Інформаційно-аналітичні технології в оподаткуванні

dc.contributor.authorРедич Олександр Володимировичuk
dc.contributor.authorRedych Oleksandr Volodymyrovychen
dc.date.accessioned2024-04-26T08:55:36Z
dc.date.available2024-04-26T08:55:36Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractУ посібнику розглядаються основні аспекти інформаційного та технічного забезпечення процесів адміністрування податків, інформаційно-облікові та сервісні системи податкового відомства держави, сучасні технології аналітики, що вже використовуються, і ті, що можуть бути впроваджені в операційній діяльності аналітичних підрозділів. Значна увага приділена СКБД Oracle та тенденціям розвитку даної платформи, на базі якої функціонує інформаційна система податкового відомства. Розглянута нова опція Oracle Advanced Analytics, що інтегрує в собі широкі можливості з накопичення, збереження та захисту даних, у тому числі Великих Даних (Big Data) та інтелектуального аналізу (Data Mining). Серед методів інтелектуального аналізу розглянуті нейронні мережі, асоціативні правила, методологія дерев рішень, нечіткі множини (Fuzzy) та ін. Кожен розділ завершується лабораторними практикумами. Посібник може бути корисний студентам, викладачам, науковцям, що вивчають, викладають, досліджують прикладний аспект інформаційних технологій в економічній і податковій сферах. The tutorial considers the main aspects of information and technical support of tax administration processes, information-accounting and service systems of the state tax department, modern analytics technologies that are already used, and those that can be implemented in the operational activities of analytical sub- sections. Considerable attention is paid to the Oracle database and development trends of this platform, on the basis of which the information system of the tax office operates. A new Oracle Advanced Analytics option is considered, which integrates extensive capabilities for data collection, storage, and protection, including Big Data and Data Mining. Among the methods of intellectual analysis are considered neural networks, associative rules, methodology of decision trees, fuzzy sets (Fuzzy) and others. Each section ends with laboratory workshops. The tutorial can be useful for students, teachers, researchers studying, teaching, researching the applied aspect of information technology in the economic and tax spheres.
dc.identifier.citationІнформаційно-аналітичні технології в оподаткуванні : навчальний посібник / О. В. Редич. – Ірпінь : Університет ДФС України, 2019. –438 с. (Серія «Податкова та митна справа в Україні» ; т. 127).
dc.identifier.isbn978-966-337-523-6
dc.identifier.urihttps://ir.dpu.edu.ua/handle/123456789/2388
dc.language.isouk_UA
dc.publisherІрпінь : Університет ДФС України
dc.relation.ispartofseriesПодаткова та митна справа в Україні; т. 127
dc.subjectадміністрування податків, управління ризиками, операційні ризики, інтегральні критерії, система підтримки прийняття рішень, СППР, DSS, результативні показники, KPI, BSC, інтелектуальний аналіз, Data Mining, штучний інтелект, АI, Oracle Data Mininguk
dc.subjecttax administration, risk management, operational risks, integral criteria, DSS, balanced scorecard ,BSC, key performance indicators (KPI), data mining, АI, oracle data mining.en
dc.titleІнформаційно-аналітичні технології в оподаткуванні
dc.title.alternativeInformation and analytical technologies in taxation
dc.typeBook

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
posibnyk_2019_IR_1560.pdf
Розмір:
9.47 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed to upon submission
Опис: