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税务工作人员的工作中的数据分析方法与应用近年来，随着信息技术的快速发展和数据的大规模积累，数据分析在各行各业中的应用越来越广泛。
税务工作作为国家财政收入的重要组成部分，也不例外。
税务工作人员通过数据分析方法的应用，能够更加高效地开展工作，提高税收征管水平，为国家经济的发展做出积极贡献。
一、数据分析在税务工作中的重要性税务工作的核心任务是确保纳税人的合法权益，维护国家税收的稳定增长。
而税务工作涉及的数据量庞大，包括纳税人的个人信息、财务报表、税收征管数据等。
通过对这些数据进行分析，税务工作人员可以更好地了解纳税人的经济状况和纳税行为，发现问题，采取相应的措施。
数据分析在税务工作中的应用可以帮助税务工作人员实现以下目标：1. 提高税收征管效率：通过数据分析，可以对大量的纳税人数据进行筛选和分类，减少人工操作，提高工作效率。
同时，可以通过数据模型和算法预测纳税人的纳税行为，提前采取相应的措施，提高税收征管的精准度和效果。
2. 发现异常情况：数据分析可以帮助税务工作人员快速发现纳税人的异常行为，如逃税、偷税等，及时采取相应的监管措施，确保税收的合法性和公平性。
3. 优化税收政策：通过对大量的税务数据进行分析，可以了解纳税人的税负情况和税收贡献，为政府制定更加科学合理的税收政策提供依据。
二、数据分析方法在税务工作中的应用税务工作中的数据分析方法多种多样，下面列举几种常见的方法：1. 数据挖掘：通过对大量的税务数据进行挖掘，发现其中的规律和模式。
例如，通过对纳税人的历史数据进行分析，可以发现某些行业的纳税行为规律，为税务部门制定相应的管理措施提供参考。
2. 统计分析：通过对税务数据进行统计分析，了解纳税人的收入状况、税负情况等。
例如，可以通过收入数据的分布情况，判断某些行业的税收贡献度，为政府制定差别化的税收政策提供依据。
3. 预测模型：通过建立数据模型和算法，对纳税人的纳税行为进行预测。
例如，可以通过历史数据的分析，预测某些纳税人的逃税风险，及时采取相应的监管措施。
数据分析模型验证与应用策划工作总结一、引言在过去的一年里，我作为数据分析师，在数据分析模型验证与应用策划方面做出了积极的努力。
通过对大量数据的处理和分析，我成功开发了一套数据分析模型，并将其成功应用于公司的业务决策中。
本篇工作总结将对我在过去一年中的工作进行回顾和总结。
二、数据分析模型验证工作1. 数据收集与清洗在数据分析模型验证的过程中，数据的质量是非常重要的。
我从各种渠道收集到了大量的数据，并对数据进行了清洗和预处理。
通过处理，我成功获取了高质量的数据集，为后续的模型验证奠定了基础。
2. 模型选择与构建在模型选择方面，我充分了解了各类经典的数据分析模型，并根据公司的需求选择了适用的模型。
通过对模型的构建和参数的调整，最终成功构建了一套高准确率的数据分析模型。
3. 模型验证与评估为了验证模型的准确性和鲁棒性，我将数据分为训练集和测试集，并使用交叉验证的方法进行了验证。
通过对模型的评估指标进行分析，我不断调整模型的参数，提高模型的效果。
三、应用策划工作1. 公司业务分析通过对公司的业务流程和数据进行分析，在实际业务场景中找到了可以应用数据分析模型的机会。
并根据公司的需要，制定了相应的应用策略。
2. 模型应用与优化将数据分析模型应用于公司的业务决策中，为公司提供了重要的数据支持。
并根据公司的反馈和需求，对模型进行了不断的优化和改进，提高了模型的精确度和鲁棒性。
3. 结果分析与报告撰写通过对模型应用结果的分析和总结，我成功为公司提供了详尽的分析报告。
报告内容包括模型应用结果的解读、存在的问题及改进策略等，为公司决策提供了重要的参考依据。
四、工作成果与收获1. 成果展示通过我的努力和不断的学习，我成功开发了一套高精度的数据分析模型，并将其成功应用于公司的业务决策中。
