Details

Данная работа посвящена исследованию бизнес-требований по налогу на доходы физических лиц, в частности, разработке программного обеспечения по определению ставки налога после изменений в законодательстве Задачи, которые решались в ходе исследования: 1) Исследование существующих программных продуктов для реализации данной задачи; 2) Выявление слабых и сильных сторон подходов к реализации исследуемого процесса; 3) Постановка непосредственно задачи, классификация и отбор данных для создания будущего решения вопроса; 4) Решение задачи путем составления логического алгоритма ветвления и корректировка полученного результата; 5) Реализация полученного алгоритма путем написания программы и проведение тестирования; 6) Анализ возможных будущих изменений и подведение итогов. Данная исследовательская работа была проведена с использованием построения логического алгоритма ветвления в связи с выбранным в процессе разбора и классификации данных представлением расчета налога. В результате исследования был определен вариант решения, который позволяет встроиться в другой, практически не меняя своего подхода, тем самым давая возможность сразу решить процесс реализации корректной ставки налога или же подобрать необходимый вариант и просто не использовать всю функциональность. Анализ проводился с помощью программных продуктов PlantUML для проработки графических диаграмм используя синтаксис языка UML, дистрибутив Anaconda с использованием Jupiter Notebook для Python.

This work is devoted to the study of business requirements for personal income tax, particularly the development of software for red solution without using all the functionality. The analysis was carried out using determining the tax rate after changes in legislation. The objectives of the study were: 1) Research of existing software products for implementing this task; 2) Identification of the strengths and weaknesses of approaches to implement-ing the process under study; 3) Statement of the problem itself, classification and selection of data to create a future solution to the issue; 4) Solving the problem by creating a logical branching algorithm and adjust-ing the resulting results; 5) Implementing the resulting algorithm by writing a program and testing; 6) Analyzing possible future changes and summing up the results. This research was conducted using a logical branching algorithm based on the tax calculation representation chosen during data analysis and classification. The study resulted in a solution that allows for integration with another solution without significantly altering its approach. This allows for immediate implementation of the correct tax rate, or the ability to select the necessary option and simply avoid using all the functionality.