用的工作量是指整體的業(yè)務(wù)研究對(duì)象，同時(shí)業(yè)務(wù)研究對(duì)象還決定著數(shù)據(jù)挖掘人員的思想和方向。目前數(shù)據(jù)挖掘的工作量較大，這是因?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘還沒有形成完整、統(tǒng)一的自動(dòng)化過程，大部分的工作內(nèi)容都是由人工完成的，并且由于數(shù)據(jù)挖掘?qū)?shù)據(jù)信息要求較高，例如數(shù)據(jù)的完整、正確等，所以對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘的整個(gè)過程，大部分的工作量都是在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段，而真正的挖掘工作工作量較小。

（二）數(shù)據(jù)挖掘在稅務(wù)管理中的運(yùn)用過程

數(shù)據(jù)挖掘在稅務(wù)管理中的運(yùn)用過程，應(yīng)按照一定的順來和步驟進(jìn)行，包括確定研究挖掘的業(yè)務(wù)對(duì)象、做好充足完善的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果分析這四個(gè)內(nèi)容。第一步需要準(zhǔn)確的分清相關(guān)的業(yè)務(wù)問題以及業(yè)務(wù)對(duì)象，這是保障數(shù)據(jù)挖掘在稅務(wù)管理中運(yùn)用具有較強(qiáng)的目的性；其次要做好充分的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，收集業(yè)務(wù)對(duì)象相關(guān)的所有數(shù)據(jù)信息，同時(shí)明確業(yè)務(wù)對(duì)象的類型和需求，從而模擬建立起針對(duì)化的數(shù)據(jù)挖掘算法，保障數(shù)據(jù)挖掘的效果和作用；最后對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果進(jìn)行評(píng)估和推測，而評(píng)估、推測的方法一般是根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘過程中所使用的算法來決定，最終才能較為科學(xué)的完成整體數(shù)據(jù)挖掘過程。

（三）數(shù)據(jù)挖掘在稅務(wù)管理中運(yùn)用的人員要求

數(shù)據(jù)挖掘在稅務(wù)管理中運(yùn)用人員要求，需要根據(jù)業(yè)務(wù)對(duì)象的需求來確定，一般數(shù)據(jù)挖掘人員可以分為業(yè)務(wù)分析人員、數(shù)據(jù)分析人員和數(shù)據(jù)管理人員[6]。業(yè)務(wù)分析人員的要求對(duì)業(yè)務(wù)對(duì)象相關(guān)業(yè)務(wù)、信息、需求等多項(xiàng)內(nèi)容具有較強(qiáng)的了解；數(shù)據(jù)分析人員要求要具有較強(qiáng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算學(xué)等學(xué)科的知識(shí)儲(chǔ)備以及較強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析實(shí)踐能力。而數(shù)據(jù)管理人員需要掌握管理學(xué)、會(huì)計(jì)學(xué)等內(nèi)容。

七、數(shù)據(jù)挖掘在稅務(wù)管理中的運(yùn)用設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)挖掘在稅務(wù)管理中運(yùn)用的系統(tǒng)設(shè)計(jì)

雖然數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)不是全智能化的運(yùn)用系統(tǒng)，但可以較好的協(xié)助人員智能的挖掘相關(guān)數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值，同時(shí)可以較好的對(duì)稅務(wù)決策提供合理性的建立。對(duì)于整體的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)設(shè)計(jì)，根據(jù)需求不同的劃分主要可以分為專用數(shù)據(jù)挖掘和通用數(shù)據(jù)挖掘，其整體構(gòu)成分為數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘引擎、用戶界面等。

專用數(shù)據(jù)挖掘在稅務(wù)管理中可以起到有較強(qiáng)針對(duì)性、目的性的對(duì)業(yè)務(wù)需求做出相應(yīng)的解決方案；而通用挖掘相較而言具有通用性、實(shí)用性和方便性的特點(diǎn)，利用通常的數(shù)據(jù)挖掘算法，來進(jìn)行對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)的收集和預(yù)測。對(duì)整體數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的建立，其中數(shù)據(jù)庫可以起到良好的保障作用，將數(shù)據(jù)儲(chǔ)存到相應(yīng)的平臺(tái)中，并對(duì)所儲(chǔ)存數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和整體的工作，為數(shù)據(jù)挖掘過程提供需求的數(shù)據(jù)信息；數(shù)據(jù)挖掘引擎可以幫助起到對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行加工和處理的作用，幫助尋找相關(guān)數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值，利用需求不同選擇不同算法的方式，有效的幫助人們采取正確的稅務(wù)決策，同時(shí)這也是數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)設(shè)計(jì)中的重點(diǎn)環(huán)節(jié)；用戶界面可以提高信息共享的平臺(tái)，協(xié)助人們對(duì)需求問題更好的查找相關(guān)有價(jià)值的數(shù)據(jù)。

（二）數(shù)據(jù)挖掘在稅務(wù)管理中運(yùn)用設(shè)計(jì)的實(shí)現(xiàn)