模型的准确性和有效性得到了公司的认可和肯定。
2. 知识积累在数据分析模型验证与应用策划的工作中，我不断学习和掌握了各类数据分析技术和工具。
税务工作中的税务数据分析与调研税收是一个国家财政的重要支柱，税务工作的有效性和效率直接影响到国家的财政收入和经济发展。
在税务工作中，税务数据的分析与调研起着至关重要的作用。
本文将就税务数据分析与调研的重要性、方法和应用价值进行探讨。
一、税务数据分析的重要性税务数据是税务部门收集的大量经济、财务和社会数据的总称，其包括纳税人的申报情况、税收收入的来源、税收征管的情况等。
通过对税务数据进行分析，可以从大数据的角度揭示出税收征管的问题，为税务政策制定和决策提供数据支持。
首先，税务数据分析可以帮助发现纳税人的违法行为。
通过对纳税人的税务数据进行比对和分析，可以发现申报漏报、虚报、逃税等问题，进而加强征管工作，保护国家税收利益。
其次，税务数据分析可以揭示税收收入的趋势和规律。
通过对税收收入的数据进行分析，可以了解税收收入的结构和变化趋势，从而为税务部门提供决策参考，调整税收政策，优化税收征管。
最后，税务数据分析可以提高税收征管的效率。
通过对大量的税务数据进行整理、分析与挖掘，可以发现税收征管中存在的问题，优化流程和管理方式，提高征管效率，降低管理成本。
二、税务数据分析的方法税务数据分析的方法有很多种，下面介绍几种常用的方法。
首先是数据挖掘方法。
数据挖掘是指从大规模数据中发现隐藏的关联、模式和规则。
税务部门可以利用数据挖掘方法对大量的税务数据进行分析，找出不符合规定的数据和异常情况。
例如，可以通过数据挖掘发现过多的申报错误或者异常的交易数据，进一步调查并加强征管。
其次是统计分析方法。
统计分析是通过对税务数据进行归类、整理和分析，找出数据之间的关联和规律。
可以使用一些统计方法，如频率分析、相关性分析、回归分析等。
通过统计分析可以得出一些税收征管的统计指标，了解税收征管的情况和问题，并提出相应的改进措施。
再次是数据模型方法。
数据模型是对现实世界的简化和抽象，可以帮助我们更好地理解问题和分析数据。
在税务数据分析中，可以利用一些数据模型，如决策树模型、分类模型、聚类模型等，来预测纳税人的行为和税收收入的变化趋势。
税务工作中的数据分析技巧及应用1. 引言税务工作作为现代社会中不可或缺的一部分，涉及到大量的数据处理和分析。
如何合理地运用数据分析技巧，对税务工作进行优化与应用，成为了税务从业人员需要掌握的重要能力。
本文将在此基础上探讨税务工作中的数据分析技巧及其应用。
2. 数据收集与整理税务工作中数据的收集和整理是基础，只有准确、完整的数据才能进行后续的分析与应用。
在数据收集与整理过程中，可以采用以下技巧：2.1 数据来源多样化税务数据来源广泛，包括纳税人申报表、银行交易记录、财务报表等。
要充分利用各种数据来源，确保数据的全面性和准确性。
2.2 数据清洗与筛选在大量的数据中，难免存在错误、冗余和无效数据。
进行数据清洗和筛选，可以有效提高后续分析的可信度和效率。
2.3 数据归类与分类将数据按照业务或者事项分类，对不同类型的数据进行归类。
这样可以方便后续的数据分析与应用。
3. 数据可视化与分析数据可视化是通过图表、统计图等形式将数据展现出来，能够直观地展示数据的规律和趋势。
以下是数据可视化的技巧及应用：3.1 制作图表可以通过利用Excel等软件制作各种类型的图表，如折线图、柱状图、饼图等，进一步分析和展示数据。
3.2 统计分析利用统计学方法对税务数据进行分析，如平均数、标准差、相关系数等。
通过统计分析，可以深入了解数据之间的关系和趋势，为税务分析提供更多的线索。
3.3 时间序列分析对于时间相关的税务数据，可以进行时间序列分析，查找其中的周期性、趋势性等规律。
这样可以更好地预测未来的发展趋势，为税务策略提供科学依据。
