1. 如何利用大數據平台提升稅收治理
一、用「互聯網+」大數據強化稅源控管
「互聯網+」大數據條件下，稅務部門在積累了納稅人大量有價值數據基礎上，通過與工商、銀行、海關、技監、住建、房產、規劃、社保、審計等部門聯網，在雲計算數據綜合分析判研的驅動下，從海量數據中挖掘有價值的經濟稅收數據，從所有經濟稅收數據信息中掃描、控管全部的經濟稅源。如地稅部門要建立個人財產收入信息大數據平台，通過對個人的房產租賃、存款利息、有價證券溢價、財產增值、股權轉讓、投資收益等財產收入的海量數據進行綜合的邏輯判研和嚴密的數理分析，使個人財產的稅源在「互聯網+」大數據的透視下一覽無遺。基於雲計算、大數據的運用，通過對稅收彈性分析、稅負分析、稅收關聯分析等方法，對經濟形勢作科學研判，對稅收收入作精準預測，就能對動態的經濟稅源進行有效嚴密控管。一言蔽之，稅收數據挖掘有多深，雲計算數據就有多精，稅源控管就有多准。「以票控稅」時代將終結，「人海戰術」被「雲海戰術」所取代，以專業、精準的大數據分析，可以牢牢控管住所有的經濟稅源。
二、用「互聯網+」大數據應對新生業態的稅收征管
在「互聯網+」大數據的作用下，網路銷售平台、互聯網金融等新興經濟業態以其虛擬、無址、跨域、高效、隱蔽等特點，使經營地點、稅源歸屬、征管許可權、稅收分配等發生重大變化，極大地挑戰了傳統的稅收征管模式。為加強對新生業態稅收征管，稅務部門要通過「互聯網+」大數據，從「管事制」向「管數制」轉變，實施「數據管稅」：將納稅人稅收、財務、經營等信息鏈條完全打通，實現涉稅信息電子化，稅務機關、納稅人、消費者和第三方部門的信息數據，完全取代紙質申報和發票等實物載體，構建以信息數據為核心要素展開的稅收征管新模式；利用「互聯網+」大數據助推納稅人自助式管理，使納稅人自主申報、稅收政策自動適用成為征管主流；藉助「互聯網+」大數據效率高、成本低的優勢，改變以往征管強調抓大放小、集中精力管好重點稅源，轉變為大企業與中小型企業並重，重點稅源與非重點稅源並重；對稅收信息判研出納稅人的異常數據，為一線稅管員提供「精確制導」，以強化稅收征管。
三、用「互聯網+」大數據加強稅收風險管理
「互聯網+」大數據通過雲計算等技術手段，使政府信息系統和公共數據逐步互聯共享，稅務部門從海量資料庫中獲取大量有價值的涉稅數據，為推動稅收風險管理提供有利條件。在簡政放權的大背景下，涉稅事項逐步發展為納稅人對照稅法和稅收政策、自行掌握執行、稅務機關進行後續管理的方式。稅務機關更多地通過大數據、涉稅信息平台抓取有關經濟涉稅信息數據進行比對分析、評估判研，將所有的海量涉稅信息轉化為可量化、可比對的數據，實現涉稅信息的數字化管理。通過網路技術、信息技術、整合技術等判研，對納稅人涉稅情報進行智能化分析、計算、比較、判斷、甄別、聯想和定性，依據採集和積累的征管基礎數據、風險分析數據、第三方數據等信息資源，多角度對稅收風險進行綜合關聯分析，精準計算出如稅負、稅種、行業、納稅規模、納稅信用、納稅遵從等各種稅收風險指數，揭示涉稅風險的發展規律。針對不同類別、不同稅收風險的納稅人，採取不同的稅收風險應對措施：對高風險的納稅人實施稅務稽查，對中等風險的納稅人進行稅務約談，對較低風險的納稅人則通過納稅輔導以促進納稅遵從。
四、用「互聯網+」大數據做好納稅服務
