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dc.creatorSilva, Jesús
dc.creatorSolano, Darwin
dc.creatorFernández, Claudia
dc.creatorNieto Ramos, Lainet
dc.creatorUrdanegui, Rosella
dc.creatorHerz, Jeannette
dc.creatorMercado, Alberto
dc.creatorOvallos-Gazabon, David
dc.date.accessioned2021-01-18T17:35:25Z
dc.date.available2021-01-18T17:35:25Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11323/7707
dc.description.abstractThe anomalies in the data coexist in the databases and in the non-traditional data that can be accessed and produced by a tax administration, whether these data are of internal or external origin. The analysis of certain anomalies in the data could lead to the discovery of patterns that respond to different causes, being able to evidence these causes certain illicit by taxpayers or acts of corruption when there is the connivance of the taxpayer with the public employee or public official. The purpose of this research is the theoretical development of the causal analysis of certain anomalies of tax data, demonstrating that the data mining methodology contributes to evidence of illicit and corrupt acts, through the application of certain algorithms.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isoengspa
dc.publisherCorporación Universidad de la Costaspa
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.sourceAdvances in Intelligent Systems and Computingspa
dc.subjectData miningspa
dc.subjectAnomalous dataspa
dc.subjectAlgorithmsspa
dc.subjectAutomatic learningspa
dc.subjectBig dataspa
dc.subjectNoisespa
dc.titleIndicators for smart cities: tax illicit analysis through data miningspa
dc.typearticlespa
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dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dc.source.urlhttps://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-15-7234-0_88spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.1007/978-981-15-7234-0_88


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