4. 数据挖掘与决策支持数据挖掘是指通过发现数据中的隐藏模式和规律，来揭示有用信息的过程。
在税务工作中，数据挖掘可以提供决策支持，具体应用如下：4.1 聚类分析通过对税务数据进行聚类分析，可以将相似的数据样本归类到一起，有助于了解不同组别之间的差异，为政策制定提供参考。
4.2 关联规则挖掘利用关联规则挖掘，可以发现税务数据中潜在的内在联系，例如同时购买A商品和B商品的概率。
数据分析模型验证与应用工作总结一、工作背景与概述在过去的一段时间里，我在某公司数据分析部门负责数据分析模型验证与应用工作。
本文将总结和回顾我的工作内容与经验，并讨论我在此期间的收获和教训。
二、数据收集与预处理作为数据分析的基础，数据的收集和处理是我工作的首要任务。
我通过多种途径收集到了大量的数据，并进行了初步处理和清洗。
在数据预处理中，我采用了剔除缺失值、异常值和重复值的方法，确保了数据的准确性和完整性。
三、模型选择与建立在进行数据分析之前，我首先需要选择和建立合适的分析模型。
我借助了统计学和机器学习的知识，根据项目需求选择了适当的模型。
在模型建立过程中，我严格按照科学的方法进行特征选择和模型训练，以保证模型的有效性和可靠性。
四、模型验证与评估模型的验证与评估是决定模型质量的重要环节。
为了验证模型的预测能力和稳定性，我采用了交叉验证和留出法等常用的模型验证方法。
此外，我还进行了模型的评估和优化，以提高模型的性能和适应性。
五、模型应用与结果解释在模型验证通过后，我将其应用于实际问题并得到了一系列结果。
为了更好地解释和传达这些结果，我使用了可视化手段，比如图表和图像等，将复杂的结果转化为直观的表达形式，方便决策者和用户的理解和应用。
六、工作感悟与经验总结通过这段时间的工作，我收获了许多宝贵的经验和教训。
首先，我深刻认识到数据分析是一项综合性的工作，需要具备扎实的数学和统计知识，同时也需要不断学习和更新最新的技术和方法。
其次，我体会到了数据分析的价值和重要性，数据分析可以为企业提供有力的决策支持和业务优化，也可以挖掘出新的商机和发展方向。
最后，我认识到沟通与合作的重要性，数据分析往往需要与多个部门和团队进行密切的合作，只有准确理解他们的需求和问题，才能提供切实的解决方案。
七、未来的展望与规划在未来，我将继续提升自己的数据分析能力和专业素养，不断学习和研究新的技术和方法，以适应快速变化的数据分析领域。
我将加强与团队和合作伙伴的沟通和合作，共同推动数据分析在企业中的应用和价值。
大数据在税务工作中的应用与分析方法随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为现代社会的重要组成部分。
税务工作作为国家财政管理的重要环节，也逐渐开始应用大数据技术来提高工作效率和精确度。
本文将探讨大数据在税务工作中的应用以及相应的分析方法。
一、大数据在税收征管中的应用1. 税收数据整合大数据技术可以帮助税务部门整合各种涉税信息，包括纳税人的个人信息、企业的经营数据、财务报表等。
通过大数据分析，税务部门可以获得全面的纳税人画像，更好地了解纳税人的经济状况和风险水平。
2. 税收风险评估利用大数据技术，税务部门可以对纳税人进行风险评估和分类。
通过建立风险模型，并对纳税人的数据进行实时监控和分析，税务部门可以及时发现潜在的风险点和异常情况。
这有助于提升税收征管的精确度和效率，减少漏税和偷税行为。
3. 审计分析大数据技术为税务部门提供了更强大的审计分析工具。
通过对大规模数据的分析，税务部门可以发现企业的税务违规行为，并进行精确的调查和核实。
此外，大数据还可以辅助税务部门进行税收政策的研究和制定，提供相关决策支持。
二、大数据在税务工作中的分析方法1. 数据挖掘数据挖掘是大数据分析的重要方法之一。
税务部门可以通过数据挖掘技术，从大规模数据中发现隐含的规律和关联。
例如，通过分析某一地区的纳税人数据，可以发现某些企业存在虚报缴税的行为，并加大对其的监管力度。