「互聯網+」大數據條件下，納稅人類型、辦稅業務、時空跨度、新興業態的多樣化，必然導致納稅服務需求的多元化。針對當前稅務部門大眾化的納稅服務資源和能力過剩，個性化納稅服務不足的困局，必須從納稅人的個性化需求出發，切實改進納稅服務的有效供給，以滿足納稅人個性化的納稅服務需求。稅務部門要依託大數據分析制導服務供求，做到始於需求、終於滿意。在「互聯網+」大數據相互作用下，個性化納稅服務需求容易被識別，對於納稅大戶、高新技術企業、小微企業等個性化、特殊化的納稅服務容易實現。因此，稅務部門要針對不同行業、不同類型納稅人，從改變納稅服務的供給側角度入手，根據每個納稅人所需求的納稅服務進行「私人定製」，一改粗放型「端菜式」的納稅服務為精準型「點菜式」的納稅服務。要藉助「互聯網+」大數據，超越時間、空間、地域、業態等限制，使納稅人可以在家裡、辦公室、旅行途中通過互聯網全流程、無紙化辦理所有涉稅事務，在大大降低納稅成本的同時，享受到精準、便捷的納稅服務。要充分依託互聯網和移動通訊技術，構建「實體辦稅廳+網上辦稅+移動辦稅終端+自助辦稅終端」的納稅服務平台，將申報繳稅功能拓展到移動互聯網，支持銀行轉賬、POS機刷卡、網上銀行、手機銀行、微信支付等稅款繳納方式，使納稅人足不出戶就可以享受到優質、高效的納稅服務。
2. 如何利用稅收大數據做好稅源管理和監控
1、建立大數據分析風險團隊。
2、篩選風險數據，設置風險應對指標。
3、下達應對任務，組織風險應對工作。
3. 有關大數據的論文 急 在線等！！！
大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術，是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
大數據有四個基本特徵：一、數據體量巨大(Vomule)，二、數據類型多樣(Variety)，三、處理速度快(Velocity)，四、價值密度低(Value)。
在大數據的領域現在已經出現了非常多的新技術，這些新技術將會是大數據收集、存儲、處理和呈現最強有力的工具。大數據處理一般有以下幾種關鍵性技術:大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。
大數據處理之一：採集。大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
大數據處理之二：導入和預處理。雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
大數據處理之三：統計和分析。統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
大數據處理之四：挖掘。與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。
大數據的處理方式大致分為數據流處理方式和批量數據處理方式兩種。數據流處理的方式適合用於對實時性要求比較高的場合中。並不需要等待所有的數據都有了之後再進行處理，而是有一點數據就處理一點，更多地要求機器的處理器有較快速的性能以及擁有比較大的主存儲器容量，對輔助存儲器的要求反而不高。批量數據處理方式是對整個要處理的數據進行切割劃分成小的數據塊，之後對其進行處理。重點在於把大化小——把劃分的小塊數據形成小任務，分別單獨進行處理，並且形成小任務的過程中不是進行數據傳輸之後計算，而是將計算方法（通常是計算函數——映射並簡化）作用到這些數據塊最終得到結果。
當前，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的節點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。大數據也是信息產業持續高速增長的新引擎。面對大數據市場的新技術、新產品、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」轉變為「數據驅動」。對大數據的分析可以使零售商實時掌握市場動態並迅速做出應對；可以為商家制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持；可以幫助企業為消費者提供更加及時和個性化的服務；在醫療領域，可提高診斷准確性和葯物有效性；在公共事業領域，大數據也開始發揮促進經濟發展、維護社會穩定等方面的重要作用。大數據時代科學研究的方法手段將發生重大改變。例如，抽樣調查是社會科學的基本研究方法。在大數據時代，可通過實時監測，跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。
