一个“快捷高效”的税收数据分析系统的设计与实现
税务信息应用整合系统解决方案(3篇)
税务信息应用整合系统解决方案方案概要针对税务系统信息化应用现状及发展需求，依据快速适应税务征管改革和科技兴税的工作方针，中创软件推出了“税务信息应用整合系统解决方案”。
该方案主要实现：1.将税务系统企业现有的分布、异构的多个业务应用系统，通过先进的中间件技术进行集成，建立整合数据平台，形成数据中心。
2.在整合的数据中心的基础上，对信息资源进行综合利用，为企业提供完整、统一的数据展现。
3.对整合后的原始数据进行多维分析、深度挖掘，加强各地市税务信息的分析和监控能力。
方案价值1.解决了原有系统各自独立、数据分散的问题，为税务系统的决策层及业务人员提供信息资源的完整视图。
2.通过整合数据的分析利用、挖掘提炼，提高对企业市场、客户的洞察力，加强领导的决策与监管力度，提升企业竞争力。
3.充分利用原有软硬件资源、信息基础设施，有效保护投资。
4.整合数据平台具有良好的可扩展性、升级能力，可将今后的各类新建应用系统、原有系统的新增数据等方便、实时地加入到数据中心，满足今后的扩展需要。
总体技术框架中创软件“税务信息应用整合系统解决方案”是一个面向数据整合与决策支持的解决方案。
该系统主要由数据源、数据交换平台、数据中心平台和展示平台四部分组成。
（如图___所示）●数据源主要是目前税务系统中已经建设的业务系统，并且该系统的信息需要进行整合与共享。
●数据交换平台数据中心分别部署应用集成（eai）中间件，利用其路由和集群的功能，建立覆盖全省的数据交换平台，实现全省范围内的数据交换和共享。
该平台使得任何一点的业务数据，在政策允许的情况下，能快速地集成到市数据中心或省数据中心，并能逐级进行信息集成和汇集。
另外，根据需求，通过数据交换平台可以为内外网提供动态（范本）信息发布。
●数据中心平台省或市数据中心平台分别由操作数据存贮（ods）、数据仓库、olap服务和j2ee应用服务器组成。
通过应用适配器，按照业务需求订阅，并进行信息集成和存储到ods中；ods中的数据最终会按照时间和主题批次装载到数据仓库，日常查询不需要涉及的数据就直接集成和存储到数据仓库中；数据仓库可能有小部分数据要回流到ods中。
智慧税务中心系统建设方案
通过智慧税务中心系统的建设，可以推动税收征管模式的创新和转型升级，提 高税收治理体系和治理能力现代化水平，为经济社会发展提供更加优质高效的 税收服务。
项目实施范围及周期
实施范围
本项目将覆盖税务部门的主要业务和功能，包括纳税人管理、税款征收、税务稽 查、税收分析等。同时，还将涉及与其他相关部门的协作和数据共享。
根据系统需求和用户反馈，制 定详细的版本迭代计划，明确 每个版本的功能改进和优化方
向。
持续改进系统性能
关注系统性能指标，定期进行 性能优化和调整，提高系统的 稳定性和响应速度。
加强安全防护措施
不断完善系统的安全防护机制 ，防范潜在的安全威胁和风险 ，确保系统的安全性和可靠性 。
提升用户体验
持续优化用户界面和交互设计 ，提高系统的易用性和用户体
系统功能介绍
详细讲解系统的各项功能及操作流程 。
操作技能培训
针对各类用户角色，提供相应的操作 技能培训。
培训对象、内容及方式设计
• 问题处理与应急措施：培训用户如何处理常见问 题及应急情况下的应对措施。
培训对象、内容及方式设计
01
02
03
线上培训
通过远程会议或在线学习 平台进行培训，方便用户 随时随地学习。
线下培训
组织现场培训活动，提供 面对面的指导和交流机会 。
培训资料提供
提供详细的用户手册、操 作指南等培训资料，供用 户随时查阅。
上线部署、数据迁移等准备工作
服务器环境准备
根据系统需求配置相应的服务器环境，包括硬件资源、操作系统、数据库等。
网络环境配置
确保服务器所在的网络环境稳定可靠，满足系统访问和数据传输需求。