2. 模型建立与预测税务工作中，可以利用大数据建立相关的模型，用于预测纳税人的行为和趋势。
例如，通过对纳税人的历史纳税数据进行分析，可以建立预测模型，预测未来某一时期的税收收入，从而为国家财政管理提供参考。
3. 实时监控与预警大数据技术可以实现对涉税数据的实时监控，当出现异常情况时，可以及时发出预警。
例如，当某个纳税人的纳税行为发生异常时，系统可以自动发出警报，提醒税务人员进行核实和调查。
三、大数据在税务工作中的优势1. 提高工作效率大数据技术可以实现对大规模数据的自动化处理和分析，大大提高了税务工作的效率。
大数据在税务工作中的应用与分析方法随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据的应用领域涵盖各个行业，其中税务领域也不例外。
大数据在税务工作中的应用，不仅可以提高工作效率，还可以发现潜在的风险和问题，为税务部门提供更好的决策支持。
本文将从税务数据的获取与整合、数据分析方法和大数据在税务工作中的应用案例等方面进行探讨。
首先，税务数据的获取与整合是大数据应用的基础。
税务部门需要从各个渠道获取大量的数据，包括纳税人的申报信息、财务报表、银行交易记录等。
这些数据通常以不同的格式和结构存在，如何将这些数据整合起来成为关键问题。
税务部门可以借助数据挖掘和数据清洗等技术手段，对数据进行清洗和转换，使其能够被系统有效地处理和分析。
其次，数据分析方法是大数据应用的核心。
税务数据的分析可以采用多种方法，如数据挖掘、机器学习、统计分析等。
数据挖掘可以帮助税务部门发现潜在的规律和模式，从而提高税务工作的效率和准确性。
机器学习可以通过对大量的历史数据进行训练，建立模型来预测未来的税收收入和风险。
统计分析可以对税务数据进行统计描述和推断，为税务部门提供决策支持。
大数据在税务工作中的应用案例也是丰富多样的。
首先，大数据可以帮助税务部门实现智能化的风险评估和监测。
通过对大量的纳税人数据进行分析，可以发现异常交易和逃税行为，提前进行预警和监测。
其次，大数据可以帮助税务部门实现智能化的税收征管。
通过对纳税人数据和财务数据进行分析，可以实现自动化的申报审核和税收核算，减少人力成本和错误率。
再次，大数据可以帮助税务部门实现智能化的税收服务。
通过对纳税人的需求和行为进行分析，可以提供个性化的税收服务和咨询，提高纳税人的满意度和忠诚度。
然而，大数据在税务工作中的应用也面临一些挑战和问题。
首先，数据安全和隐私保护是大数据应用中的重要问题。
税务部门需要确保纳税人的个人信息和交易数据不被泄露和滥用。
其次，数据质量和准确性也是大数据应用中的难点。
税务工作中的数据分析方法和技巧在现代信息化的时代，大数据已经成为各个领域分析和决策的重要工具。
税务工作也不例外，数据分析在税务管理中起到了至关重要的作用。
本文将介绍税务工作中常用的数据分析方法和技巧，帮助税务工作者更好地应用数据分析来提升工作效率和精确性。
一、数据分析的意义和作用数据分析是指通过整理、分析和解释数据来揭示事实、检验假设和支持决策的过程。
在税务工作中，数据分析具有以下几个重要的意义和作用：1. 发现潜在问题：通过数据分析，可以深入了解纳税人的申报情况、交易行为以及风险特征，发现潜在的违法行为和风险因素。
2. 提高核查效率：数据分析可以通过自动化的方式对大量的数据进行整理和筛选，大大提高了核查的效率，并缩小了核查的范围。
3. 精确判断风险水平：通过对历史数据和模型的分析，可以对纳税人的风险水平进行评估，有针对性地采取措施，提高税务管理的精确度。
4. 优化资源配置：数据分析可以帮助税务机关合理配置资源，通过对数据的综合分析，找出纳税人中的高风险群体，将有限的人力和物力资源集中进行管理和监督。
二、税务数据分析方法1. 描述性分析：描述性分析是数据分析的基本方法之一，主要通过统计学指标和图表来描述和总结数据的特征和趋势。
