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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--大数据背景下深化我国税收征管改革的研究
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大数据背景下深化我国税收征管改革的研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 引言第10-16页
    1.1 选题背景及研究目的第10页
    1.2 文献综述第10-13页
        1.2.1 国外研究文献综述第10-12页
        1.2.2 国内研究文献综述第12-13页
        1.2.3 文献研究评价第13页
    1.3 论文主要内容第13-14页
    1.4 创新之处与研究不足第14-16页
第2章 基础理论研究第16-24页
    2.1 信息不对称理论第16页
    2.2 大数据技术第16-22页
        2.2.1 数据仓库技术第16-17页
        2.2.2 数据挖掘技术第17-22页
    2.3 流程再造理论第22-24页
第3章 大数据背景下我国税收征管存在的问题第24-30页
    3.1 大数据背景下税收征管工作缺乏大数据思维第24-25页
    3.2 大数据背景下税收法律体系不健全第25页
    3.3 当前税收征管制度落后于大数据的要求第25-27页
        3.3.1 征管查流程与大数据集中分析不相适应第26页
        3.3.2 金字塔式科层制组织难以发挥信息管税的效用第26-27页
        3.3.3 信息化人才队伍建设存在的问题第27页
    3.4 大数据背景下税收征管技术存在的不足第27-30页
        3.4.1 大数据背景下税源监控的不足第27-28页
        3.4.2 大数据背景下纳税评估存在的问题第28页
        3.4.3 大数据背景下现行稽查选案的缺点第28-30页
第4章 大数据应用于税收信息征管的国际经验借鉴第30-34页
    4.1 国外将大数据应用于税收征管信息化建设的经验第30-31页
        4.1.1 美国税收征管信息化分析第30-31页
        4.1.2 意大利税收征管信息化分析第31页
        4.1.3 澳大利亚税收征管信息化分析第31页
    4.2 国外将大数据应用于税收征管信息化对我国的启示第31-34页
        4.2.1 以大数据思维治理税收征管第31-32页
        4.2.2 税收征管信息化法律法规健全第32页
        4.2.3 先进的大数据税收征管制度第32-33页
        4.2.4 充分利用大数据技术等信息技术第33-34页
第5章 大数据技术在我国税收征管中的模拟应用第34-56页
    5.1 数据挖掘技术在涉税信息采集中的应用第34-36页
        5.1.1 应用挖掘技术实现主动采集数据第34页
        5.1.2 SQL语句查询提取数据第34-36页
    5.2 K-means聚类在税源管理中的应用第36-46页
        5.2.1 关于数据收集的说明第36页
        5.2.2 指标选取第36-38页
        5.2.3 模型运行评价第38-46页
        5.2.4 应用总结第46页
    5.3 C4.5 决策树在纳税评估中的应用第46-52页
        5.3.1 简捷纳税评估模型的设计思想第46-47页
        5.3.2 税负率阀值的确定依据第47-48页
        5.3.3 税负率阙值计算及验证第48-52页
        5.3.4 规则总结和模型解释第52页
    5.4 基于数据仓库的税务稽查选案第52-56页
        5.4.1 同行业税负分析第53-55页
        5.4.2 决策树分析第55页
        5.4.3 联机分析第55-56页
第6章 构建大数据背景下“四轮驱动”的税收征管模式第56-67页
    6.1 树立税收征管的大数据思维第56-57页
    6.2 健全大数据背景下税收征管的法律法规第57-58页
    6.3 建立大数据背景下先进的税收征管制度第58-61页
        6.3.1 构建“以数据为核心”的税收征管流程第60页
        6.3.2 建立大数据背景下的新型税务组织第60页
        6.3.3 完善大数据背景下信息化人才队伍建设制度第60-61页
    6.4 创新大数据技术在税收征管中的应用第61-67页
        6.4.1 数据挖掘技术在税源监控中的应用第61-64页
        6.4.2 C4.5 决策树在纳税评估中的应用第64页
        6.4.3 基于数据仓库的稽查选案第64-67页
第7章 结束语第67-69页
    7.1 总结第67-68页
    7.2 展望第68-69页
致谢第69-70页
参考文献第70-72页
在学期间科研成果情况第72页

 
论文编号BS3381013,这篇论文共72
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