大数据发展战略为税收现代化建设带来了全新的发展机遇，税务系统广大干部积极探索并取得了卓有成效的成果，但税收实践中仍然面临新的难点、问题及诸多挑战，特别是在税收大数据分析应用方面。本书是作者在税收大数据分析应用方面教学、科研、实践成果的系统归纳提炼，结合了大量真实案例的实证分析。希望本书对税收大数据分析应用起到积极的推动作用，为全面推进税收现代化建设贡献智慧和力量。

李晓曼，辽宁省沈阳人，中国税务学会税收学术研究委员会学术委员，现任辽宁税务高等专科学校教授，主要从事税收风险管理、税收大数据分析等领域的教学科研工作，河北省地税局、山东国税局、大连国税局税收风险管理专家顾问，主持国家税务总局、辽宁省国税局税收风险管理重点科研课题并获奖，先后在《税务研究》《涉外税务》《经济与管理研究》等核心期刊上发表学术论文40余篇。其中，“提升税收风险分析监控管理效能研究”获国家税务总局科研课题二等奖，“我国国债问题实证研究”获辽宁省统计科技进步三等奖，“税收风险管理导向下税收征管与纳税服务”获辽宁省社科联科研课题一等奖。创新构建税收风险管理理论与方法体系，由中国财政经济出版社出版的专著《税收风险管理理论与方法》受到全国税务系统广大税务干部的欢迎。

第一章 税收大数据的基本理念及战略意义
第一节 税收大数据与税收大数据治理
第二节 税收大数据分析和税收大数据分析技术
第二章 税收大数据获取及应用
第一节 税收大数据获取概述
第二节 税收大数据获取技术与方法
第三节 互联网、第三方涉税信息获取与应用
第三章 税收分析指标体系构建与分析方法
第一节 税收分析指标体系概述
第二节 税收分析指标体系构建方法
第三节 税收分析指标体系与风险分析方法
第四章 税收经济分析与预测方法及应用案例
第一节 税收经济分析概述
第二节 税源数量特征与分析方法
第三节 税收数量特征与分析方法
第四节 税收经济关系与分析方法
第五节 税收经济分析报告解析
第五章 税收数据挖掘方法在税收遵从风险分析中的应用
第一节 税收数据挖掘方法
第二节 决策树挖掘分析法在税收遵从风险分析中的应用
第三节 基于回归分析的纳税能力估算法在税收遵从风险分析中的应用
第四节 基于关联分析的风险画像在税收风险分析中的应用
第六章 人工神经网络模型在税收遵从风险预警评估中的应用
第一节 人工神经网络模型及应用
第二节 人工神经网络模型在税收遵从风险预警评估中的应用
第三节 基于BP人工神经网络模型建立税收遵从风险预警评估的模型
第四节 行业税收遵从风险预警与等级排序模型及其应用案例
第七章 区块链技术在税收治理现代化中的应用
第一节 区块链技术与税收治理现代化
第二节 区块链技术在税收治理现代化中的场景应用
第三节 区块链技术在房地产领域税收治理中应用的创新方案设计
第四节 区块链与人工智能技术融合发展在房地产领域税收遵从风险管理中应用
参考文献