為了可以讓數(shù)據(jù)挖掘在稅務(wù)管理中更好的運(yùn)用，必須完全掌握納稅人相關(guān)的屬性信息，例如姓名、地址、所在企業(yè)營業(yè)收入、稅率等多項(xiàng)內(nèi)容，同時(shí)可以較好的展現(xiàn)納稅人實(shí)際中的繳稅額以及繳稅自覺性1710而通過數(shù)據(jù)挖掘在稅務(wù)管理中運(yùn)用設(shè)計(jì)，可以較好的使稅務(wù)管理人員通過相關(guān)價(jià)值數(shù)據(jù)，從而合理、科學(xué)的分析出納稅人的稅務(wù)行為特點(diǎn)，并且分析出的結(jié)果接近事實(shí)。在實(shí)際的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)中，例如某市中的s企業(yè)2017年相關(guān)納稅人情況、資金情況、業(yè)務(wù)產(chǎn)品等多種資料，根據(jù)上述的數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)方法，系統(tǒng)化設(shè)計(jì)，并利用相適合的算法，可以有效的預(yù)測出納稅人在未來中的相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)性以及盈虧等多方面的情況。

八、數(shù)據(jù)挖掘在稅務(wù)管理中的具體運(yùn)用

（一）數(shù)據(jù)挖掘在稅務(wù)管理納稅人細(xì)分中的運(yùn)用

數(shù)據(jù)挖掘在稅務(wù)管理納稅人細(xì)分中的運(yùn)用具有較大的作用和運(yùn)用效果，根據(jù)某市國稅局2016到2017的信息中，利用數(shù)據(jù)挖掘的K-平均算法，將某市國稅局相關(guān)企業(yè)的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分：把N個(gè)企業(yè)劃分成K個(gè)種類，每個(gè)種類里相關(guān)的數(shù)據(jù)具有較高的相似度，然后相互種類間做到相似度較小。數(shù)據(jù)挖掘在稅務(wù)管理納稅人細(xì)分中用K-平均算法可以較好的找出讓平方誤差數(shù)值較小的K個(gè)劃分，同時(shí)進(jìn)一步使運(yùn)用結(jié)果可以較為明顯的進(jìn)行數(shù)據(jù)收集、處理和分析。對(duì)結(jié)果劃分為幾個(gè)類別，第一類別是數(shù)值較大的，例如經(jīng)濟(jì)、納稅數(shù)額等內(nèi)容；第二類分為經(jīng)濟(jì)能力較強(qiáng)但是納稅較少；等三類經(jīng)濟(jì)能力較小，納稅數(shù)額較多；第四類納稅人經(jīng)濟(jì)規(guī)模較小，納稅能力同樣教低。

經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘中K-平均算法在實(shí)際的納稅人細(xì)分中的應(yīng)用，可以較為明確的得到以下結(jié)論：1.調(diào)查結(jié)果和運(yùn)用結(jié)果顯示第一類的納稅人較少，只占數(shù)據(jù)信息中整體納稅人的百分之0.5，但這一類納稅人納稅的百分比增長缺占到了數(shù)據(jù)信息中納稅人整體稅收增長的百分之40。2.同樣通過上述分析和應(yīng)用，得出第二類納稅人數(shù)量同樣較少，雖然資金規(guī)模較大，但是相比較第一類納稅人，其在年度納稅額增長較??；第三類納稅人的數(shù)量在數(shù)據(jù)挖掘運(yùn)用中所得出的結(jié)果相較第一類和第二類較大，但沒有占到很大的比重；另外第四類納稅人在整體數(shù)據(jù)信息中的納稅人占比較大?？傮w根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘得出的結(jié)論進(jìn)一步分析，第一類納稅人和第三類納稅人在納稅能力中占比較高，是較為良好的稅收來源群體；而第二類和第四類納稅人在納稅能力總額中占比較小，原因是第二類納稅人出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)和稅收不符合的情況，第四類是因?yàn)榻?jīng)濟(jì)能力較弱，所以納稅能力較低，從而兩類納稅人都屬于稅收來源的弱勢群體。

上述數(shù)據(jù)挖掘在某市稅務(wù)管理中實(shí)際運(yùn)用的調(diào)查和分析中，通過研究和討論，可以對(duì)稅務(wù)管理講納稅人很好的細(xì)分，同時(shí)可以做到較為科學(xué)的推測并做出合理的科學(xué)的納稅管理措施，選擇較為專業(yè)、整體素質(zhì)性強(qiáng)以及業(yè)務(wù)能力好的管理人員對(duì)第一類和第三類納稅人做精細(xì)化的管理；同時(shí)對(duì)第二類和第四類納稅人同樣做到針對(duì)話稅務(wù)管理，找出其中在實(shí)際稅務(wù)管理中其出現(xiàn)問題的原因，并采取相應(yīng)對(duì)的措施。

