Phân tích so sánh và trực quan hóa số liệu các dịch vụ thủ tục hành chính thuế để thấy được sự khác biệt giữa các quy trình thủ tục thuế và bức tranh tổng quát về các dịch vụ thủ tục hành chính thuế tỉnh Bình Dương.

Từ các yếu tố ảnh hưởng tới thủ tục hành chính thuế và số lượng hồ sơ báo cáo sử dụng dịch vụ thủ tục hành chính thuế, chúng tôi đã tiến hành Dự báo sự phát triển số lượng báo cáo giải quyết TTHC tại Cục thuế tỉnh Bình Dương bằng 4 phương pháp học máy: Random Forest, Linear Regression, K-Nearest Neighbors và Decision Trees. Trên cơ sở thực nghiệm, đánh giá so sánh các kết quả đã đạt được của các mô hình, chúng tôi đã lựa chọn mô hình tối ưu để dự báo sự phát triển số hồ sơ được giải quyết TTHC tại Cục thuế tỉnh Bình Dương. Kết quả thực nghiệm đã chứng minh rằng mô hình dự báo sử dụng phương pháp học máy Random Forest có độ chính xác cao nhất.