目前大數據在醫療衛生領域有廣為所知的應用，公共衛生部門可以通過覆蓋全國的患者電子病歷資料庫進行全面疫情監測。5千萬條美國人最頻繁檢索的詞條被用來對冬季流感進行更及時准確的預測。學術界整合出2003年H5N1禽流感感染風險地圖，研究發行此次H7N9人類病例區域。社交網路為許多慢性病患者提供了臨床症狀交流和診治經驗分享平台，醫生藉此可獲得院外臨床效果統計數據。基於對人體基因的大數據分析，可以實現對症下葯的個性化治療。
在醫葯研發方面，大數據的戰略意義在於對各方面醫療衛生數據進行專業化處理，對患者甚至大眾的行為和情緒的細節化測量成為可能，挖掘其症狀特點、行為習慣和喜好等，找到更符合其特點或症狀的葯品和服務，並針對性的調整和優化。在醫葯研究開發部門或公司的新葯研發階段，能夠通過大數據技術分析來自互聯網上的公眾疾病葯品需求趨勢，確定更為有效率的投入產品比，合理配置有限研發資源。除研發成本外，醫葯公司能夠優化物流信息平台及管理，更快地獲取回報，一般新葯從研發到推向市場的時間大約為13年，使用數據分析預測則能幫助醫葯研發部門或企業提早將新葯推向市場。
在疾病診治方面，可通過健康雲平台對每個居民進行智能採集健康數據，居民可以隨時查閱，了解自身健康程度。同時，提供專業的在線專家咨詢系統，由專家對居民健康程度做出診斷，提醒可能發生的健康問題，避免高危病人轉為慢性病患者，避免慢性病患者病情惡化，減輕個人和醫保負擔，實現疾病科學管理。對於醫療衛生機構，通過對遠程監控系統產生數據的分析，醫院可以減少病人住院時間，減少急診量，實現提高家庭護理比例和門診醫生預約量的目標。武漢協和醫院目前也已經與市區八家社區衛生服務中心建立遠程遙控聯系，並將在未來提供「從醫院到家」的服務。在醫療衛生機構，通過實時處理管理系統產生的數據，連同歷史數據，利用大數據技術分析就診資源的使用情況，實現機構科學管理，提高醫療衛生服務水平和效率，引導醫療衛生資源科學規劃和配置。大數據還能提升醫療價值，形成個性化醫療，比如基於基因科學的醫療模式。
在公共衛生管理方面，大數據可以連續整合和分析公共衛生數據，提高疾病預報和預警能力，防止疫情爆發。公共衛生部門則可以通過覆蓋區域的衛生綜合管理信息平台和居民信息資料庫，快速監測傳染病，進行全面疫情監測，並通過集成疾病監測和響應程序，進行快速響應，這些都將減少醫療索賠支出、降低傳染病感染率。通過提供准確和及時的公眾健康咨詢，將會大幅提高公眾健康風險意識，同時也將降低傳染病感染風險。
在居民健康管理方面，居民電子健康檔案是大數據在居民健康管理方面的重要數據基礎，大數據技術可以促進個體化健康事務管理服務，改變現代營養學和信息化管理技術的模式，更全面深入地從社會、心理、環境、營養、運動的角度來對每個人進行全面的健康保障服務，幫助、指導人們成功有效地維護自身健康。另外，大數據可以對患者健康信息集成整合，在線遠程為診斷和治療提供更好的數據證據，通過挖掘數據對居民健康進行智能化監測，通過移動設備定位數據對居民健康影響因素進行分析等等，進一步提升居民健康管理水平。
