1. 如何利用大数据平台提升税收治理
一、用“互联网+”大数据强化税源控管
“互联网+”大数据条件下，税务部门在积累了纳税人大量有价值数据基础上，通过与工商、银行、海关、技监、住建、房产、规划、社保、审计等部门联网，在云计算数据综合分析判研的驱动下，从海量数据中挖掘有价值的经济税收数据，从所有经济税收数据信息中扫描、控管全部的经济税源。如地税部门要建立个人财产收入信息大数据平台，通过对个人的房产租赁、存款利息、有价证券溢价、财产增值、股权转让、投资收益等财产收入的海量数据进行综合的逻辑判研和严密的数理分析，使个人财产的税源在“互联网+”大数据的透视下一览无遗。基于云计算、大数据的运用，通过对税收弹性分析、税负分析、税收关联分析等方法，对经济形势作科学研判，对税收收入作精准预测，就能对动态的经济税源进行有效严密控管。一言蔽之，税收数据挖掘有多深，云计算数据就有多精，税源控管就有多准。“以票控税”时代将终结，“人海战术”被“云海战术”所取代，以专业、精准的大数据分析，可以牢牢控管住所有的经济税源。
二、用“互联网+”大数据应对新生业态的税收征管
在“互联网+”大数据的作用下，网络销售平台、互联网金融等新兴经济业态以其虚拟、无址、跨域、高效、隐蔽等特点，使经营地点、税源归属、征管权限、税收分配等发生重大变化，极大地挑战了传统的税收征管模式。为加强对新生业态税收征管，税务部门要通过“互联网+”大数据，从“管事制”向“管数制”转变，实施“数据管税”：将纳税人税收、财务、经营等信息链条完全打通，实现涉税信息电子化，税务机关、纳税人、消费者和第三方部门的信息数据，完全取代纸质申报和发票等实物载体，构建以信息数据为核心要素展开的税收征管新模式；利用“互联网+”大数据助推纳税人自助式管理，使纳税人自主申报、税收政策自动适用成为征管主流；借助“互联网+”大数据效率高、成本低的优势，改变以往征管强调抓大放小、集中精力管好重点税源，转变为大企业与中小型企业并重，重点税源与非重点税源并重；对税收信息判研出纳税人的异常数据，为一线税管员提供“精确制导”，以强化税收征管。
三、用“互联网+”大数据加强税收风险管理
“互联网+”大数据通过云计算等技术手段，使政府信息系统和公共数据逐步互联共享，税务部门从海量数据库中获取大量有价值的涉税数据，为推动税收风险管理提供有利条件。在简政放权的大背景下，涉税事项逐步发展为纳税人对照税法和税收政策、自行掌握执行、税务机关进行后续管理的方式。税务机关更多地通过大数据、涉税信息平台抓取有关经济涉税信息数据进行比对分析、评估判研，将所有的海量涉税信息转化为可量化、可比对的数据，实现涉税信息的数字化管理。通过网络技术、信息技术、整合技术等判研，对纳税人涉税情报进行智能化分析、计算、比较、判断、甄别、联想和定性，依据采集和积累的征管基础数据、风险分析数据、第三方数据等信息资源，多角度对税收风险进行综合关联分析，精准计算出如税负、税种、行业、纳税规模、纳税信用、纳税遵从等各种税收风险指数，揭示涉税风险的发展规律。针对不同类别、不同税收风险的纳税人，采取不同的税收风险应对措施：对高风险的纳税人实施税务稽查，对中等风险的纳税人进行税务约谈，对较低风险的纳税人则通过纳税辅导以促进纳税遵从。
四、用“互联网+”大数据做好纳税服务
“互联网+”大数据条件下，纳税人类型、办税业务、时空跨度、新兴业态的多样化，必然导致纳税服务需求的多元化。针对当前税务部门大众化的纳税服务资源和能力过剩，个性化纳税服务不足的困局，必须从纳税人的个性化需求出发，切实改进纳税服务的有效供给，以满足纳税人个性化的纳税服务需求。税务部门要依托大数据分析制导服务供求，做到始于需求、终于满意。在“互联网+”大数据相互作用下，个性化纳税服务需求容易被识别，对于纳税大户、高新技术企业、小微企业等个性化、特殊化的纳税服务容易实现。因此，税务部门要针对不同行业、不同类型纳税人，从改变纳税服务的供给侧角度入手，根据每个纳税人所需求的纳税服务进行“私人定制”，一改粗放型“端菜式”的纳税服务为精准型“点菜式”的纳税服务。要借助“互联网+”大数据，超越时间、空间、地域、业态等限制，使纳税人可以在家里、办公室、旅行途中通过互联网全流程、无纸化办理所有涉税事务，在大大降低纳税成本的同时，享受到精准、便捷的纳税服务。要充分依托互联网和移动通讯技术，构建“实体办税厅+网上办税+移动办税终端+自助办税终端”的纳税服务平台，将申报缴税功能拓展到移动互联网，支持银行转账、POS机刷卡、网上银行、手机银行、微信支付等税款缴纳方式，使纳税人足不出户就可以享受到优质、高效的纳税服务。
2. 如何利用税收大数据做好税源管理和监控