a) 均值和中位数：用于了解数据的集中趋势。
b) 标准差和极差：用于了解数据的分散程度。
c) 频率分布表和直方图：用于了解数据的分布情况。
2. 关联性分析：关联性分析可以揭示不同变量之间的关联关系，为税务工作提供有意义的信息。
a) 相关系数：可以用来衡量两个变量之间的线性相关程度。
b) 散点图：可以直观地表示两个变量之间的关系。
c) 回归分析：可以通过建立回归模型来预测一个变量对于另一个变量的影响。
3. 趋势分析：趋势分析用来揭示数据的长期变化趋势，帮助预测未来的发展方向。
a) 折线图：可以直观地展示数据随时间变化的趋势。
b) 移动平均法：可以消除随机波动，更好地反映趋势。
数据分析模型应用效果工作总结在当今数字化的时代，数据分析已经成为企业决策和业务发展的重要支撑。
数据分析模型作为数据分析的核心工具，能够帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息，为决策提供科学依据。
本文将对数据分析模型在具体业务领域中的应用效果进行总结，旨在梳理经验教训，为未来的数据分析工作提供参考。
一、数据分析模型的应用背景随着公司业务的不断拓展和数据量的急剧增长，传统的数据分析方法已经无法满足业务需求。
为了更深入地挖掘数据背后的价值，提高决策的科学性和准确性，我们引入了多种数据分析模型，包括列举主要的数据分析模型，如回归分析模型、聚类分析模型、决策树模型等。
二、数据分析模型的应用场景（一）客户细分通过聚类分析模型，我们将客户按照消费行为、偏好等特征划分为不同的细分群体。
针对不同的客户群体，我们制定了个性化的营销策略，提高了客户满意度和忠诚度。
（二）销售预测利用回归分析模型，结合历史销售数据和市场趋势，对未来的销售情况进行预测。
这为生产计划、库存管理和营销策略的调整提供了有力的支持，有效地降低了库存成本和缺货风险。
（三）风险评估运用决策树模型，对信贷业务中的客户信用风险进行评估。
通过对客户的基本信息、财务状况、信用记录等数据的分析，准确地判断客户的信用风险等级，为信贷决策提供了可靠的依据，降低了不良贷款率。
三、数据分析模型的应用效果评估（一）业务指标提升1、客户满意度从具体数值提升至具体数值，客户流失率从具体数值降低至具体数值。
2、销售预测准确率从具体数值提升至具体数值，库存周转率从具体数值提高至具体数值。
3、不良贷款率从具体数值降低至具体数值，信贷业务的盈利能力得到显著提升。
（二）决策支持数据分析模型为管理层提供了更准确、更及时的决策依据，使得决策更加科学、合理。
例如，在新产品研发决策中，通过对市场需求和竞争态势的分析，成功推出了具体产品名称，取得了良好的市场反响。
（三）成本节约通过数据分析模型的应用，优化了业务流程，降低了运营成本。
税务工作中的数据分析方法和技巧在当今信息爆炸的时代，数据已经成为了各个行业中不可或缺的资源。
税务工作作为一项重要的社会管理职能，同样需要充分利用数据来提高工作效率和质量。
本文将探讨税务工作中的数据分析方法和技巧，帮助税务工作者更好地应对日益复杂的税务环境。
一、数据的收集和整理数据分析的第一步是数据的收集和整理。
税务工作者可以通过多种途径获取数据，如税务系统、企业报表、银行流水等。
在收集数据时，需要注意保护数据的安全性和完整性，确保数据的准确性和可靠性。
在整理数据时，可以使用电子表格软件（如Excel）来进行数据的导入和整理。
通过合理的数据分类和标记，可以方便后续的数据分析工作。
此外，还可以利用数据库软件（如Access）来进行数据的管理和查询，提高数据的利用价值。
二、数据的清洗和筛选在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗和筛选，以剔除无效数据和异常值，确保数据的准确性和可靠性。
清洗数据可以通过数据清洗工具来实现，也可以通过编写脚本来进行数据清洗操作。
