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1山東省基于數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的監(jiān)控系統(tǒng)整體設(shè)計

根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的系統(tǒng)部署，我們將整體的監(jiān)控系統(tǒng)分為4層：數(shù)據(jù)源層、數(shù)據(jù)交換層、展示層、數(shù)據(jù)中心層。其具體的系統(tǒng)部署如圖1所示。其中，數(shù)據(jù)交換層主要由省、市數(shù)據(jù)平臺的集成，從而形成可覆蓋全省的數(shù)據(jù)系統(tǒng)。實現(xiàn)該系統(tǒng)的集成是通過在省、市建立ODS數(shù)據(jù)抽取的源適配器的方式，以此對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一的平臺，在省局中建立ODS目的適配器，從而形成數(shù)據(jù)采集平臺；而數(shù)據(jù)中心平臺則由ODS、數(shù)據(jù)倉庫中的OLAP服務(wù)器、J2EE服務(wù)器組成，通過應(yīng)用適配器將集成的采集到的數(shù)據(jù)放到ODS中，并通過時間或者是批次的方式統(tǒng)一存放到數(shù)據(jù)倉庫，而部分會回流到ODS中；展示層是由web服務(wù)器、展示工具等組成，其目的是將決策分析的報告結(jié)果或查詢結(jié)果進行展現(xiàn)。

2對數(shù)據(jù)倉庫模型設(shè)計

數(shù)據(jù)倉庫作為一個面向主題的、集成的系統(tǒng)，其屬于動態(tài)變換。因此，在對整體進行設(shè)計之后，必須對數(shù)據(jù)倉庫的邊界和功能進行定義。本文主要從稅收的收入、稅收監(jiān)控信息和隊伍建設(shè)入手，因此，將功能劃分為以下部分，具體如圖2.

3納稅評估模型構(gòu)建

3.1納稅評估概述以及流程設(shè)計在完成對監(jiān)控系統(tǒng)的統(tǒng)一設(shè)計之后，可實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的收集和分析。而所謂的納稅評估是指稅務(wù)機關(guān)通過納稅人提交的申報資料，日常的征管信息等進行綜合的審核分析，并及時對稅務(wù)繳納進行評定和處理。而為了設(shè)計的方便，我們采用企業(yè)稅負(fù)率這個指標(biāo)來對模型進行設(shè)計。因為企業(yè)稅負(fù)率在會計中的定義是指企業(yè)應(yīng)繳納的稅費和企業(yè)的應(yīng)稅銷售收入的比率。納稅評估的流程設(shè)計具體如圖3所示。

3.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)算法的確定數(shù)據(jù)挖掘是針對特定的數(shù)據(jù)而進行的分析和處理的一個過程。因此，選擇不同的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，其根據(jù)是對所選取的結(jié)果的挖掘。本文選用Apriori算法，來實現(xiàn)對企業(yè)稅負(fù)率和企業(yè)違規(guī)等之間的關(guān)聯(lián)挖掘。APrfori算法是有R.Agrawal等人在上個世紀(jì)90年代提出的，其主要用在大型數(shù)據(jù)庫上的數(shù)據(jù)快速挖掘。其主要采用逐層迭代的搜索方式，使用候選項集來找頻繁項集的過程。其基本的思路是首先找出所有頻繁1-項集，然后用找出頻繁2-項集，在利用找出，這樣反復(fù)找到的K，在第K+1項集是不能找到的過程，并且在這其中利用最小支持度進行篩選，再通過最小置信度與頻繁項集產(chǎn)生的關(guān)聯(lián)規(guī)則。在選擇上述的數(shù)據(jù)挖掘算法之后，對其參數(shù)進行設(shè)置。所謂的參數(shù)主要是指min_conf與min_sup。并通過模型對進行挖掘。

3.3算法的驗證通過模型計算我們可以得出以下的結(jié)果：批發(fā)行業(yè)中為退稅企業(yè)并且其稅負(fù)率小于2.5的主要集中在類1；退稅企業(yè)并且其稅負(fù)率大于2.5主要集中在類2；不是退稅企業(yè)and稅負(fù)率小于2.5的企業(yè)主要分布在類3；不是退稅企業(yè)and稅負(fù)率大于2.5的企業(yè)主要分布在類4.同時我們采用收集不同行業(yè)樣本，對評估模型進行驗證，從而得出其平均的閥值為2.57，誤差為2.8%說明評估模型有效。

4總結(jié)

納稅評估模型被廣泛的應(yīng)用于企業(yè)、政府等各個不同部門。因此，利用現(xiàn)在計算機技術(shù)，加強對企業(yè)納稅評估的建設(shè)和推廣，對維護我國的稅務(wù)環(huán)境具有重要意義。

作者：黃敏單位：陜西財經(jīng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院