数据挖掘在税收分析中的应用

税收分析是税收管理的眼睛，对及时准确地发现问题、解决问题，加强税源管理和征收管理起着重要的导向作用。本文提出将数据挖掘技术应用于税收分析，将数据仓库中大量的业务数据转化为有用的知识，为决策者提供有效的信息。本文介绍了数据挖掘的主要功能，分析了税收数据挖掘过程，并简要介绍数据挖掘在税收分析中的应用。     

浅谈数据挖掘技术在电子商务中运用

数据挖掘是从海量数据中发现和提取知识和信息的过程。在电子商务领域中运用数据挖掘技术,寻求和发现更多的企业顾客、供应商、供应链内部流程优化,将为企业决策者提供更为广泛而有效的决策依据,提高企业战略竞争能力。本文简要介绍了数据挖掘的基本概念和方法,在此基础上重点分析了数据挖掘技术在客户管理和搜索引擎数据分析、等方面的应用。     

数据挖掘技术及其在客户关系管理中的应用

数据挖掘在客户关系管理中的应用是数据库和数据仓库方面的一个研究热点,也是企业实现信息化的重要方法。本文简要介绍了数据挖掘．和CRM的概念,重点分析了数据挖掘的基本原理和步骤,并介绍了数据挖掘在CRM中的重要应用。     

浅谈数据挖掘在管理会计中运用

数据挖掘是从海量数据中发现和提取知识和信息的过程。在管理会计领域中运用数据挖掘技术,寻求和发现更多的企业顾客、供应商、市场以及内部流程优化的信息,将为企业决策者提供更为广泛而有效的决策依据,提高企业战略竞争能力。本文简要介绍了数据挖掘的基本概念和方法,在此基础上重点分析了数据挖掘技术在作用成本和价值链分析,产品、市场和顾客分析以及财务风险防范等方面的应用。     

决策树生成算法在税务稽查选案中的应用

介绍了数据挖掘和决策树生成算法,利用决策树生成工具对纳税人的税收数据进行挖掘,并对挖掘结果进行了分析。     

基于数据挖掘的图书馆管理模式分析

随着信息技术的发展,数据挖掘技术在图书馆管理方面得到了广泛应用。本文介绍了数据挖掘的基本内涵,分析了数据挖掘的功能和常用方法,在此基础上提出了一个基于数据挖掘的图书馆管理模式分析模型。最后探讨了数据挖掘技术在指导图书馆管理建设方面的具体应用。     

基于关联规则算法的教务管理数据挖掘

本文首先介绍了关联规则数据挖掘的概念,分析了关联规则挖掘的核心算法Apriori,将该算法用于教务管理数据的分析处理,得出数据集中隐含的模式,以期对学校教务管理者提供决策支持。     

基于云计算的数据挖掘应用探析

云计算做为一种新兴的网络技术已经在各个领域得到广泛应用,云计算的一个重要作用就是对海量信息数据进行存储与管理,因此云计算为数据挖掘提供了一个良好的平台。本文先对云计算进行简单介绍,然后对基于云计算的数据挖掘应用进行详细阐述与分析,最后介绍基于云计算的数据挖掘应用平台的构建。     

数据挖掘在电子商务客户关系管理中的应用

本文首先介绍数据挖掘和客户关系管理的基本概念,然后对客户关系管理中几种常用数据挖技术的特点和适用范围进行了分析,最后针对数据挖掘在电子商务环境下客户关系管理中的具体应用,提出可行的挖掘方案,以供参考。     

数据挖掘在超市管理中的应用

针对当前在大型连锁超市中采购、存储、销售的庞大数据需要合理的存储、分析、查询的实际问题,采用了数据挖掘的方法,在理论上介绍了数据挖掘技术的相关知识及其在超市管理中的应用,以超市营销管理作为实例,详细描述了数据挖掘的整个分析、设计及应用过程,并对国内数据挖掘应用的现状进行了分析.结果对数据挖掘在实践应用上的一个理论指导,配合特定算法后将在实践中有着一定的应用前景.     

数据仓库、数据挖掘在财政系统中的应用

随着技术发展,财政系统信息化建设得到较好发展,各类业务管理系统积累了大量的数据,如何在海量数据中挖掘有用的信息资源,就显得十分迫切。简述了数据仓库、知识发现和数据挖掘的产生、发展及相关技术和应用,研究了聚类算法及聚类分析的度量标准。以聚类算法为例,讲述了针对实际应用中数据挖掘算法的应用改进。提出了应用推广阶段的改进型聚类分析算法,并对某市财政的数据集合进行了实验分析。针对财政决策系统的应用整合问题,选择以某市财政决策管理系统为例,介绍了进行数据挖掘之前要经历的步骤,最后得出了税源户聚类信息。     

正、负关联规则挖掘算法的实现

关联规则挖掘寻找给定数据集中项之间的有趣关系,是数据挖掘的主要研究方面.传统的关联规则挖掘算法仅能挖掘正关联规则,事实上,负关联规则也包含了非常有价值的信息,对于决策的作用也是不容忽视的.     

基于GIS的空间数据挖掘技术

如何从海量数据中提取对人们有价值的信息已经成为一个非常迫切的问题。本文从地理信息系统(GIS)方面研究了如何解决这个问题，介绍了空间数据挖掘(SDM)的理论、方法和一般处理过程，并给出了基于GIS的空间数据挖掘的框架结构。     

浅析XML在Web数据挖掘中的应用

Web数据挖掘是将数据挖掘技术和理论应用于对互联网资源挖掘的一门新兴研究领域．XML能够为web数据挖掘提供半结构化的数据模型,解决了Web挖掘中的数据源问题．分析了Web数据挖掘的特点,并将XML技术引入Web数据挖掘领域中,进而在此基础之上介绍了一种数据挖掘的模型．     

面向税务系统的数据挖掘

为了解决稽查选案中以手工为主所造成的弊端和很大的人为因素,结合某税务局的稽查选案实践情况,对增值税选案指标进行分析,利用数据挖掘中的人工神经网络方法对增值税的稽查选案进行研究,并提出了基于人工神经网络的数据挖掘技术的税务稽查选案的理论基础.     

基于最小聚类单元的商圈聚类方法研究

根据客户群聚的特点,在分析现有聚类方法的基础上,提出了基于最小聚类单元(LeastClusterCell,简称 LCC)的商圈聚类方法.并在数据挖掘体系结构中引入LCC子系统,以利用关系数据库成熟的接口技术方便地完成 对LCC的各种操作管理.     

数据挖掘中的负关联规则算法

关联规则是数据挖掘的主要研究方面,已往对关联规则的研究主要集中在挖掘征关联规则上,事实上,负关联规则在应用中的地位也是非常重要的     

遗传算法优化BP神经网络在纳税评估中的应用

将遗传算法优化误差反传(BP)神经网络的数据挖掘方法应用于纳税评估,为税务机关申报征收与税务稽查的数据挖掘建立分类预测模型.从分析的结果可以看出,模型具有良好的预测效果,能为提高税收管理的针对性和有效性提出一些参考建议,以提高税收征管的水平.