【摘 要】
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随着税收信息化的不断深入,综合征管系统、增值税管理系统、出口退税系统等税收业务应用系统全面推行,全国积累了大量的税收征管业务数据,这些数据是税务系统的宝贵资源。如
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随着税收信息化的不断深入,综合征管系统、增值税管理系统、出口退税系统等税收业务应用系统全面推行,全国积累了大量的税收征管业务数据,这些数据是税务系统的宝贵资源。如何有效地利用这些资源,为各级领导决策提供科学合理的依据、提高经济税源的分析能力、强化税收征收管理的精细化管理水平,也成为目前税务系统中亟待解决的问题。数据挖掘作为是一种深层次的数据分析方法,就是对大量的数据进行分析,从而揭示数据背后隐藏的知识的技术。它能帮助税务机关从大量的税务数据中分析纳税入的行为信息,识别出纳税人走逃或虚开的特征,锁定稽查目标,缩小稽查成本。本文依托河南省局税收信息系统的各项数据资源,基于目前国际先进的数据挖掘分析工具SAS,利用数据挖掘技术,对省局税务系统的数据挖掘工作进行了初步探索。主要成果有两个:一是针对“走逃企业数据分析”,应用决策树、logistic回归建模方法,建立一般纳税人走逃风险评级回归模型:二是对河南省内购方企业的发票信息进行聚类分析、孤立点分析和关联规则挖掘技术,建立行业交易规则库,定位接受虚开的增值税发票,建立虚开模型。在文章的最后,重点就税务系统今后可能的挖掘方向进行了探讨。
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