利用資料探勘技術探討北台灣地區機動車輛稅費繳納模式

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題名:	利用資料探勘技術探討北台灣地區機動車輛稅費繳納模式
作者:	陳貫裕;Kuan-Yu Chen
貢獻者:	企業管理研究所
關鍵詞:	稅費;燃料費;牌照稅;公路監理;資料探勘;資料屬性導向歸納;AOI;Data Mining
日期:	2004-05-17
上傳時間:	2009-09-22 14:24:53 (UTC+8)
出版者:	國立中央大學圖書館
摘要:	台閩地區汽車約六百一十萬輛，依現行法令規定，每年必須徵收使用牌照稅及燃料使用費。自用車輛牌照稅每年四月徵收，燃料費每年七月徵收，營業車輛牌照稅每年四月及十月分兩次徵收，燃料費每年三、六、九、十二月分四季徵收，全國每年徵收之牌照稅及燃料費總金額約為九百至一千億元，對政府財政收入相當重要。在人力無法增加，甚至逐年裁員，而實際車輛總數卻不斷成長下，如何以有限之人力、物力提升徵收績效極為重要。本研究主要目的一為希望了解不同屬性車輛之稅費繳納情形；二為針對不同車輛採取不同管理措施，為車輛稅費管理提供新的思考模式；三為因應不同管理對象適度調整作業人力及資源；四為逐步將資料探勘技術應用於監理資料之分析，並為監理資料分析提供未來努力方向。本研究係以資料探勘技術中資料一般化方法之資料屬性導向歸納法進行研究，以台北縣、基隆市、宜蘭縣、花蓮縣等四縣市之機動車輛實際資料進行分析，歸納出相關規則，並進行驗證。研究結果顯示，本研究雖僅使用車種、郵區、出廠年份、排氣量、下次檢驗日、動保訖日、繳稅費逾期次數等七項屬性進行分析歸納，但其結果卻可有效解釋營業車輛及自用車輛稅費繳納情況，並可推論具有某一類屬性車輛之稅費繳納情形。研究分析同時顯示，由營業車輛所使用之方法，將其應用於自用車輛之分析時仍可適用，且正確率更高，誤判比率更低。其重要意義為，資料規模之大小，與歸納後所獲得規則之正確性顯然有密切關聯，分析資料之筆數越多，所獲得之規則其正確性越高。
顯示於類別:	[企業管理研究所] 博碩士論文

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