2025年高職（財稅大數(shù)據(jù)應(yīng)用）稅務(wù)數(shù)據(jù)分析實務(wù)專項測試試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題共40分）答題要求：本卷共20小題，每小題2分，共40分。在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的，請將正確答案的序號填在括號內(nèi)。1.以下哪種數(shù)據(jù)來源不屬于稅務(wù)數(shù)據(jù)分析的常見數(shù)據(jù)源？（）A.納稅申報表B.財務(wù)報表C.社交媒體評論D.發(fā)票數(shù)據(jù)2.對于稅務(wù)數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)清洗，主要目的不包括（）A.去除重復數(shù)據(jù)B.修正錯誤數(shù)據(jù)C.增加數(shù)據(jù)量D.統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式3.數(shù)據(jù)分析中，用于描述數(shù)據(jù)離散程度的指標是（）A.均值B.中位數(shù)C.方差D.眾數(shù)4.稅務(wù)數(shù)據(jù)分析中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)（）A.數(shù)據(jù)的趨勢B.數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系C.數(shù)據(jù)的異常值D.數(shù)據(jù)的分布規(guī)律5.以下哪種可視化圖表不適合展示稅務(wù)數(shù)據(jù)的占比關(guān)系？（）A.柱狀圖B.餅圖C.折線圖D.雷達圖6.對稅務(wù)數(shù)據(jù)進行聚類分析時，常用的距離度量方法不包括（）A.歐氏距離B.曼哈頓距離C.余弦距離D.時間距離7.在稅務(wù)數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟不包含（）A.數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)加密D.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換8.若要分析不同地區(qū)的稅收收入差異，適合采用的數(shù)據(jù)分析方法是（）A.回歸分析B.因子分析C.聚類分析D.方差分析9.稅務(wù)數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘算法的評價指標不包括（）A.準確性B.召回率C.美觀度D.復雜度10.以下哪種數(shù)據(jù)類型不屬于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？（）A.Excel表格數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)庫表數(shù)據(jù)C.文本文件數(shù)據(jù)D.XML格式數(shù)據(jù)11.對于稅務(wù)數(shù)據(jù)的特征選擇，以下說法錯誤的是（）A.能減少數(shù)據(jù)維度B.可提高模型效率C.會增加數(shù)據(jù)噪聲D.有助于發(fā)現(xiàn)重要特征12.稅務(wù)數(shù)據(jù)分析中，預(yù)測模型的構(gòu)建不包括以下哪個步驟？（）A.數(shù)據(jù)劃分B.模型選擇C.數(shù)據(jù)加密D.模型訓練13.若要分析稅收收入與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系，可采用的數(shù)據(jù)分析方法是（）A.關(guān)聯(lián)分析B.時間序列分析C.回歸分析D.聚類分析14.稅務(wù)數(shù)據(jù)分析中，常用的機器學習算法不包括（）A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.遺傳算法D.冒泡排序算法15.在數(shù)據(jù)可視化中，用于展示數(shù)據(jù)隨時間變化趨勢的圖表是（）A.柱狀圖B.折線圖C.散點圖D.箱線圖16.稅務(wù)數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)安全防護的措施不包括（）A.數(shù)據(jù)備份B.數(shù)據(jù)加密C.數(shù)據(jù)共享D.用戶權(quán)限管理答案：1.C2.C3.C4.B5.C6.D7.C8.D9.C10.C11.C12.C13.C14.D15.B16.C第II卷（非選擇題共60分）17.（共10分）簡述稅務(wù)數(shù)據(jù)分析中數(shù)據(jù)清洗的主要方法及應(yīng)用場景。18.（共10分）請說明在稅務(wù)數(shù)據(jù)分析中，如何運用聚類分析來識別潛在的稅收風險點。19.（共10分）闡述關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在稅務(wù)數(shù)據(jù)分析中的作用，并舉例說明其可能發(fā)現(xiàn)的關(guān)聯(lián)關(guān)系。20.（共15分）材料：某地區(qū)近年來稅收收入情況如下：2020年稅收收入為5000萬元，2021年為5500萬元，2022年為6000萬元，2023年為6500萬元，2024年為7000萬元。問題：請用合適的數(shù)據(jù)分析方法預(yù)測該地區(qū)2025年的稅收收入，并說明理由。21.（共15分）材料：稅務(wù)部門在對企業(yè)納稅情況進行分析時，發(fā)現(xiàn)部分企業(yè)存在發(fā)票開具金額與申報收入不符的情況。問題：請針對此情況，運用數(shù)據(jù)分析方法找出可能存在問題的企業(yè)，并提出進一步的分析思路以確定問題的嚴重程度。17.數(shù)據(jù)清洗主要方法包括：去重，去除重復記錄，應(yīng)用于存在重復錄入的數(shù)據(jù)場景；缺失值處理，如填充法、刪除法等，用于有缺失數(shù)據(jù)的情況；錯誤值修正，修正明顯錯誤的數(shù)據(jù)。應(yīng)用場景廣泛，如在整合多個數(shù)據(jù)源時，去除重復數(shù)據(jù)可保證數(shù)據(jù)一致性；處理納稅申報數(shù)據(jù)時，修正錯誤值能確保數(shù)據(jù)準確性，缺失值處理能使分析更完整。18.首先收集企業(yè)的各項稅務(wù)數(shù)據(jù)，如納稅額、稅負率、發(fā)票使用情況等作為聚類指標。然后運用聚類算法，將企業(yè)分為不同類別。那些在某些指標上與其他類別差異較大的企業(yè)群，可能就存在潛在稅收風險點。比如稅負率明顯低于其他群組的企業(yè)，可能存在少繳稅款風險；發(fā)票用量異常高但納稅額不匹配的企業(yè)，也可能有問題。19.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在稅務(wù)數(shù)據(jù)分析中可發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間隱藏的關(guān)聯(lián)關(guān)系。比如發(fā)現(xiàn)企業(yè)發(fā)票開具金額與采購成本之間的關(guān)聯(lián)，若發(fā)票金額大幅增長而采購成本未相應(yīng)增加，可能存在虛開發(fā)票問題；還能發(fā)現(xiàn)納稅申報項目之間的關(guān)聯(lián)，如某項稅收優(yōu)惠申請與企業(yè)特定經(jīng)營行為的關(guān)聯(lián)，幫助稅務(wù)部門更全面了解企業(yè)納稅情況，發(fā)現(xiàn)潛在風險。20.可采用時間序列分析方法。觀察數(shù)據(jù)可發(fā)現(xiàn)稅收收入呈現(xiàn)逐年遞增且較為穩(wěn)定的趨勢。計算相鄰年份的增長率，發(fā)現(xiàn)平均增長率約為10%。基于此，預(yù)測2025年稅收收入為7000×(1+10%)=7700萬元。理由是時間序列分析能利用歷史數(shù)據(jù)的趨勢來推測未來值，該地區(qū)稅收收入有明顯增長趨勢，故按此趨勢預(yù)測。21.可通過數(shù)據(jù)對比分析找出可能存在問題的企業(yè)。先計算發(fā)票開具金額與申報收入的差值比例，