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二、總體思路

即便是“互聯網+ 稅務”，所產生服務的價值也應該有具體的對象，要與所解決的問題緊密相關，否則所輸出的價值意義不大。所以，稅收大數據分析應該以解決問題為導向。首先，應設定明確的目標任務，引導整個數據分析的流程。其次，應圍繞目標任務組織數據，對數據進行整理、加工、清洗、整備，形成可供分析的樣本。脫離主題盲目采集數據是不可取的。數據整備之后，要根據業務要求和數據狀況，構建合適的模型，形成分析方案。最后，要對整個數據分析的過程以及結果進行評估，將評估結果進行反饋，讓模型進一步優化。

模型只有在反復迭代的實踐中不斷優化升級才會逐漸成熟好用?？偨Y起來，稅收大數據分析應遵循四個過程：目標任務、組織數據、構建模型、結果評估。這四個過程是順序漸進的綜合閉環系統，能將稅收大數據分析過程構成連續封閉和回路且使分析活動維持在一個平衡點上，讓分析過程在循環積累中優化成長，源源不斷地輸出價值、產生服務，促進稅務生態健康持續發展。

三、路徑設計

(一)目標任務

考慮到稅收的特殊地位，稅收大數據的分析人員需要了解國家的經濟政策，關注稅務工作動態，熟悉稅收征管流程，精通稅務實操業務。如此，才能審時度勢地提出稅收大數據分析的目標任務，從最重要、最緊急、最能產生效果的環節開始，確定分析主題、明確分析邊界。然后，考慮落地的客觀環境，本著實事求是的原則，從現有可控的資源，將問題劃分為可管理、可解決的組塊，形成可落地的方案。當然，實現稅收大數據分析的任務非常具體，在提出分析任務之前應作統籌安排考慮，否則再好的任務目標也會落空。

(二)組織數據

數據是分析的關鍵要素，因為數據所蘊含的信息制約著數據分析的結果。組織數據應本著科學嚴謹的態度。稅收大數據分析需要的是有價值的涉稅數據，互聯網+時代的稅收數據大于金稅三期工程稅收征管的數據，應以稅收征管數據為基礎逐漸擴大數據外延，理清稅收大數據的來龍去脈。這是一個持續改進的過程。從目前看，考慮到稅務機關獲取數據的難易程度以及數據的價值密度兩個方面，涉稅數據分布在以下四層級：

第一層級是稅務登記信息。稅務登記信息是稅務機關掌握的納稅人的基礎數據。凡是與稅務打交道，首先應進行稅務登記。稅務機關通過稅務登記界定納稅人的時間、地域、行業、經濟類型、規模等屬性，相關的變動也應該在法律所規定的范圍內進行變更登記，如此便形成了納稅人的基本信息。