筛选数据可以根据具体的需求和目标来进行。
例如，可以根据时间范围、地域、行业等条件来筛选数据，以获取特定的数据集。
同时，还可以利用数据分析工具来进行数据的可视化和统计，帮助快速发现数据的规律和特征。
三、数据的分析和挖掘数据分析是税务工作中的核心环节，可以通过多种方法和技巧来实现。
以下是一些常用的数据分析方法和技巧：1. 统计分析：通过对数据进行统计和计算，得出数据的平均值、标准差、相关系数等指标，帮助理解数据的分布和关系。
2. 趋势分析：通过对数据的历史变化进行分析，预测未来的趋势和走势。
可以利用回归分析、时间序列分析等方法来进行趋势分析。
3. 关联分析：通过对数据之间的关联关系进行分析，发现数据之间的潜在关系和规律。
可以利用关联规则挖掘、聚类分析等方法来进行关联分析。
4. 预测模型：通过建立数学模型来预测未来的数据变化。
可以利用回归模型、时间序列模型等方法来建立预测模型。
论文编号：5D37110001浅谈税务数据分析工作中业务分析模型的应用白乃安内容提要：本文通过对“业务分析模型”和“税务数据分析”这两个概念的解释，阐述了在税务数据分析工作中应用业务分析模型的理由和意义，然后在此基础上详细说明了如何在税务数据分析工作中创建和应用业务分析模型，从而更好地利用税务部门积累的大量有价值信息，推进“信息管税”。
关键词：税务数据分析分析主题业务分析模型一、引言税务系统信息化工作的不断发展和大量有价值信息的积累，为加强税务数据分析、推进“信息管税”提供了坚实的基础。
如何才能更好地进行税务数据分析呢？总结这几年的工作经验，笔者认为采用业务分析模型进行税务数据分析可以极大的促进这项工作，下面来看一下如何在税务数据分析工作中应用业务分析模型。
二、业务分析模型和税务数据分析的概念要想研究如何在税务数据分析工作中应用业务分析模型，首先要搞清楚本文所称的“业务分析模型”和“税务数据分析”分别是什么？(一)什么是业务分析模型1、定义模型是指客观事物的抽象表达形式，一般表现为设计图、计算机程序、计算公式或是一个无二义性的概念描述等。
业务分析模型是关于如何取得分析主题的结论而建立的模型，它有四个要素：分析主题、所属业务对象、对象属性、结论算法，其中分析主题、所属业务对象和结论算法有且只有一个，对象属性可以有一个或多个。
业务分析模型结构如图1。
图1：业务分析模型结构图分析主题用来说明业务分析模型能够解决什么问题，是业务分析模型的核心，其它要素都是围绕分析主题设立的。
所属业务对象用来说明分析工作所面对的客体，是一个客观事物对象。
结论算法用来说明业务分析模型如何解决问题，它的质量决定着整个业务分析模型的质量，是业务分析模型的关键，用公式表示是：R = F(O1,O2,……,O n)，R表示得出的分析结论，F表示结论算法，O1,到O n 表示n个对象属性，基于数据库分析的结论算法就是一个SQL语句。
对象属性一般就是结论算法中出现的参数，如果某个对象属性的过滤条件不为空，则表示该对象属性会限定所分析的业务对象范围。
2、与数据模型的区别业务分析模型不同于计算机系统开发领域内的数据模型，二者的区别如图2：图2：业务分析模型与数据模型的区别对照表(二)什么是税务数据分析1、定义税务数据分析是指为了实现特定的目的，按照科学的规则对税务部门积累掌握的大量有价值信息进行提取、计算、加工，并把结果展现出来或是根据结果进行后续处理的全部工作。
它一般先要确定分析命题(即整个分析工作的目的框架)，再将它细化为多个分析主题，然后对每个分析主题进行分析。
如果分析命题特别简单，可以只有一个分析主题。
