导　　师： 姜云飞

授予学位： 硕士

作　　者： ;

机构地区： 中山大学

摘　　要： 通过近几年的发展，税务部门已将各项税收业务纳入了信息化管理。虽然业务相互联系。但各项业务系统间却相互独立，难于为税收管理提供有效的支持。因此，我们采用数据仓库和数据挖掘技术，开发了税收业务数据应用系统，以满足税收管理的需要。本文详细阐述了该系统应用的技术和实现的方法。　　 数据仓库是数据应用系统的基础，它将各项业务系统的数据经过清洗、集成、转换后形成统一的底层数据，然后构建主题模块及多维数据模型。本文研究了数据仓库概念设计和物理设计的方法，分析了数据的ETL（提取－转换－加载）过程，并在多维数据模型的基础上讨论了OLAP（联机分析处理）的实现方法。数据挖掘经数据仓库中构建的主题为基础，根据已忣数据通过各种挖掘算法发现数据间深层次的关联。本文对系统建立的三种数据挖掘模型（分类模型、聚类模型、预测模型）的算法进行了详细分析，并举例说明各种挖掘模型在实际工作的应用。　税收业务数据应用系统第一阶段的开发已完成，并已使用了一段时间，效果反应良好，对税收的管理工作提供了有力支持。本文对系统的使用情况作了简单介绍，也分析了其中的不足和改进方向。　　　　　　

关 键 词： 数据仓库 数据挖掘 联机分析处理 税务管理

分 类 号： [TP311.13 F810.42]

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术] [经济管理]