1、建立大数据分析风险团队。
2、筛选风险数据，设置风险应对指标。
3、下达应对任务，组织风险应对工作。
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大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
大数据有四个基本特征：一、数据体量巨大(Vomule)，二、数据类型多样(Variety)，三、处理速度快(Velocity)，四、价值密度低(Value)。
在大数据的领域现在已经出现了非常多的新技术，这些新技术将会是大数据收集、存储、处理和呈现最强有力的工具。大数据处理一般有以下几种关键性技术:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。
大数据处理之一：采集。大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
大数据处理之二：导入和预处理。虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
大数据处理之三：统计和分析。统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
大数据处理之四：挖掘。与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。
大数据的处理方式大致分为数据流处理方式和批量数据处理方式两种。数据流处理的方式适合用于对实时性要求比较高的场合中。并不需要等待所有的数据都有了之后再进行处理，而是有一点数据就处理一点，更多地要求机器的处理器有较快速的性能以及拥有比较大的主存储器容量，对辅助存储器的要求反而不高。批量数据处理方式是对整个要处理的数据进行切割划分成小的数据块，之后对其进行处理。重点在于把大化小——把划分的小块数据形成小任务，分别单独进行处理，并且形成小任务的过程中不是进行数据传输之后计算，而是将计算方法（通常是计算函数——映射并简化）作用到这些数据块最终得到结果。
当前，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的节点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。大数据也是信息产业持续高速增长的新引擎。面对大数据市场的新技术、新产品、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变为“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测，跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
目前大数据在医疗卫生领域有广为所知的应用，公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库进行全面疫情监测。5千万条美国人最频繁检索的词条被用来对冬季流感进行更及时准确的预测。学术界整合出2003年H5N1禽流感感染风险地图，研究发行此次H7N9人类病例区域。社交网络为许多慢性病患者提供了临床症状交流和诊治经验分享平台，医生借此可获得院外临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析，可以实现对症下药的个性化治疗。
在医药研发方面，大数据的战略意义在于对各方面医疗卫生数据进行专业化处理，对患者甚至大众的行为和情绪的细节化测量成为可能，挖掘其症状特点、行为习惯和喜好等，找到更符合其特点或症状的药品和服务，并针对性的调整和优化。在医药研究开发部门或公司的新药研发阶段，能够通过大数据技术分析来自互联网上的公众疾病药品需求趋势，确定更为有效率的投入产品比，合理配置有限研发资源。除研发成本外，医药公司能够优化物流信息平台及管理，更快地获取回报，一般新药从研发到推向市场的时间大约为13年，使用数据分析预测则能帮助医药研发部门或企业提早将新药推向市场。
