
- •Лекційні матеріали по курсу іітдпсу
- •Тема 1. Застосування сучасних технологій обробки податкової інформації
- •1.1. Сучасні технології обробки податкової звітності
- •1.1.1. Електронне оподаткування
- •1.1.2. Електронна звітність платників податків
- •1.2. Електронні сервіси для платників податків
- •1.2.1. Сервіси, що надаються платникам через портал дпс України
- •1.2.1. Сервіси, що надаються платникам на офіційному сайті дпс України
- •1.3. Впровадження електронного документообігу з використанням електронного цифрового підпису
- •1.3.1. Юридичні аспекти електронного документообігу та застосування електронного цифрового підпису
- •1.3.2. Використання електронного цифрового підпису при прийманні податкової звітності в електронному вигляді в державні податковій службі
- •1.4. Сучасна податкова інформатика на основі аналітичних інформаційних технологій і методів дейтамайнінгу
- •1.4.1. Вступ до сучасної податкової інформатики
- •1.4.2. Концепція сховища податкових даних
- •Переваги і недоліки різних видів архітектури сд
- •1.4.3. Характеристика методів дейтамайнінгу
- •1.5. Методи візуалізації аналітики ризикоорієнтованого адміністрування податків
- •1.5.1. Проблематика візуалізації аналітики
- •1.5.2. Характеристика методів візуалізації
- •Вихідні дані для гістограми податкових надходжень
- •Статистичні характеристики податкових надходжень
- •Суми надходжень за видами податків
- •1.5.3. Візуалізація оцінки якості аналітичних моделей
- •Класи уваги платників податків (пп)
- •Матриця класифікації пп
- •Обсяг надходжень податку на доходи фізичних осіб для зру в 2011 р.
- •Список рекомендованих та використаних джерел
Обсяг надходжень податку на доходи фізичних осіб для зру в 2011 р.
№ з/п |
Область |
Податок на доходи фізичних осіб, млн. грн. |
1. |
Волинська |
642,9 |
2. |
Закарпатська |
729,3 |
3. |
Івано-Франківська |
859,6 |
5. |
Львівська |
2182,1 |
4. |
Рівненська |
827,4 |
6. |
Тернопільська |
617,3 |
7. |
Хмельницька |
954,7 |
8. |
Чернівецька |
503,0 |
Маючи карту ЗРУ, можна відповідно до палітри розфарбувати області та отримати порівняльний звіт про надходження податку на доходи фізичних осіб в регіональному розрізі за 2011 р. (рис. 27), де інтенсивність розфарбування дає можливість зіставлення.
Рис. 27. Вигляд звіту про податкові надходження по регіонах України у вигляді карти (на основі системи MS Map Point Europe 2011)
Інтенсивний колір показує, що максимальні значення податкових надходжень припадають на Львівську і Хмельницьку області, а мінімальні — на Рівненську. При цьому може використовуватися багатовимірне представлення даних. Наприклад, якщо потрібно показати на карті не тільки суми податків, але і демографічні дані, то їх можна відобразити рельєфним виділенням відповідної області на карті. Також на карти можна наносити позначки, для яких форма, колір, розмір і взаємне положення можуть відповідати властивостям досліджуваних об’єктів та їх особливостям.
Необхідно зазначити, що карти не обов’язково повинні бути пов’язані з географією. В аналітичних застосуваннях майже завжди доводиться мати справу з об’єктами, які описуються двома ознаками і більше. Тобто вибірки, що утворені такими об’єктами, є багатовимірними. У цьому випадку може виникнути проблема з візуалізацією результатів, оскільки подання багатовимірних об’єктів на плоских візуалізаторах (графіках, діаграмах) не завжди зручно і коректно відображає результати. Тому актуальні візуалізатори, що дозволяють адекватно представляти багатовимірні дані. Зокрема, певне поширення отримали двовимірні теплові карти (heat maps), де кожному значенню ознаки відповідає один з відтінків в заздалегідь обраній колірній гамі чи в тіньовому ракурсі.
Як приклад, на рис. 28 можна спостерігати вигляд теплової карти, побудованої за двома вимірами — Податки і Податкові регіони. Колір кожної прямокутної комірки картки формується на основі обсягів податкових надходжень: чим темніше відтінок, тим, наприклад, менше надходження (і є ймовірність наявного податкового боргу).
Рис. 28. Вигляд теплової карти для податкових надходжень
Окремим різновидом теплових карт є карти Кохонена. Принцип цього методу візуалізації засновано на тому, що багатовимірні дані надаються у вигляді плоских карт, при побудові яких комбінується інформація про відстань між векторами об’єктів у багатовимірному просторі ознак і розфарбування, що породжене значеннями ознак. Дані тематично розфарбовуються і відображаються у клітинках. При цьому досягається домовленість про те, яким чином розфарбовується область (наприклад, залежно від того, скільки або яких даних надходжень в неї потрапило, круговим розфарбуванням, накладенням тощо). Карти всіх ознак, які необхідно відобразити, збираються, і виходить топографічний атлас, що дає інтегральне уявлення про структуру багатовимірних даних.