（二）數(shù)據(jù)挖掘在稅務(wù)管理檢查中的運(yùn)用

數(shù)據(jù)挖掘再稅務(wù)管理檢查中的運(yùn)用同樣至關(guān)重要，可以較為準(zhǔn)確方便的檢測其稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)性等內(nèi)容。根據(jù)對(duì)上述某市國稅局調(diào)查的數(shù)據(jù)信息中，再通過利用數(shù)據(jù)挖掘中K-means算法的運(yùn)用，將眾多數(shù)據(jù)劃分為k個(gè)種類和N個(gè)數(shù)據(jù)庫，隨機(jī)性的選擇K個(gè)對(duì)象，將每個(gè)對(duì)象初始劃分為每一個(gè)族或者中心，下一步將數(shù)據(jù)庫中通過查看每個(gè)對(duì)象距離族中心的距離來將其劃分為最相近的族中，進(jìn)一步在新產(chǎn)生的族中計(jì)算出里中心的平均值，緊接著重復(fù)上述第二部和第三部的步驟，這一重復(fù)步驟極為關(guān)鍵，可以較小的避免運(yùn)用過程中所帶來的誤差，待到二三步驟不再變化、趨于穩(wěn)定的同時(shí)，得到科學(xué)正確的結(jié)果。

經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘中K-means法在實(shí)際的稅務(wù)管理的應(yīng)用，將上述某市數(shù)據(jù)分為三類納稅人，第一類是在年度中收入、銷售等穩(wěn)定，并且?guī)沓掷m(xù)不斷的穩(wěn)定增長；第二類納稅人是在年度中每個(gè)月的收入增長或下降不太穩(wěn)定，變化較大的；而第三類納稅人是因?yàn)楦鞣N原因收入等方面在年度中呈現(xiàn)持續(xù)下降的狀態(tài)。

通過數(shù)據(jù)挖掘K-means法運(yùn)用所得到的結(jié)果進(jìn)一步分析可以得出以下結(jié)論：1.第一類納稅人在上述分析調(diào)查中可以較為科學(xué)的分為安全性較高的納稅人，同時(shí)不需要對(duì)其進(jìn)行特殊性的監(jiān)管2.第二類納稅人在上述分析調(diào)查中可以較為科學(xué)的分為對(duì)市場整體行業(yè)影響較大的企業(yè)，其中經(jīng)過分析可以得出出現(xiàn)這種問題的原因是由于業(yè)務(wù)產(chǎn)品存在換季性、流行性等因素影響較大，同時(shí)比較依賴外界因素，所以可以通過分析的結(jié)果對(duì)第二類納稅人進(jìn)行進(jìn)一步的劃分，采取針對(duì)性稅務(wù)管理模式。3.第三類納稅人情況的出現(xiàn)，經(jīng)過進(jìn)一步詳對(duì)有關(guān)企業(yè)進(jìn)行了解發(fā)現(xiàn)，出現(xiàn)這種問題的原因是由于經(jīng)營不善、業(yè)務(wù)產(chǎn)品滯銷等重大問題，另外一點(diǎn)就是第三類納稅人存在偷稅漏水等非法行為，從而顯示出極不穩(wěn)定的稅務(wù)狀態(tài)，所以相關(guān)稅務(wù)部門對(duì)其可以采取針對(duì)話的管理措施。根據(jù)總體的數(shù)據(jù)挖掘在稅務(wù)管理中的運(yùn)用，可以較為明顯的找出有效、有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息，從而可以進(jìn)一步對(duì)其進(jìn)行分析，做出更加科學(xué)、合理的稅務(wù)決策。

總結(jié)：數(shù)據(jù)挖掘包含了多個(gè)方面的知識(shí)和技術(shù)，具有極為良好的運(yùn)用能力和特點(diǎn)，而根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘在稅務(wù)管理中的運(yùn)用，可以起到較大的作用，使相關(guān)稅務(wù)管理人員的工作更加高效，以及為做出合理的決策提供較大的作用。由于目前數(shù)據(jù)挖掘還沒有為廣闊的應(yīng)用，具有較大的發(fā)展?jié)摿Γ梢云鸬礁蟮淖饔煤托Ч?，促進(jìn)國內(nèi)整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展和時(shí)代進(jìn)步具有重要意義。

參考文獻(xiàn)：

[1]數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在農(nóng)村商業(yè)銀行信貨的應(yīng)用研究[D].葉曉明.中南大學(xué).2013.

[2]OLAP和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)院信息系統(tǒng)中的研究與應(yīng)用[D].胡瑞娟.長春理工大學(xué).2009.

[3]基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的客戶關(guān)系管理系統(tǒng)研究[D].許樂平.合肥工業(yè)大學(xué).2007.

[4]數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在招生決策中的應(yīng)用研究[D].胡海員.東南大學(xué).2006.

[5]數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教務(wù)管理中的應(yīng)用[D].張榮富.安徽大學(xué).2011.

[6]數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校成績管理中的應(yīng)用研究[D].劉春陽.大連交通大學(xué).2010.

[7]數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在中職招生信息系統(tǒng)中的應(yīng)用[D].李衛(wèi)平.西北師范大學(xué).2009.