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数据挖掘于分析实例解析——汽车偷税漏税的项目详解以及利用LM神经网络算法自动识别窃电用户
阅读量:323 次
发布时间:2019-03-04

本文共 322 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

项目背景:

目前企业存在偷税漏税的现象泛滥,严重影响国家的经济的基础,为了维护国家权力和利益,应该加大对企业的偷税漏税的行为的规范。如何维护数据挖掘思想,通过智能的识别企业的偷税漏税的行为。有力于打击企业的偷税漏税的行为,维护国家的经济损失和社会秩序。在汽车的销售行业中在税收上存在少开发票的金额。少计上牌,按揭,等一系列未入账的。以下通过数据挖掘的思想,结合多种数据算法来实现对汽车销售中偷税漏税行为进行建模,识别。

项目建模流程:

建模思想:

1数据的抽取:

2数据的分析:

3数据变换:

4数据样本的构建

5模型的构建

6模型的对比

7模型的评价

8模型的测试结果和说明

模型的迁移:LM神经网络算法和CART决策树算法自动识别窃电用户:

 

转载地址:http://sujh.baihongyu.com/

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