【摘要】：以數(shù)據(jù)挖掘方法的基本概念和挖掘過程為基礎(chǔ),探討數(shù)據(jù)挖掘方法在財政管理中的應(yīng)用。主要內(nèi)容有:(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理,是指在對數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘之前,先對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的清洗、集成、轉(zhuǎn)換、離散和規(guī)約等一系列的處理工作,使之符合挖掘算法進(jìn)行知識獲取研究所要求的最低標(biāo)準(zhǔn);(2)分類挖掘法,包括貝葉斯算法、決策樹算法、遺傳算法、k-近鄰算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);(3)關(guān)聯(lián)挖掘法,挖掘探索出隱藏在數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系;(4)聚類挖掘法,按照樣本在性質(zhì)上的親疏遠(yuǎn)近進(jìn)行分類。通過對財政管理中的財政收入進(jìn)行挖掘,得出結(jié)論:企業(yè)所得稅雖然在數(shù)值上往往比營業(yè)稅或者增值稅高,但通過決策樹算法進(jìn)行挖掘,可以看到在財政收入中企業(yè)所得稅與稅收占比極可能具有更強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。
[Abstract]:Based on the basic concept and process of data mining, this paper discusses the application of data mining in financial management. The main contents are as follows: (1) data pre-processing refers to a series of processing tasks such as cleaning, integration, conversion, discretization and specification of the original data before data mining is carried out. Make it conform to the minimum standard required by the mining algorithm for knowledge acquisition research; (2) classification mining, including Bayesian algorithm, decision tree algorithm, genetic algorithm, k-nearest neighbor algorithm and artificial neural network; (4) clustering mining method, which classifies the samples according to the nature of the samples. Through mining the financial revenue in the financial management, the conclusion is drawn: although the enterprise income tax is usually higher than the business tax or the value added tax in the numerical value, but through the decision tree algorithm to carry on the mining, It can be seen that there is a stronger correlation between corporate income tax and tax ratio in fiscal revenue.
【作者單位】： 中國人民大學(xué)商學(xué)院;
【分類號】：TP311.13;F812

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2450337