2、分类税务数据分析主要分为事前防控分析类、事中辅助分析类、事后监督分析类和宏观分析类，各类型的用途及实例如图3：图3：税务数据分析工作的分类及各类型的用途和实例对照表3、主要作用税务数据分析的主要作用是通过对税务部门积累的大量有价值信息的分析，找出存在的问题，或是确定税务事物的达到程度，或是探索税收经济规律，然后对找出的已经存在的问题进行补正并惩戒违规的税务人员或纳税人，对找出的正在发生且尚未保存的问题进行阻断或是风险警示，用确定的税务事物所到达程度来辅助完成生产业务工作，把探索出的税收经济规律用做决策的参考。
税务数据分析工作的分类及其在税务工作中的作用如图4。
图4：税务数据分析工作的分类及其在税务工作中的作用三、税务数据分析工作中应用业务分析模型的理由及意义明白了业务分析模型和税务数据分析这两个概念后，下面来看一下为什么要在税务数据分析工作中应用业务分析模型和这样做的意义。
(一)为什么要在税务数据分析工作中应用业务分析模型从以上两个概念可以看出税务数据分析工作是对税务部门积累的大量有价值信息进行分析的工作过程，而业务分析模型可以使分析工作规范化和量化。
因此在税务数据分析工作中应用业务分析模型可以使工作更加规范、计算机实现税务数据分析工作也更加容易，所以在税务数据分析工作中应该使用业务分析模型。
(二)在税务数据分析工作中应用业务分析模型的意义应用业务分析模型进行税务数据分析，除了上面提到的“两个更加”的好处以外，还有以下几点：1、业务分析模型要优于单一数据指标，它可以对分析主题所涉及的所有方面进行全面分析，使税务数据分析的结果更加全面、合理，错误率也更低。
2、使税务数据分析系统在建设过程中业务需求和技术实现之间有了规范的接口，提高了效率。
3、通过建立业务分析模型可以促进税务人员对相关业务的深入理解，从而培养人才、锻炼队伍。
4、通过建立业务分析模型，可以找出哪些涉税信息以前还掌握的不足，再通过新建系统或升级原有系统重新获得这些数据，从而促进税务管理。
四、如何创建业务分析模型税务数据分析工作不同于生产业务工作，没有审批流转等复杂流程，一般功能相对单一，因此税务数据分析工作的质量基本上决定于分析结果的质量。
因而作为决定分析结果质量的业务分析模型的质量，就会最终决定税务数据分析工作的质量。
业务分析模型对于税务数据分析工作如此重要，那么如何创建业务分析模型呢？它应该在什么时候由哪些人创建呢？创建业务分析模型的一般流程是什么样的呢？有什么要求吗？(一)成立组织机构要想建立业务分析模型，就必须先要成立一个建立它的组织，这个组织就是业务分析模型小组，它在项目建设之初与业务需求组同时成立并隶属于业务需求组。
它由下列人员组成：小组长、业务人员、数据库操作人员、技术人员等(以上人员均可兼任)。
小组长负责协调整个小组的事务，业务人员负责调查调研座谈、对象属性选取、结论算法的描述性定义等；技术人员负责把描述性的结论算法转换成计算机表达式；数据库操作人员负责从数据库中抽取属性值并通过已经转换成计算机表达式的结论算法得出分析结论。
业务分析模型小组组织结构及隶属关系如图5。
图5：业务分析模型小组组织结构及隶属关系(二)结论算法的设计原则业务分析模型的应用是为了让税务数据分析工作变得更加规范清晰，把复杂问题简单化，所以结论算法的设计原则是：简单明了，原则上不能再拆分。
如果分析主题很复杂，可以采用下面第五、(二)2所述的复合应用的方式来解决。
(三)结论算法的遵从要求业务分析模型建立以后，用它分析出的结果有的被用于指导经济发展，有的被用于追究相关人员责任，有的被用于税收生产业务，都是非常严肃的，所以决定分析结果的结论算法必须有严格的遵从要求，它的遵从要求及次序如下：1、如果国家法律法规中有明确规定的，从其规定；2、如果国家标准中有明确规定的，从其规定；3、如果上级机关有明确规定的，从其规定；4、如果行业标准有规定的，从其规定；5、如果存在通用惯例，遵从惯例；6、以上皆不存在，自行研究确定。
制定业务分析模型的结论算法时，按以上次序自上而下进行匹配，首先被匹配到的就是制定结论算法的适用遵从要求。
(四)建立业务分析模型的流程建立业务分析模型是一个业务性和创新性难度都非常高的工作，所以必须经过形成初稿、验证讨论、专家评审、印证四个环节，每一个环节的成果都是阶段性成果，都必须入案存档。
