作為國(guó)家重要稅種的增值稅,在其發(fā)票開(kāi)具和稅務(wù)申報(bào)過(guò)程中,最能識(shí)別出企業(yè)的異常行為,因而對(duì)增值稅發(fā)票的后續(xù)關(guān)聯(lián)分析成為稅務(wù)工作的重中之重。然而,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模式,在面對(duì)稅務(wù)海量數(shù)據(jù)面前,具有數(shù)據(jù)抽取時(shí)間長(zhǎng)、計(jì)算難度大、形成的稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告周期較長(zhǎng)等特點(diǎn),沒(méi)法及時(shí)準(zhǔn)確的對(duì)各種稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警。為此,本文針對(duì)上述問(wèn)題,將增值稅發(fā)票的后續(xù)關(guān)聯(lián)分析作為研究對(duì)象,基于大數(shù)據(jù)Hadoop系統(tǒng)架構(gòu),利用大數(shù)據(jù)的海量數(shù)據(jù)處理能力,對(duì)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、清洗、建模、并發(fā)計(jì)算及時(shí)效性等多態(tài)應(yīng)用進(jìn)行了深入的研究。主要內(nèi)容和結(jié)果如下:研究了Hadoop集群下的數(shù)據(jù)挖掘算法,對(duì)分類算法、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、參數(shù)估計(jì)、圖分類及用戶行為畫(huà)像等相關(guān)挖掘算法的適用場(chǎng)景和使用方法進(jìn)行了深入分析,并與涉稅分析系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的分析指標(biāo)、預(yù)警指標(biāo)及用戶行為進(jìn)行了算法匹配,建立了基于大數(shù)據(jù)環(huán)境下的多維數(shù)據(jù)挖掘算法和計(jì)算思路,借助大數(shù)據(jù)集群高并發(fā)及內(nèi)存計(jì)算等特點(diǎn),有效地解決了數(shù)據(jù)抽取時(shí)間長(zhǎng),計(jì)算難度大等問(wèn)題。研究了Hadoop的任務(wù)調(diào)度、內(nèi)存分配及資源管理在YARN上的資源調(diào)配、數(shù)據(jù)共享、集群協(xié)同及任務(wù)監(jiān)控,分析了可能出現(xiàn)的熱點(diǎn)問(wèn)題及數(shù)據(jù)傾斜... 

【文章來(lái)源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：93 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)圖

內(nèi)部管理基于發(fā)票的開(kāi)具方和接收方,開(kāi)具、接收的貨物和金額等發(fā)票事實(shí)數(shù)據(jù),進(jìn)行全文檢索,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的溯源管理和比對(duì)分析,滿足不同基層局對(duì)發(fā)票的不同管理需求,其用例如圖3-2所示。(1)進(jìn)項(xiàng)發(fā)票分析

在社會(huì)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中,商品交易的活躍程度對(duì)稅務(wù)機(jī)關(guān)進(jìn)行稅收預(yù)測(cè)和行業(yè)政策激勵(lì)具有一定的參考作用,在發(fā)票的開(kāi)具和接收過(guò)程中,企業(yè)之間的交易明確,發(fā)票流脈絡(luò)清晰,勞務(wù)、貨物和金額準(zhǔn)確,最能體現(xiàn)不同地區(qū)間、行業(yè)間的業(yè)務(wù)往來(lái)及交易情況,這對(duì)各級(jí)稅務(wù)機(jī)關(guān)從宏觀層面準(zhǔn)確掌握本轄區(qū)內(nèi)經(jīng)濟(jì)情況具有現(xiàn)實(shí)意義。其用例如圖3-3所示。(1)專用發(fā)票來(lái)源地分析

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：2979082