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基于数据挖掘技术的税务决策支持系统应用研究的综述报告
随着信息化技术的不断发展，数据挖掘技术正逐渐应用于各个领域，其中，税务领域也是其中之一。数据挖掘技术主要利用计算机算法和模型，对大量非结构化的数据进行分析和处理，以获取其中的有用信息和规律性，将其应用于税务决策支持系统中，能够提高税务管理和决策的效率和质量。
本文将就基于数据挖掘技术的税务决策支持系统的应用研究做一综述报告。其主要内容如下：
一、数据挖掘技术在税务领域的应用
数据挖掘技术在税务领域的应用主要有以下几方面：
1.税收分析
数据挖掘技术可以将大量的税收数据进行分析，以发现潜在的规律性和异常情况，这些信息可以为税务部门提供重要的决策支持，对于税收的统计学分析提供参考依据。例如，对于同一行业不同企业的纳税情况，可以通过数据挖掘技术进行对比分析，以发现企业间存在的一些问题和潜在的欺诈行为。
2.税务风险预测和评估
数据挖掘技术可以通过分析各项财务指标、纳税人的信用记录等多种因素，对纳税人的风险进行预测和评估。这样一来，税务管理部门可以提前采取措施，减少纳税人欺诈或逃税行为的发生，也可以为税务审计提供依据。
3.税务管理和决策支持系统
税务决策支持系统是一种智能化的系统，可以通过数据挖掘技术对海量税收数据进行处理和分析，以发现关键信息和规律性，为税务决策提供参考意见。通过数据挖掘技术，可以快速获取具有实际意义的数据特征，进而发挥更大的作用。
二、基于数据挖掘技术的税务决策支持系统的构建
基于数据挖掘技术的税务决策支持系统的构建主要分为以下几个部分：
1.数据获取与处理
税务数据是数据挖掘系统的基础，数据的获取需要进行预处理，保证数据的质量和准确性。数据清洗流程是建立高质量模型和取得理想结果的必须环节。
2.特征选择和提取
在数据获取和处理后，需要对数据进行特征选择和提取。得到适用于数据挖掘的特征，为后续的模型构建提供指导。
3.模型设计和算法选择
在特征选择和提取之后，需要对模型进行建立和算法选择。基于数据挖掘的算法有很多，如聚类，分类和关联规则挖掘等。对于不同的业务问题，需要选择不同的算法和模型，来处理数据并提取信息。
4.数据可视化和解读
数据挖掘过程的最后一个步骤是数据可视化和解读。通过数据可视化，可以更好的展示分析结果，便于管理层理解具备操作性的建议，从而决策行动。
三、基于数据挖掘技术的税务决策支持系统的应用案例
目前，在国内外都有很多利用数据挖掘技术实现税务决策支持系统的成功案例，其中就包括：
1.美国国税局建立TaxpayerAssetBasedSegmentationSystem(TABS)系统，通过数据挖掘方法对4.6亿个纳税人数据作处理，将纳税人分类，为美国国税局提供了针对性的管理。
2.张家港市国家税务局建立宏观税收预警系统，通过数据分析方法，为税务管理部门提供详细的税收预警信息，实现了对纳税人风险的实时监测。
3.国内某税务局建立人民币清洁工程，通过数据挖掘方法识别虚开发票，该项目成功防止了2.9亿的税务骗税损失。
综上所述，基于数据挖掘技术的税务决策支持系统可以大大提高税务管理和决策的效率和质量。同时，数据挖掘技术的应用还有待进一步完善和深入研究，以更好地服务于税务领域的需求。