如果业务分析模型的结论算法非常简单或是算法遵从要求属于上面提到的1、2、3、4条的，可以实行简易流程，简易流程不需要专家评审和印证环节，最终讨论稿即为定稿。
业务分析模型建立的流程如图61、形成初稿环节首先是业务人员通过发放调查问卷、深入纳税人和基层税务机关调研、召开座谈会等方式，全面掌握分析主题所涉及的全部因素及关键因素。
在此基础上，针对分析主题提出业务分析模型草稿，然后与字典小组进行充分沟通并由字典小组确定所有概念后形成初稿。
这是建立业务分析模型最关键的一步，也是最耗费时间与精力的一步。
2、验证讨论环节初稿形成后就要进行验证讨论，验证讨论时一般应以会议的形式进行，参与会议的人员除了包括全体业务分析模型小组成员外，还可邀请相关功能模块小组的成员参加。
首先由技术人员将结论算法转换为计算机表达式，然后由数据库操作人员从数据库中取出实际数据代入表达式计算出结果，再由业务人员与实际情况验证并判断是否合理。
一般要经过多轮验证并且不断修改完善后形成最终讨论稿。
3、专家评审环节讨论稿形成后，需邀请相关领域的专家进行评审。
评审时业务分析模型小组全体成员都要参加并解答专家的质疑，评审结束后根据专家的意见进行修改，并再次验证讨论后形成评审稿，一般只评审一次。
4、印证环节从一个角度对客观事物得到的认识，换一个角度就可能完全不同了，所以形成评审稿后，还需要再选择几个另外的分析角度进行印证，全部印证合理后才能形成定稿，如果印证明显不合理，就需要再次修改结论算法并重新验证讨论，必要时还要重新进行专家评审。
图6：业务分析模型建立流程图五、在税务数据分析工作中如何应用业务分析模型建立好业务分析模型后，就要在税务数据分析工作中应用了。
那么业务分析模型在税务数据分析工作中有哪些应用呢？又分别如何应用的呢？业务分析模型在税务数据分析工作中的应用分为一般应用和高级应用两类，一般应用是指直接使用业务分析模型中的属性或分析结论，高级应用是指对得出的分析结论进行二次加工后再使用。
下面就这两类应用分别说明如下：(一)初级应用1、直接展现结论对于临时性的或是宏观分析类、事中辅助类税务数据分析工作，它的分析结果不再需要后续处理，所以这类工作中的业务分析模型的分析结论一般都是直接展现。
这些分析结论可能是一份分析报告，也可能是一个数值或是一段描述，如税收与经济发展运行情况、地区税源增量(总量)发展趋势、主要税种税源分布、行业地区税负、税收总体状况分析等都是直接显示分析报告，再如双定户核定税额分析直接显示税额数值等。
2、准备基础数据准备基础数据就是在税务数据分析系统的独立数据库里把分析时需要用到的所有基础数据从各原始数据库里通过ETL(抽取Extract、转换Transform、装载Load)工具生成的工作过程，这是税务数据分析系统开发过程中的一项非常关键又非常复杂的基础工作。
有了业务分析模型以后，这项工作就可以变得异常简单。
通过下面提供的利用业务分析模型产生数据库表的方法，把税务数据分析系统内的每一个分析主题的模型分别转变为一个数据库表，就能完成这项工作。
利用业务分析模型产生数据库表，就是在给定的数据库里生成一个数据库表，该表的列与业务分析模型中的对象属性和分析结论一一对应。
与对象属性对应的列的名称和类型，就是业务分析模型中对象属性的名称和类型；与分析结论对应的列的名称和类型，是分析主题的名称和分析结论类型。
利用业务分析模型中对象属性中的过滤条件，从原始数据库中查询出所有对象属性值并计算出分析结论值输入数据库表就可以了。
利用业务分析模型产生数据库表的示意图如图7。
图7：利用业务分析模型产生数据库表(二)高级应用1、通过与临界值比较对所属对象定性所谓临界值就是对事物的性质、程度进行界定的临界点，它一般为一个数值，可由以下几种途径获得：法律规定、国家或行业标准规定、上级文件规定、行业惯用、自行约定等。
