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税收理论论文-浅析商业智能在税收管理中的应用.doc

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税收理论论文-浅析商业智能在税收管理中的应用.doc

税收理论论文-浅析商业智能在税收管理中的应用作者:于江霞马志杰韩少华论文关键词:商业智能数据仓库OLAP论文摘要:针对目前税务管理信息系统存在的问题,引入商业智能手段,提出了商业智能架构体系,给出了一个完整的商业智能系统建设方案,建立数据仓库并优化了数据仓库的查询,利用该数据仓库对今后税收情况进行预测。实际应用结果表明,该系统不仅提高了税务部门对现有的信息数据的利用效率,还提高了税务部门决策分析的能力,能够有效地指导税收工作。税务部门商业智能系统建设的目标就是要为其提供一个统一的分析平台建立OLAP充分利用积累的数据并对其进行深层次的挖掘,从不同的角度分析这些数据并对下阶段的税收数据作出预测.提出税收预测的解决方案以提高税收预测的速度和精度为领导决策提供依据一、商业智能基本概念1商业智能商业智能(B日技术是一种能够帮助企业迅速完成信息采集、分析的先进技术也是包括数据仓库(DataWarehousing)、联机分析处理(On一lineAnalyticalProcessing,OLAP)、数据挖掘(DataMining)在内的用于统计和分析商务数据的先进的信息技术。2.查询报告企业在运行过程中需要将各地的数据汇总到总部进行管理以用于建立一个数据仓库这种数据仓库不但保存了历史数据阶段性数据而且还能从时间上对数据进行分析同时数据仓库还提供了装载外部数据的功能用来接受大量的外部数据查询这个查询使管理者能很快地获取相关信息进行决策。3在线分析处理(OLAP)在线分析处理是一种高度交互式的过程信息分析专家通过它可以即时反复进行分析迅速获取结果。在线分析处理有多维在线分析处理、关系型在线分析处理和混合在线分析处理。分析处理过程一般包括3种可供选择的方案:(1)预先计算小结数据在使用前进行计算并存储。(2)即时计算和存储.小结数据在查询时计算然后存储结果。因为消除了相应的运行计算,使随后的查询运行变得更快(3)随时计算用户在需要时对小结数据进行计算。4数据挖掘数据挖掘的功能是从浩如烟海的数据和文档中发现以前未知的、可以理解的信息进行计算或分析。由于数据挖掘的价值在于扫描数据仓库或建立非常复杂的查询。数据和文本挖掘工具必须提供很高的吞吐量.并且拥有并行处理功能支持多种采集。因此数据挖掘工具应该具有良好的扩展功能能够支持将来可能遇到的各种数据或文档和计算环境。二、商业智能体系结构设计及系

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