任务分配
税务数据分析方法
税务数据分析方法随着信息技术的飞速发展，税务数据分析成为现代税务工作中不可或缺的重要组成部分。
税务数据分析方法的使用可以帮助税务部门更好地管理和利用海量的数据资源，提高税收征管效率，减少税收风险。
本文将介绍几种常见的税务数据分析方法。
一、数据清理和数据整合税务数据往往包含大量的冗余、重复、不完整或错误的信息。
因此，对税务数据进行清理和整合是进行数据分析的第一步。
数据清理的目的是检查和修复数据中的错误或缺失值，以确保数据的质量和准确性。
数据整合则是将来自不同来源、不同格式的数据整合到一个统一的数据集中，以便进行后续的数据分析。
在数据清理和整合过程中，可以使用一些常见的工具和技术，如数据清洗工具、数据集成技术、数据转换技术等。
通过这些方法，税务部门可以提高数据质量，减少数据错误的影响，为后续的数据分析提供可靠的数据基础。
二、数据挖掘和模式识别税务数据中蕴含着大量的有价值信息，通过数据挖掘和模式识别可以发现隐藏在数据中的规律和趋势。
数据挖掘是指通过计算机技术和统计学方法在大量数据中寻找潜在的关联性、规律性和趋势性的过程。
而模式识别是根据已有的样本数据，通过学习和分类的方法对未知数据进行预测和判断。
在税务数据分析中，数据挖掘和模式识别常常用于发现异常交易、查找漏税行为、识别重点税源等。
通过对大量的数据进行挖掘和分析，税务部门可以快速、准确地发现潜在的税收风险，采取相应的措施进行干预和治理。
三、数据可视化和报告分析数据可视化和报告分析是将数据转化为图表、图像或其他直观形式，以便更好地理解和解释数据的过程。
通过数据可视化和报告分析，税务部门可以从视觉上直观地发现数据中的模式和趋势，通俗易懂地向上级和相关部门汇报分析结果。
数据可视化和报告分析可以使用一系列的工具和技术，如数据可视化工具、报表工具、数据仪表盘等。
通过这些方法，税务部门可以更好地展现数据分析结果，提高决策的可视化效果和决策的科学性。
四、数据模型和预测分析数据模型和预测分析是利用数学和统计学方法建立数学模型，对未来的趋势和发展进行预测和分析。
如何利用税务软件进行数据分析与处理
如何利用税务软件进行数据分析与处理随着信息化时代的到来，税务软件已成为税务管理不可或缺的工具之一。
税务软件的功能不仅仅限于税收征管，同时还能够进行数据分析与处理，以提高税务工作效率和准确性。
本文将介绍如何利用税务软件进行数据分析与处理，并提供一些相关技巧和注意事项。
一、税务软件的数据分析功能税务软件通常具有强大的数据分析功能，可以通过对大量数据的整理、筛选和分析，为税务工作提供有力的支持。
以下是一些常见的数据分析功能：1. 数据导入与整理：税务软件可以支持从各种数据源中导入数据，如Excel表格、数据库、接口等。
导入数据后，软件还能够自动进行数据的整理和清洗，以满足进一步分析的需求。
2. 数据筛选与查询：税务软件提供灵活的筛选与查询功能，可以根据不同的条件对数据进行筛选和提取。
比如，根据纳税人的类型、地区、税种等条件进行筛选，或者通过关键字检索相关数据。
3. 统计分析与报表生成：税务软件可以根据用户的需求，进行各种统计分析并生成相应的报表。
比如，根据纳税人的收入水平进行收入分析，或者根据税种的缴纳情况进行税收分析等。
4. 数据比对与监测：税务软件可以将不同时间段的数据进行比对与监测，以发现异常情况和潜在风险。
比如，对比不同年度的纳税申报数据，发现异常变动；或者监测大额交易和资金流动等。
5. 数据可视化与报表展示：税务软件支持将数据进行可视化处理，并生成各种图表和报表，以便用户更直观地理解和分析数据。
比如，将数据用柱状图、折线图、饼图等形式展示，以便对比和分析。
二、税务软件数据分析与处理的技巧与方法在利用税务软件进行数据分析与处理时，以下是一些技巧和方法，可帮助提高效率和准确性：1. 数据备份与安全：在进行数据分析和处理之前，务必对原始数据进行备份。
同时，注意保护数据的安全，设置权限和密码，避免非法访问或篡改。
2. 数据准确性与完整性：在进行数据分析和处理之前，要确保数据的准确性和完整性。
可进行数据的预处理和清洗，排除错误数据和重复数据，以保证分析结果的准确性。
税务数据分析与报告撰写技巧
税务数据分析与报告撰写技巧内容总结简要作为一名在税务领域积累了多年工作经验的专业人士，深知税务数据分析与报告撰写的重要性。
在这篇中，分享我的经验和技巧，帮助大家更好地理解和掌握这一技能。
我的工作主要是在财务部门展开，负责对公司的税务数据进行深入分析，并撰写相应的报告。
在这个过程中，通常会接触到大量的数据，包括公司的收入、支出、利润等。
这些数据不仅来自公司内部，还包括外部的市场和行业数据。
我曾参与一个案例研究，公司面临税务审计，需要我对过去五年的税务数据进行分析和梳理。
我首先将所有数据整理成一个清晰的数据库，然后运用各种数据分析工具，如Excel和SAP，对数据进行深入挖掘。
在这个过程中，我发现了一些异常的数据，进一步调查后，发现是由于会计处理错误导致的。
我及时向管理层汇报，并协助解决了这一问题。
数据分析之后，我会根据结果撰写报告。
通常会使用清晰明了的语言，将复杂的数据结果转化为易于理解的信息。
在报告中，我会关键的数据图表，对数据分析的结果进行解释，并提出相应的建议。
在实施策略方面，我认为关键在于建立有效的沟通机制。
我会与管理层和相关部门保持密切的沟通，确保他们理解报告中的内容，并能够根据报告提出有效的决策。
也会定期对报告的效果进行评估，根据反馈进行调整。
总的来说，税务数据分析与报告撰写是一项既需要专业知识，又需要沟通协调能力的任务。
通过多年的实践，积累了丰富的经验和技巧，我相信这些分享将对大家有所帮助。
以下是本次总结的详细内容一、工作基本情况在过去的五年中，我在财务部门担任税务分析师一职，负责公司税务数据的收集、分析和报告撰写。
我的工作内容包括对内部财务数据和外部市场数据的整合，以及对税务政策的解读和应用。
二、工作成绩和做法在我的职业生涯中，我成功完成了多个关键项目，其中包括协助公司应对税务审计、优化税务申报流程以及税务风险管理建议。
通常采用Excel和SAP等工具进行数据分析，通过清晰的报告撰写，使管理层能够准确理解税务状况。
智慧财税系统设计方案
智慧财税系统设计方案智慧财税系统是基于人工智能和大数据技术的一种集成化的财务和税务管理系统，旨在提高企业财务和税务工作的效率和准确性。
下面是智慧财税系统设计方案的主要内容：1. 功能设计：- 财务管理功能：包括会计凭证录入、财务报表生成、固定资产管理、应收应付管理等。
- 税务管理功能：包括税务申报、税务筹划、税收优惠政策查询等。
- 数据分析功能：通过对企业财务数据和税务数据的分析，提供财务和税务决策的参考意见。
- 自动化流程功能：通过智能化的流程设计，实现自动化的财务和税务处理流程，提高工作效率。
2. 技术架构设计：- 前端采用响应式设计，支持不同终端设备的访问。
- 后端采用微服务架构设计，实现系统的可扩展性和灵活性。
- 数据库采用分布式数据库，保证数据的安全性和可靠性。
- 人工智能和大数据技术的应用：通过机器学习算法和数据挖掘技术，实现对财务和税务数据的自动分析和预测，提供决策参考。
3. 数据安全设计：- 数据加密：采用对称加密和非对称加密的方式，保证数据在传输和存储过程中的安全。
- 权限管理：通过角色和权限的方式，对用户进行权限控制，保证数据的访问权限与岗位职责相匹配。
- 日志管理：记录用户的操作日志，以确保数据的可追溯性和安全性。
4. 系统集成设计：- 与其他系统的对接：例如企业的ERP系统、税务系统等，实现数据的共享和交换。
- 与第三方数据源的对接：例如银行、税务机关等，实现数据的自动导入和导出。
- 接口设计：提供开放的接口，方便其他系统和应用与智慧财税系统进行集成。
5. 实施和运维方案：- 实施方案：制定详细的实施计划，包括系统安装和配置、数据迁移、培训等。
- 运维方案：建立系统的监控和维护机制，及时发现和解决系统故障和安全问题。
- 持续改进：根据用户的反馈和需求，持续改进系统的功能和性能，提高用户的满意度。
以上是智慧财税系统设计方案的主要内容，通过有效的功能设计、技术架构设计、数据安全设计、系统集成设计以及实施和运维方案的制定，可以实现智慧财税系统的高效运行，提高企业财务和税务管理的质量和效率。
税务工作中的数据分析方法和技巧
税务工作中的数据分析方法和技巧在现代信息化的时代，大数据已经成为各个领域分析和决策的重要工具。
税务工作也不例外，数据分析在税务管理中起到了至关重要的作用。
本文将介绍税务工作中常用的数据分析方法和技巧，帮助税务工作者更好地应用数据分析来提升工作效率和精确性。
一、数据分析的意义和作用数据分析是指通过整理、分析和解释数据来揭示事实、检验假设和支持决策的过程。
在税务工作中，数据分析具有以下几个重要的意义和作用：1. 发现潜在问题：通过数据分析，可以深入了解纳税人的申报情况、交易行为以及风险特征，发现潜在的违法行为和风险因素。
2. 提高核查效率：数据分析可以通过自动化的方式对大量的数据进行整理和筛选，大大提高了核查的效率，并缩小了核查的范围。
3. 精确判断风险水平：通过对历史数据和模型的分析，可以对纳税人的风险水平进行评估，有针对性地采取措施，提高税务管理的精确度。
4. 优化资源配置：数据分析可以帮助税务机关合理配置资源，通过对数据的综合分析，找出纳税人中的高风险群体，将有限的人力和物力资源集中进行管理和监督。
二、税务数据分析方法1. 描述性分析：描述性分析是数据分析的基本方法之一，主要通过统计学指标和图表来描述和总结数据的特征和趋势。
a) 均值和中位数：用于了解数据的集中趋势。
b) 标准差和极差：用于了解数据的分散程度。
c) 频率分布表和直方图：用于了解数据的分布情况。
2. 关联性分析：关联性分析可以揭示不同变量之间的关联关系，为税务工作提供有意义的信息。
a) 相关系数：可以用来衡量两个变量之间的线性相关程度。
b) 散点图：可以直观地表示两个变量之间的关系。
c) 回归分析：可以通过建立回归模型来预测一个变量对于另一个变量的影响。
3. 趋势分析：趋势分析用来揭示数据的长期变化趋势，帮助预测未来的发展方向。
a) 折线图：可以直观地展示数据随时间变化的趋势。
b) 移动平均法：可以消除随机波动，更好地反映趋势。
税务工作中的数据分析方法和技巧
税务工作中的数据分析方法和技巧在当今信息爆炸的时代，数据已经成为了各个行业中不可或缺的资源。
税务工作作为一项重要的社会管理职能，同样需要充分利用数据来提高工作效率和质量。
本文将探讨税务工作中的数据分析方法和技巧，帮助税务工作者更好地应对日益复杂的税务环境。
一、数据的收集和整理数据分析的第一步是数据的收集和整理。
税务工作者可以通过多种途径获取数据，如税务系统、企业报表、银行流水等。
在收集数据时，需要注意保护数据的安全性和完整性，确保数据的准确性和可靠性。
在整理数据时，可以使用电子表格软件（如Excel）来进行数据的导入和整理。
通过合理的数据分类和标记，可以方便后续的数据分析工作。
此外，还可以利用数据库软件（如Access）来进行数据的管理和查询，提高数据的利用价值。
二、数据的清洗和筛选在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗和筛选，以剔除无效数据和异常值，确保数据的准确性和可靠性。
清洗数据可以通过数据清洗工具来实现，也可以通过编写脚本来进行数据清洗操作。
筛选数据可以根据具体的需求和目标来进行。
例如，可以根据时间范围、地域、行业等条件来筛选数据，以获取特定的数据集。
同时，还可以利用数据分析工具来进行数据的可视化和统计，帮助快速发现数据的规律和特征。
三、数据的分析和挖掘数据分析是税务工作中的核心环节，可以通过多种方法和技巧来实现。
以下是一些常用的数据分析方法和技巧：1. 统计分析：通过对数据进行统计和计算，得出数据的平均值、标准差、相关系数等指标，帮助理解数据的分布和关系。
2. 趋势分析：通过对数据的历史变化进行分析，预测未来的趋势和走势。
可以利用回归分析、时间序列分析等方法来进行趋势分析。
3. 关联分析：通过对数据之间的关联关系进行分析，发现数据之间的潜在关系和规律。
可以利用关联规则挖掘、聚类分析等方法来进行关联分析。
4. 预测模型：通过建立数学模型来预测未来的数据变化。
可以利用回归模型、时间序列模型等方法来建立预测模型。
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一个“快捷高效”的税收数据分析系统的设计与实现摘要：为满足不同层次税务干部快捷高效取得信息的需求，本文提出采用中间事实表预加工的方式分析税收征管软件数据，设计了系统分析主题，给出了数据预处理的类型，设计了数据模型，并进一步实现了整个系统。
该系统采用层级报表管理形式，提高了工作效率，加强了税收征管。
随着税收征管软件的深入应用，税务系统的各项业务都离不开信息系统的支撑，依赖程度越来越强，对信息系统的要求也越来越高，不仅满足于系统强大的功能，而且对系统运行效率、操作简便性和分析能力提出了更高要求。
为此，我们设计和实现了一个税收数据分析系统以满足这些需求。
一、开发原理传统的OLTP系统提供的查询统计均采用在线执行方式，加上系统终端数量多，容易造成系统资源在工作时间过度被集中占用，对前台运行效率影响较大，严重时会出现死机现象。
采用生产库和查询库分开的方式可以解决部分问题，但离管理快捷高效的需要尚有距离，需要有一个数据仓库来集中快速处理和分析信息。
税收数据分析系统的开发原理是：以税收征管软件数据为基础，采用中间事实表预加工方式，占用系统空闲资源，利用夜间时间定时加工，提高查询效率；采用层级报表管理形式，实现省局-市局-县局-科室-组-片区-具体纳税人的“层层钻取查询”功能，促进基层单位深化应用税收征管软件的各项功能，进一步提高征管质量和效率；实现部分数据的省局集中，为上级税务机关监控下级税务机关业务数据提供有效工具。
二、系统设计（一）系统分析主题系统分析主题包括：决策层信息、税收分析、税源管理、登记管理、发票管理、申报征收、文书管理、规费管理、稽查管理、单户综合信息管理10类31项。
1．决策层信息。
专门订制产生决策层领导关注的重要决策信息，方便决策层领导及时掌握重要决策信息。
2．税收分析。
一是集约提供各个层级收入进度、收入结构查询，方便各管理层级及时掌握收入总体情况；二是从各个角度和层级分析税收增减影响因素，提高分析能力。
3．税源管理。
主动推送案头分析所需管理信息，包括日常税源管理事项、纳税评估、下户核查等完成情况，促进落实责任和主动加强管理。
4．登记管理。
为登记日常管理提供管理信息，同时为征管考核、税收分析、监控等提供基础数据支持。
5．发票管理。
提供发票日常管理信息。
6．申报征收。
主动推送申报、入库、汇结算管理信息给责任管理部门,提醒及时、主动加强管理。
7．文书管理。
提供各类减免优惠信息，便于分析统计。
8．规费管理。
提供规费日常管理信息和收入增减因素分析。
9．稽查管理。
提供稽查案件查处、办结情况查询，推进稽查精细化管理，同时也为稽查绩效考核提供基础数据。
10．单户综合信息管理。
提供一页式、集约化的查询单户企业综合信息，提高查询效率并简化操作。