在疾病诊治方面，可通过健康云平台对每个居民进行智能采集健康数据，居民可以随时查阅，了解自身健康程度。同时，提供专业的在线专家咨询系统，由专家对居民健康程度做出诊断，提醒可能发生的健康问题，避免高危病人转为慢性病患者，避免慢性病患者病情恶化，减轻个人和医保负担，实现疾病科学管理。对于医疗卫生机构，通过对远程监控系统产生数据的分析，医院可以减少病人住院时间，减少急诊量，实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标。武汉协和医院目前也已经与市区八家社区卫生服务中心建立远程遥控联系，并将在未来提供“从医院到家”的服务。在医疗卫生机构，通过实时处理管理系统产生的数据，连同历史数据，利用大数据技术分析就诊资源的使用情况，实现机构科学管理，提高医疗卫生服务水平和效率，引导医疗卫生资源科学规划和配置。大数据还能提升医疗价值，形成个性化医疗，比如基于基因科学的医疗模式。
在公共卫生管理方面，大数据可以连续整合和分析公共卫生数据，提高疾病预报和预警能力，防止疫情爆发。公共卫生部门则可以通过覆盖区域的卫生综合管理信息平台和居民信息数据库，快速监测传染病，进行全面疫情监测，并通过集成疾病监测和响应程序，进行快速响应，这些都将减少医疗索赔支出、降低传染病感染率。通过提供准确和及时的公众健康咨询，将会大幅提高公众健康风险意识，同时也将降低传染病感染风险。
在居民健康管理方面，居民电子健康档案是大数据在居民健康管理方面的重要数据基础，大数据技术可以促进个体化健康事务管理服务，改变现代营养学和信息化管理技术的模式，更全面深入地从社会、心理、环境、营养、运动的角度来对每个人进行全面的健康保障服务，帮助、指导人们成功有效地维护自身健康。另外，大数据可以对患者健康信息集成整合，在线远程为诊断和治疗提供更好的数据证据，通过挖掘数据对居民健康进行智能化监测，通过移动设备定位数据对居民健康影响因素进行分析等等，进一步提升居民健康管理水平。
在健康危险因素分析方面，互联网、物联网、医疗卫生信息系统及相关信息系统等普遍使用，可以系统全面地收集健康危险因素数据，包括环境因素（利用GIS系统采集大气、土壤、水文等数据），生物因素（包括致病性微生物、细菌、病毒、真菌等的监测数据），经济社会因素（分析经济收入、营养条件、人口迁徙、城镇化、教育就业等因素数据），个人行为和心理因素，医疗卫生服务因素，以及人类生物遗传因素等，利用大数据技术对健康危险因素进行比对关联分析，针对不同区域、人群进行评估和遴选健康相关危险因素及制作健康监测评估图谱和知识库也成为可能，提出居民健康干预的有限领域和有针对性的干预计划，促进居民健康水平的提高。
4. 大数据时代下，税收征管工作准备好了吗
面对扑面而来的大数据，面对海量的数据、碎片化的信息，传统的税收征管与充满现代气息的大数据不期而遇，将产生怎样的效果呢？面对大数据的挑战，税收征管将如何充分运用大数据的思维和手段，推进税收治理能力现代化、法制化，不断提高税收管理水平。
大数据向税收征管工作提出挑战
大数据、云技术等现代信息技术应用非常广泛，涉及到各行各业，特别是当前的税务部门，正处在管理转型的关键阶段，大数据将对税收征管工作产生巨大的影响。
影响之一：解决数据共享问题。大数据促进了数据内容的交叉检验，随着数据量和不同来源的数据种类的增多，数据判断预测的指向性会更强，准确率更高。目前，无论是税务机关内部还是外部第三方涉税数据的流动性和可获取性都较弱，税务机关的信息获取渠道并不通畅。主要是因为内部流程和环节没有理顺，信息的共享利用受到了制约；外部协调难度较大，政府职能部门与税务机关的涉税信息交换尚未制度化、常态化。对税务机关获取第三方信息的权利，以及第三方向税务机关提供涉税信息的义务尚缺乏明确的法律支持。大数据将促使政府考虑建立统一的数据共享平台，解决各部门之间的数据共享问题。
影响之二：解决数据挖掘问题。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据的价值在于更深层次的挖掘和再运用，最大限度地发挥数据的价值。但是，目前税务机关并未能有效利用和深入挖掘自身已有的数据，更未能有效获取和利用第三方数据。即使是利用，也更关注数据的基本利用。我们需要对数据价值再利用、数据整合再利用和潜在挖掘数据的运用，使信息管税的效能充分体现，让数据产生生产力，让数据产生税源。从海量数据中发现有用的信息，深入挖掘分析，与征管系统数据综合利用。
影响之三：促进风险管理提档升级。风险管理的核心是基于大数据的风险分析识别和多元策略的风
险应对。在风险控制平台建设中，引入先进的数据分析工具，打造一体化、智能化的数据分析应用功能区，为数据分析常态化运作提供功能强大的网上风险分析识别工作，为各级税务机关开展分层分类管理，实施多层次、差别化风险应对提供了精确“制导”的操作平台。
大数据时代税收征管准备好了吗？
面对海量碎片化的信息，如何在短时间内“淘”出有价值的资料，为税收征管工作服务，大数据时代的税收征管工作准备好了吗？
应对之策一：搭建综合性的省级应用数据共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。政府各部门和相关单位应当履行税收协助职责和义务，促进税务部门提高依法治税水平，切实维护税收公平，为全面深化改革、实现社会持续健康较快发展提供强有力的税收保障。将市场经济主体的各类经济活动纳入税收监控平台。涉税信息交换平台还将和公共信用信息共享服务平台互联互通，深入挖掘涉税信息的应用效益。
应对之策二：充分释放大数据蕴藏的能量。风险是由于信息不对称而产生的，风险管理的关键在于能否把海量数据转化为有效的征管资源。因此，将源自各方、结构形式各异的原始数据转变成可资利用的征管资源，成为税收大数据管理的关键节点。近年来，随着我国改革开放的不断深化，加快转变经济发展方式、推动管理转型升级的步伐不断加快，税源管理的复杂性、艰巨性、风险性不断加大。而基层税源管理人员总量增幅有限，传统粗放的税源管理模式，已经难以适应新的发展要求，面临的执法风险也日益显现。税收工作要适应大数据的发展，充分利用信息化管理手段，释放大数据蕴藏的能量，推进组织结构变革和管理方式的创新，实现提升税收征管管控能力，防范税收执法风险，促进税收堵漏增收的管理目标。
应对之策三：创新数据挖掘分析方法。建立税收数据仓库，对分散在各个应用系统中的数据进行集成、整合和统一管理，实现数据资源省级集中和共享，为数据挖掘分析提供基础支持。对不同类型企业的税收情况，找到税收管理的薄弱环节，对有疑点的企业、存在问题多的行业从微观上进行纳税评估、税务稽查，采取切实措施强化管理，堵塞漏洞。 （牛俊梅 陈小刚 李胜）
5. 大企业税收管理研究 论文答辩有些什么题目
为了点明论文的研究对象、研究内容、研究目的，对总标题加以补充、解说，有的论文还可以加副标题。非凡是一些商榷性的论文，一般都有一个副标题，如在总标题下方，添上“与××商榷”之类的副标题。另外，为了强调论文所研究的某个侧重面，也可以加副标题。如《如何看待现阶段劳动报酬的差别——也谈按劳分配中的资产阶级权利》、《开发蛋白质资源，提高蛋白质利用效率——探讨解决吃饭问题的一种发展战略》等。设置分标题的主要目的是为了清楚地显示文章的层次。有的用文字，一般都把本层次的中心内容昭然其上；也有的用数码，仅标明“一、二、三”等的顺序，起承上启下的作用。需要注重的是：无论采用哪种形式，都要紧扣所属层次的内容，以及上文与下文的联系紧密性。目录一般说来，篇幅较长的毕业论文，都没有分标题。设置分标题的论文，因其内容的层次较多，整个理论体系较庞大、复杂，故通常设目录。设置目录的目的主要是：1．使读者能够在阅读该论文之前对全文的内容、结构有一个大致的了解，以便读者决定是读还是不读，是精读还是略读等。2．为读者选读论文中的某个分论点时提供方便。长篇论文，除中心论点外，还有许多分论点。当读者需要进一步了解某个分论点时，就可以依靠目录而节省时间。目录一般放置在论文正文的前面，因而是论文的导读图。要使目录真正起到导读图的作用，必须注重：1．准确。目录必须与全文的纲目相一致。也就是说，本文的标题、分标题与目录存在着一一对应的关系。2．清楚无误。目录应逐一标注该行目录在正文中的页码。标注页码必须清楚无误。3．完整。目录既然是论文的导读图，因而必然要求具有完整性。也就是要求文章的各项内容，都应在目录中反映出来，不得遗漏。目录有两种基本类型：1．用文字表示的目录。2．用数码表示的目录。这种目录较少见。但长篇大论，便于读者阅读，也有采用这种方式的。内容提要内容提要是全文内容的缩影。在这里，作者以极经济的笔墨，勾画出全文的整体面目；提出主要论点、揭示论文的研究成果、简要叙述全文的框架结构。内容提要是正文的附属部分，一般放置在论文的篇首。写作内容提要的目的在于：1．为了使指导老师在未审阅论文全文时，先对文章的主要内容有个大体上的了解，知道研究所取得的主要成果，研究的主要逻辑顺序。2．为了使其他读者通过阅读内容提要，就能大略了解作者所研究的问题，假如产生共鸣，则再进一步阅读全文。在这里，内容提要成了把论文推荐给众多读者的“广告”。因此，内容提要应把论文的主要观点提示出来，便于读者一看就能了解论文内容的要点。论文提要要求写得简明而又全面，不要啰哩啰嗦抓不住要点或者只是干巴巴的几条筋，缺乏说明观点的材料。内容提要可分为报道性提要和指示性提要。报道性提要，主要介绍研究的主要方法与成果以及成果分析等，对文章内容的提示较全面。指示性提要，只简要地叙述研究的成果(数据、看法、意见、结论等)，对研究手段、方法、过程等均不涉及。毕业论文一般使用指示性提要。