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  • 正版 税收大数据分析方法与应用案例 李晓曼 电子工业出版社 9787
  • 新华书店旗下自营,正版全新
    • 作者: 李晓曼著 | 李晓曼编 | 李晓曼译 | 李晓曼绘
    • 出版社: 电子工业出版社
    • 出版时间:2021-09-01
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    • 作者: 李晓曼著| 李晓曼编| 李晓曼译| 李晓曼绘
    • 出版社:电子工业出版社
    • 出版时间:2021-09-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:390000
    • 页数:260
    • 开本:16开
    • ISBN:9787121426698
    • 版权提供:电子工业出版社
    • 作者:李晓曼
    • 著:李晓曼
    • 装帧:平塑勒单衬
    • 印次:1
    • 定价:88.00
    • ISBN:9787121426698
    • 出版社:电子工业出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2021-09-01
    • 页数:260
    • 外部编号:11452550
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    第一章 税收大数据的基本理念及战略意义 1
    第一节 税收大数据与税收大数据治理 1
    第二节 税收大数据分析和税收大数据分析技术 11
    第二章 税收大数据获取及应用 17
    第一节 税收大数据获取概述 17
    第二节 税收大数据获取技术与方法 20
    第三节 互联网、第三方涉税信息获取与应用 32
    第三章 税收分析指标体系构建与分析方法 42
    第一节 税收分析指标体系概述 42
    第二节 税收分析指标体系构建方法 44
    第三节 税收分析指标体系与风险分析方法 47
    第四章 税收经济分析与预测方法及应用案例 81
    第一节 税收经济分析概述 81
    第二节 税源数量特征与分析方法 83
    第三节 税收数量特征与分析方法 92
    第四节 税收经济关系与分析方法 98
    第五节 税收经济分析报告解析 115
    第五章 税收数据挖掘方法在税收遵从风险分析中的应用 126
    第一节 税收数据挖掘方法 126
    第二节 决策树挖掘分析法在税收遵从风险分析中的应用 131
    第三节 基于回归分析的纳税能力估算法在税收遵从风险分析中的应用 135
    第四节 基于关联分析的风险画像在税收风险分析中的应用 147
    第六章 人工神经网络模型在税收遵从风险预警 评估中的应用 159
    第一节 人工神经网络模型及应用 159
    第二节 人工神经网络模型在税收遵从风险预警评估中的应用 162
    第三节 基于BP人工神经网络模型建立税收遵从风险预警评估的模型 166
    第四节 行业税收遵从风险预警与等级排序模型及其应用案例 183
    第七章 区块链技术在税收治理现代化中的应用 205
    第一节 区块链技术与税收治理现代化 205
    第二节 区块链技术在税收治理现代化中的场景应用 212
    第三节 区块链技术在房地产领域税收治理中应用的创新方案设计 216
    第四节 区块链与人工智能技术融合发展在房地产领域税收遵从风险管理中应用 226
    参考文献 246

    李晓曼,女,教授,辽宁税专教学部税收征管教研室教师,管理学博士,大连交通大学兼职教授,河北省地税局、山东省滕州市国税局特聘顾问。主要研究方向是税收风险分析监控、税收风险评定管理。

    本书主要研究我国税收领域的税收大数据分析及应用实务,对于积极落实国家有关文件精神,有效运用税收大数据开展税收征管,提升现代征管能力,实现税收治理体系和治理能力现代化具有重要的理论和现实意义。

    本书是在《国务院关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》、国务院关于积极推进"互联网+”行动的指导意见、国家税务总局《"互联网+税务”行动计划》下发的背景下,主要研究我国税收领域的税收大数据分析及应用实务,对于积极落实国家有关文件精神,有效运用税收大数据开展税收征管,提升现代征管能力,实现税收治理体系和治理能力现代化具有重要的理论和现实意义。

    大数据发展战略为税收现代化建设带来了全新的发展机遇,税务系统广大干部积极探索并取得了卓有成效的经验及成果,但税收实践中仍然面临新的难点、问题及诸多挑战,特别是在税收大数据分析应用方面。本书是作者在税收大数据分析应用方面教学、科研、实践成果的系统归纳提炼,结合了大量真实案例的实证分析。希望本书对税收大数据分析应用起到积极的推动作用,为全面推进税收现代化建设贡献智慧和力量。

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