大数据背景下数据挖掘算法在税源管理中的应用

声明

摘要

1．1 研究背景及意义

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究意义

1．2 国内外研究综述

1．3 研究内容和思路

1．4 创新与不足

第2章 税源管理

2．1 税源管理

2．1．1 我国税收收入情况

2．1．2 税源管理的含义

2．1．3 税源管理的作用

2．1．4 税源管理的主要内容

2．2 数据挖掘在税源管理中的应用

第3章 理论框架和技术支持

3．1 数据挖掘

3．1．1 数据挖掘的概念

3．1．2 数据挖掘与KDD

3．1．3 数据挖掘分析框架

3．2 数据挖掘应用

3．2．1 数据挖掘主要技术

3．2．2 数据挖掘主要功能

3．3 数据挖掘算法

3．3．1 K-means聚类算法

3．3．2 层次聚类算法

3．4 聚类分析的应用

第4章 实证分析

4．1 数据准备

4．2 自变量选取

4．3 主成分分析

4．3．1 主成分分析的基本思想

4．3．2 主成分分析的数学模型

4．3．3 主成分分析的应用

4．4 聚类分析

4．4．1 聚类数据描述

4．4．2 K-means聚类分析

第5章 进一步讨论

5．1 企业所得税和应交税费视角的税源管理

5．2 经营性现金流量净额和总资产角度的税源管理

第6章 结论

致谢

参考文献

附录