（二）数据预处理税收数据分析系统是以税收征管软件数据为基础的，通常情况下，用户总是会将本系统提供的报表和OLTP报表或者明细报表进行比较，以检验此系统报表的准确性，同时，征管软件提供的原始数据可能存在各种各样的问题，如数据缺失、超出数据范围、数据类型不符、数据属性冗余和业务逻辑不符等，因而一般在进行数据抽取之前，必须进行一定的预处理。
结合系统分析主题，我们设臵了如下数据预处理事项：1．数据清理（1）处理空缺值。
如检查营业税缴纳方式为空、增值税缴纳方式为空和所得税隶属关系为空等错误。
（2）处理数据范围溢出错误。
如有关日期字段非法、企业编码不是数字，原始数据表之间不满足外键约束等错误。
（3）处理数据属性冗余。
如最小管理单位（所在片区代码）与税务部门不一致性等错误。
（4）处理业务逻辑不符。
如登记注册类型与税种登记不符，登记注册类型与税种登记中“代扣代缴标记”不符，发票用票核定与税种登记对应关系不符等错误。
2．登记分类管理根据税收分析需求对状态为正常的税务登记户按管理状态分成4大类（申报管理户、双定管理户、专项管理户、管理未到位户）24小类，通过进行分类管理有利于统一考核统计口径，准确申报管理基础，为征管考核、各管理方式税收分析、日常税源分类管理及统计等提供基础数据。
（三）系统建模1.建模的基本原则（1）建立中间库和中间表。
建立中间库的目的是容易备份、减轻生产机和生产库压力，而建立中间表有利于提高查询速度和数据一致性。
（2）尽量提高数据压缩比是中间表设臵的基本原则。
可采用年月日转成月、行列转化（月份按列存放）等手段。
（3）引入统一代码表简化中间表设计和数据加工。
把征管系统中所有表示机构的代码统一到一张表中，方便各个层级数据的统一加工和展现，还建立历史统一代码表来保证历史数据查询明细和汇总结果的一致性，最小的管理单位可以由各地自行定义。
（4）每张中间表中至少要有一个有时序概念的字段实现增量加工。
有时序概念字段：入库年月（RKNY）、申报年月（SBNY）等，非时序概念字段：所属年月（SSNY）。
如企业销售收入中间表（FX_XSSR）若只包含三个字段企业内码（QYNM）、所属年月（SSNY）、销售收入（XSSR），则设计是不合理的，应该增加操作年月（CZNY）字段，否则每次加工时都要对所有数据重新加工。
2．中间表的设计基于上述建模基本原则，对税收分析主要功能进行分析后，设计了核心中间表如下：（1）统一代码表、历史统一代码表。
存放各管理单位信息，统一代码表包括16个数据项，其中与分析主题有关的有6个数据项：统一代码，统一代码类型，统一代码名称，上级统一代码，显示序号，负责人，历史统一代码表在统一代码表基础上增加起始年月和终止年月两个数据项，表示统一代码的作用时间范围。
（2）企业主要代码变动情况表。
存放每户企业主要代码的按月变动情况，包括9个数据项：起始年月，终止年月，企业内码，管理方式代码，统一代码，登记注册类型代码，行业代码，财政分片代码，社保基金应结算标记。
每个数据项都与分析主题有关。
（3）稽查案件日期中间过渡表。
存放每个稽查案件在各环节处理日期和分工情况，包括38个数据项：加工年月，案件内码，案件状态代码，稽查方式代码，受理日期，计划日期，检查实际开始日期，检查科，主查员等。
（4）减免抵缴情况中间表。
存放每户企业减免和抵缴按月发生金额，包括23个数据项：入库年月，企业内码，统一代码，所属年月，征收品目代码，财政分片代码，行业代码，登记注册类型代码，小行业代码，查补类型代码，征收类型代码，税款收入类型代码，代扣代缴代码，申报表种类代码，提退类型代码，隶属关系代码，集贸市场代码，预算级次代码，减免项目代码，文书类别代码，减免数，抵缴数。
是分析减免税和抵缴情况的取数来源。
（5）月度欠税中间表。
存放每户企业各月份欠税情况，包括18个数据项：加工年月，欠税年份，企业内码，统一代码，征收品目代码，欠税类型代码，1月欠税，2月欠税，……，12月欠税。
（6）月度入库中间表。