在健康危險因素分析方面，互聯網、物聯網、醫療衛生信息系統及相關信息系統等普遍使用，可以系統全面地收集健康危險因素數據，包括環境因素（利用GIS系統採集大氣、土壤、水文等數據），生物因素（包括致病性微生物、細菌、病毒、真菌等的監測數據），經濟社會因素（分析經濟收入、營養條件、人口遷徙、城鎮化、教育就業等因素數據），個人行為和心理因素，醫療衛生服務因素，以及人類生物遺傳因素等，利用大數據技術對健康危險因素進行比對關聯分析，針對不同區域、人群進行評估和遴選健康相關危險因素及製作健康監測評估圖譜和知識庫也成為可能，提出居民健康干預的有限領域和有針對性的干預計劃，促進居民健康水平的提高。
4. 大數據時代下，稅收征管工作準備好了嗎
面對撲面而來的大數據，面對海量的數據、碎片化的信息，傳統的稅收征管與充滿現代氣息的大數據不期而遇，將產生怎樣的效果呢？面對大數據的挑戰，稅收征管將如何充分運用大數據的思維和手段，推進稅收治理能力現代化、法制化，不斷提高稅收管理水平。
大數據向稅收征管工作提出挑戰
大數據、雲技術等現代信息技術應用非常廣泛，涉及到各行各業，特別是當前的稅務部門，正處在管理轉型的關鍵階段，大數據將對稅收征管工作產生巨大的影響。
影響之一：解決數據共享問題。大數據促進了數據內容的交叉檢驗，隨著數據量和不同來源的數據種類的增多，數據判斷預測的指向性會更強，准確率更高。目前，無論是稅務機關內部還是外部第三方涉稅數據的流動性和可獲取性都較弱，稅務機關的信息獲取渠道並不通暢。主要是因為內部流程和環節沒有理順，信息的共享利用受到了制約；外部協調難度較大，政府職能部門與稅務機關的涉稅信息交換尚未制度化、常態化。對稅務機關獲取第三方信息的權利，以及第三方向稅務機關提供涉稅信息的義務尚缺乏明確的法律支持。大數據將促使政府考慮建立統一的數據共享平台，解決各部門之間的數據共享問題。
影響之二：解決數據挖掘問題。數據挖掘一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏於其中的有著特殊關系性的信息的過程。數據的價值在於更深層次的挖掘和再運用，最大限度地發揮數據的價值。但是，目前稅務機關並未能有效利用和深入挖掘自身已有的數據，更未能有效獲取和利用第三方數據。即使是利用，也更關注數據的基本利用。我們需要對數據價值再利用、數據整合再利用和潛在挖掘數據的運用，使信息管稅的效能充分體現，讓數據產生生產力，讓數據產生稅源。從海量數據中發現有用的信息，深入挖掘分析，與征管系統數據綜合利用。
影響之三：促進風險管理提檔升級。風險管理的核心是基於大數據的風險分析識別和多元策略的風
險應對。在風險控制平台建設中，引入先進的數據分析工具，打造一體化、智能化的數據分析應用功能區，為數據分析常態化運作提供功能強大的網上風險分析識別工作，為各級稅務機關開展分層分類管理，實施多層次、差別化風險應對提供了精確「制導」的操作平台。
大數據時代稅收征管准備好了嗎？
面對海量碎片化的信息，如何在短時間內「淘」出有價值的資料，為稅收征管工作服務，大數據時代的稅收征管工作準備好了嗎？
應對之策一：搭建綜合性的省級應用數據共享平台。數據只有不斷流動和充分共享，才有生命力。應在各專用資料庫建設的基礎上，通過數據集成，實現各級各類信息系統的數據交換和數據共享。政府各部門和相關單位應當履行稅收協助職責和義務，促進稅務部門提高依法治稅水平，切實維護稅收公平，為全面深化改革、實現社會持續健康較快發展提供強有力的稅收保障。將市場經濟主體的各類經濟活動納入稅收監控平台。涉稅信息交換平台還將和公共信用信息共享服務平台互聯互通，深入挖掘涉稅信息的應用效益。
應對之策二：充分釋放大數據蘊藏的能量。風險是由於信息不對稱而產生的，風險管理的關鍵在於能否把海量數據轉化為有效的征管資源。因此，將源自各方、結構形式各異的原始數據轉變成可資利用的征管資源，成為稅收大數據管理的關鍵節點。近年來，隨著我國改革開放的不斷深化，加快轉變經濟發展方式、推動管理轉型升級的步伐不斷加快，稅源管理的復雜性、艱巨性、風險性不斷加大。而基層稅源管理人員總量增幅有限，傳統粗放的稅源管理模式，已經難以適應新的發展要求，面臨的執法風險也日益顯現。稅收工作要適應大數據的發展，充分利用信息化管理手段，釋放大數據蘊藏的能量，推進組織結構變革和管理方式的創新，實現提升稅收征管管控能力，防範稅收執法風險，促進稅收堵漏增收的管理目標。
應對之策三：創新數據挖掘分析方法。建立稅收數據倉庫，對分散在各個應用系統中的數據進行集成、整合和統一管理，實現數據資源省級集中和共享，為數據挖掘分析提供基礎支持。對不同類型企業的稅收情況，找到稅收管理的薄弱環節，對有疑點的企業、存在問題多的行業從微觀上進行納稅評估、稅務稽查，採取切實措施強化管理，堵塞漏洞。 （牛俊梅 陳小剛 李勝）
5. 大企業稅收管理研究 論文答辯有些什麼題目
為了點明論文的研究對象、研究內容、研究目的，對總標題加以補充、解說，有的論文還可以加副標題。非凡是一些商榷性的論文，一般都有一個副標題，如在總標題下方，添上「與××商榷」之類的副標題。另外，為了強調論文所研究的某個側重面，也可以加副標題。如《如何看待現階段勞動報酬的差別——也談按勞分配中的資產階級權利》、《開發蛋白質資源，提高蛋白質利用效率——探討解決吃飯問題的一種發展戰略》等。設置分標題的主要目的是為了清楚地顯示文章的層次。有的用文字，一般都把本層次的中心內容昭然其上；也有的用數碼，僅標明「一、二、三」等的順序，起承上啟下的作用。需要注重的是：無論採用哪種形式，都要緊扣所屬層次的內容，以及上文與下文的聯系緊密性。目錄一般說來，篇幅較長的畢業論文，都沒有分標題。設置分標題的論文，因其內容的層次較多，整個理論體系較龐大、復雜，故通常設目錄。設置目錄的目的主要是：1．使讀者能夠在閱讀該論文之前對全文的內容、結構有一個大致的了解，以便讀者決定是讀還是不讀，是精讀還是略讀等。2．為讀者選讀論文中的某個分論點時提供方便。長篇論文，除中心論點外，還有許多分論點。當讀者需要進一步了解某個分論點時，就可以依靠目錄而節省時間。目錄一般放置在論文正文的前面，因而是論文的導讀圖。要使目錄真正起到導讀圖的作用，必須注重：1．准確。目錄必須與全文的綱目相一致。也就是說，本文的標題、分標題與目錄存在著一一對應的關系。2．清楚無誤。目錄應逐一標注該行目錄在正文中的頁碼。標注頁碼必須清楚無誤。3．完整。目錄既然是論文的導讀圖，因而必然要求具有完整性。也就是要求文章的各項內容，都應在目錄中反映出來，不得遺漏。目錄有兩種基本類型：1．用文字表示的目錄。2．用數碼表示的目錄。這種目錄較少見。但長篇大論，便於讀者閱讀，也有採用這種方式的。內容提要內容提要是全文內容的縮影。在這里，作者以極經濟的筆墨，勾畫出全文的整體面目；提出主要論點、揭示論文的研究成果、簡要敘述全文的框架結構。內容提要是正文的附屬部分，一般放置在論文的篇首。寫作內容提要的目的在於：1．為了使指導老師在未審閱論文全文時，先對文章的主要內容有個大體上的了解，知道研究所取得的主要成果，研究的主要邏輯順序。2．為了使其他讀者通過閱讀內容提要，就能大略了解作者所研究的問題，假如產生共鳴，則再進一步閱讀全文。在這里，內容提要成了把論文推薦給眾多讀者的「廣告」。因此，內容提要應把論文的主要觀點提示出來，便於讀者一看就能了解論文內容的要點。論文提要要求寫得簡明而又全面，不要啰哩啰嗦抓不住要點或者只是乾巴巴的幾條筋，缺乏說明觀點的材料。內容提要可分為報道性提要和指示性提要。報道性提要，主要介紹研究的主要方法與成果以及成果分析等，對文章內容的提示較全面。指示性提要，只簡要地敘述研究的成果(數據、看法、意見、結論等)，對研究手段、方法、過程等均不涉及。畢業論文一般使用指示性提要。