Sistem vizual de analiză și predicție a datelor aferente procesului de impozitare din perspectiva legislației vamale a Republicii Moldova

Abstract

Prezenta lucrare de master reprezintă o cercetare aplicativă orientată spre dezvoltarea unui

sistem vizual de analiză și predicție a datelor vamale, cu scopul de a sprijini activitatea Serviciului Vamal al Republicii Moldova. În mod particular, teza urmărește proiectarea și implementarea unui modul interactiv care permite analiza predictivă a fluxurilor financiare și interpretarea vizuală a datelor din documentele vamale, contribuind astfel la creșterea transparenței și eficienței proceselor instituționale. Pentru realizarea acestei lucrări, au fost propuse și îndeplinite următoarele obiective: (1.) Studierea cadrului teoretic privind digitalizarea proceselor instituționale și analiza literaturii de specialitate în domeniul științei datelor, vizualizării și prognozei fiscale; (2.) Investigarea soluțiilor informatice existente în domeniul fiscal și vamal, precum și analiza critică a arhitecturilor tehnice utilizate; (3.) Identificarea tehnologiilor și a instrumentelor software potrivite pentru dezvoltarea unui sistem de analiză vizuală (4.) Implementarea și testarea modulului, evaluarea performanței sale și prezentarea rezultatelor experimentale obținute. Structura lucrării este organizată astfel: Capitolul 1. “Analiza datelor vamale: principii, tehnici și conformitate legislativă” analizează cadrul legal actual aplicabil în domeniul fiscal și vamal, cu accent pe provocările și oportunitățile procesului de digitalizare. Capitolul 2. “Analiza de soluții, tehnologii și arhitecturi informatice din domeniul vamal” explorează metodele moderne de analiză a datelor, inclusiv tehnici statistice, algoritmi de învățare automată și modele de prognoză utilizate în contextul vamal, prezentând și o evaluare a instrumentelor software existente și justificarea alegerilor tehnologice efectuate în cadrul proiectului. Capitolul 3. “Proiectarea și implementarea sistemului vizual de analiză a datelor vamale” oferă o descriere detaliată a etapelor de dezvoltare, de la proiectarea interfeței utilizatorului și integrarea surselor de date, până la implementarea logicii de procesare, vizualizare și testarea funcționalităților sistemului. Platforma a fost realizată folosind PHPStorm ca IDE, Laravel ca back-end framework, Vue.js 3.0 pentru front-end, iar analiza predictivă a fost realizată prin integrare Python și bibliotecii Prophet. Vizualizarea datelor s-a realizat cu ajutorul bibliotecilor Chart.js, iar testarea și rularea aplicației s-au făcut în medii de dezvoltare bazate pe Docker în Google Chrome.

The present master thesis is applied research focused on the development of a visual system for the analysis and prediction of customs data, aimed at supporting the activity of the Customs Service of the Republic of Moldova. Specifically, the thesis seeks to design and implement an interactive module that enables predictive analysis of financial flows and visual interpretation of data from customs documents, thus contributing to increased transparency and efficiency of institutional processes. To achieve the objectives of this research, the following tasks were proposed and fulfilled: (1) Studying the theoretical framework regarding the digitalization of institutional processes and reviewing relevant literature in the fields of data science, visualization, and fiscal forecasting; (2) Investigating existing IT solutions in the fiscal and customs domain, along with a critical analysis of the technical architectures used; (3) Identifying appropriate technologies and software tools for the development of a visual analysis system; (4) Implementing and testing the module, evaluating its performance, and presenting the experimental results obtained. The structure of the thesis is organized as follows: Chapter 1. “Customs data analysis: principles, techniques and legal compliance” analyzes the current legal framework applicable in the fiscal and customs fields, with a focus on the challenges and opportunities of the digitalization process. Chapter 2. “Analysis of solutions, technologies and information architectures in the customs field” explores modern data analysis methods, including statistical techniques, machine learning algorithms, and forecasting models used in the customs context and, also, presents an evaluation of existing software tools and a justification of the technological choices made within the project. Chapter 3. “Design and Implementation of the Visual System for Customs Data Analysis” provides a detailed description of the development stages, from user interface design and data source integration to the implementation of processing logic, visualization, and functionality testing. The platform was developed using PHPStorm as the IDE, Laravel for the back-end framework, Vue.js 3.0 for the front-end, and predictive analysis was achieved through Python integration with the Prophet library. Data visualization was implemented using Chart.js, and the application was tested and run in Docker-based development environments via Google Chrome.