存放每户企业各月份入库情况，包括29个数据项：入库年份，企业内码，统一代码，征收品目代码，财政分片代码，行业代码，登记注册类型代码，小行业代码，查补类型代码，征收类型代码，税款收入类型代码，代扣代缴代码，申报表种类代码，提退类型代码，隶属关系代码，集贸市场代码，预算级次代码，1月入库，2月入库，……，12月入库。
是所有税收入库分析的唯一来源。
（7）月度所属中间表。
存放每户企业各所属月份税收情况，包括30个数据项：加工年月，所属年份，企业内码，统一代码，征收品目代码，财政分片代码，行业代码，登记注册类型代码，小行业代码，查补类型代码，征收类型代码，税款收入类型代码，代扣代缴代码，申报表种类代码，提退类型代码，隶属关系代码，集贸市场代码，预算级次代码，1月所属，2月所属，……，12月所属。
（8）月度应征中间表。
存放每户企业按月应征情况，包括16个数据项：应征年份，企业内码，统一代码，征收品目代码，1月应征，2月应征，……，12月应征。
（9）月度销售收入中间表。
存放每户企业各月营业额或销售收入，包括9个数据项：所属月份，企业内码，统一代码，财务报表中的销售收入，水利建设资金申报的销售收入，营业税申报的销售收入，营业税减除中的销售收入，财务报表中的利润，所得税申报表中的利润。
三、系统实现（一）数据加工每天晚上定时加工生成中间表数据，先加工最底管理层级数据，再按统一代码中管理单位的层次关系，逐层往上递归汇总形成各上层管理单位的数据，最后基于中间表再加工具体汇总分析表，同时，在加工过程中形成的明细分析数据也以中间表形式进行保存，实现分析系统运行的高效率。
（二）数据展现考虑到征管系统已经有比较成熟的报表工具，并且能很好地满足税收数据分析系统展现的需求，因此系统延用原有报表工具，采用此报表工具后达到如下目的：1. 报表输入和展现界面可灵活定制，操作上简单方便，设臵的分析报表只要有可选择的输入条件必定能查询到结果。
2．能实现数据库跨库操作。
根据查询范围自动判断数据库连接，实现省局和地市级用户对全省和全地区数据的查询。
3、C/S和B/S结合使用。
报表设计采用C/S方式定义，展现可以无缝挂接到征管软件中运行，根据报表工具提供的功能也可同时在C/S和B/S结构下运行。
四、系统特点我们设计和开发的税收数据分析系统具有以下特点：（一）满足需求，功能实用。
实际工作中，许多报表并不需要即时数据，只需截止到前一段时期或前一天数据就能满足管理需要，比如说户籍类清册、税收完成情况统计、税收预测分析类报表等。
软件主要是站在管理层角度考虑的，着眼于各级管理层直至基层单位的实际管理需求以及当前迫切需要解决的实际问题，实现对数据的深度挖掘和增值利用，有利于促进税源深度管理，适用全省管理需求。
（二）查询快捷，操作简捷。
由于采用中间事实表预加工方式，实现对大数据量的快速加工和处理，数据加工速度非常快，前台查询一般报表及清册查询都在五秒之内，十几万条的纳税人清册只需几十秒钟。
系统采用了层级报表，采取层层钻取，直至明细清册，操作简便；同时对查询同口径的分税种、分行业、分注册类型、分纳税人状态等统一要求采用交互展开模式，无需另行再查询和重复多次操作，直接在报表界面双击便可展开同口径分类明细，大大地节省了操作时间，简化了操作流程。
（三）主动管理，透明监控。
系统主动推送设定办结时限的税源管理信息给责任管理部门, 将各项案头分析事项整合于《待管理事项情况表》，促进各责任部门及时、主动加强管理, 查找管理的薄弱环节及问题根源。
系统实时监督待管理事项的完成及时性和完成质量，对管理薄弱环节通过数据比对与监控，对比对异常、违规操作、管理未到位、办理进度等予以透明公开，并按照系统设定的评价指标与评价分值进行绩效评价。
（四）技术规范，取数一致。
系统从业务和技术两方面充分考虑了异常数据的发生情况，通过触发器和业务规则事前杜绝和事后比对分析清理的方式，保证取数干净一致，是征管软件功能拓展不可分割的一部分。