研讨分析财务数据基于决策树ID3算法国税财务数据系统

当前位置: 大雅查重 - 范文 更新时间:2024-01-26 版权:用户投稿原创标记本站原创
摘要:目前,国税系统内部正在利用的财务管理系统作为一个行政事务管理平台,基本上用于处理日常的财务核算工作,采取的是财务数据大集中方式,随着系统的频繁利用,每天省局数据库中都会产生大量的业务数据,这些历史数据平常只作为查询汇总利用,数据利用率不高,浪费了大量的资源,更重要的是不能给领导层提供有效的决策支持。本论文提出了一种基于决策树ID3算法的国税财务数据浅析策略,并详细介绍了该策略的实现历程。本论文探讨目标是运用成熟的数据分类浅析策略,以国税财务数据中提取关键性信息,通过智能处理,形成决策支持信息提供给领导层,帮助领导层更好地部署以后的工作,提升工作效率。针对这一探讨方向,论文采取决策树算法构造基本分类器,在实验平台上对3个公共数据集和3个财务支出类数据集进行分类预测和准确性验证。本课题利用的决策树分类算法是利用大量的数据在训练集上建立多个基本分类器,再利用权值打分的简单算法,筛选出最优的分类结果,实验评测显示对于大规模的数据集,该算法有很好的分类性能。关键词:分类浅析论文决策树论文集成学习论文财务数据浅析论文
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ABSTRACT4-7
第一章 绪论7-15

1.1 项目探讨的背景和运用近况7-8

1.2 数据挖掘的概念和进展8-12

1.2.1 数据挖掘的进展历程8-9

1.2.2 数据挖掘的定义9-10

1.2.3 数据挖掘的主要历程10-12

1.3 数据挖掘技术在国税财务系统中的运用12-13

1.4 论文组织结构13-14

1.5 本章小结14-15

第二章 数据挖掘的基本技术15-29

2.1 数据挖掘的分类15-18

2.

1.1 关联浅析15-16

2.

1.2 聚类浅析16

2.

1.3 分类浅析16-17

2.

1.4 挖掘策略统计17-18

2.2 分类浅析的算法18-19

2.1 决策树算法18

2.2 神经网络算法18-19

2.3 遗传算法19

2.3 决策树 ID3 算法和改善19-24

2.3.1 决策树的概念19-21

2.3.2 ID3 算法及其伪代码描述21-23

2.3.3 ID3 的改善算法23-24

2.4 集成学习算法及其整合24-27

2.4.1 集成学习技术的介绍25-26

2.4.2 M_ID3 算法26-27

2.5 本章小结27-29

第三章 国税财务数据浅析系统的设计29-35

3.1 系统的设计思路29-30

3.2 数据挖掘的系统结构30

3.3 数据浅析算法的选择30-31

3.4 财务支出类数据的设计和抽取31-34

3.5 本章小结34-35

第四章 国税财务数据浅析系统的实现35-49

4.1 系统的简捷数据浅析历程35-37

4.2 系统实现的伪代码算法及开发历程37-47

4.

2.1 系统实现的伪代码算法37-43

4.

2.2 系统实现的开发历程43-47

4.3 系统运转结果评测47-48

4.4 本章小结48-49

第五章 国税财务数据浅析系统的评测49-61

5.1 公共数据集的评测49-54

5.

1.1 MONKS 不足数据集49-50

5.

1.2 字母数据集50-52

5.

1.3 SEA 数据集52-54

5.2 财务数据集的评测54-58
5.

2.1 商品和服务支出数据集54-55

5.

2.2 工资福利支出数据集55-57

5.

2.3 交通费用数据集57-58

5.3 系统的测试总结58-60

5.4 本章小结60-61

第六章 总结与展望61-63

6.1 本论文工作总结61

6.2 进一步的工作61-63

致谢63-65
参考文献65-67