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文檔簡介
1、隨著金稅工程（二期）的實施，稅務(wù)部門實現(xiàn)了業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)省級集中，積累了大量分布在各個應(yīng)用系統(tǒng)中的涉稅信息，是稅務(wù)部門進(jìn)行稅收分析的重要依據(jù)。對稅務(wù)系統(tǒng)中積累的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，從中提取有價值的信息，建設(shè)基于數(shù)據(jù)倉庫的納稅人預(yù)警監(jiān)控系統(tǒng)，成為稅收數(shù)據(jù)分析的必然要求。
本文借助Weka平臺，通過其提供的算法接入功能，初步實現(xiàn)了一個可供稅務(wù)數(shù)據(jù)挖掘初步使用的子系統(tǒng)，具體功能包括數(shù)據(jù)預(yù)處理，DBSCAN聚類模塊，EM聚類模塊，和結(jié)果顯示模
2、塊等。最后，本文使用廣西省國稅局2014年1月1日到12月31日的稅收業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行DBSCAN和EM聚類分析。
實驗結(jié)果表明:DBSCAN算法無法進(jìn)行有效的聚合，大部分?jǐn)?shù)據(jù)對象被歸為一類，同時產(chǎn)生的噪聲點較多，即使改變參數(shù)的設(shè)置，實驗結(jié)果依然沒有太大改變。而相對于DBSCAN，EM算法能夠?qū)Χ悇?wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行較好的聚合。雖然EM算法由于其本身的局限性，并不能識別出所有期望的納稅人類別，但總的來說，EM算法可以將實驗數(shù)據(jù)集劃分為較為合
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