近年来,国家税务总局越来越强调税务数据的综合利用,已经把各个分局的税收数据下发到各分局的数据服务器,让各分局自已根据需要,利用这些税务数据,进行查询分析和信息的挖掘。充分的利用这些税务数据,对税收业务是一项有重要意义的事务。随着税务信息技术的发展,税收数据的存储量越来越大,但是凭借人的肉眼观察和一般的分析工具难以发现隐含在税收数据中的某些有价值的信息。数据仓库技术是近年来兴起的一项信息技术,知识模式挖掘技术,它可以从大量的数据中挖掘隐含在其中的有价值的信息。尝试把数据挖掘应用到税收数据利用,应该是一件有意义的事务。这也涉及到数据仓库的建设、数据挖掘的技术和原理,数据挖掘工具的选择。本文根据国家税务总局关于税务数据应用的要求结合宁波地方税务局的实际情况,从税务数据应用平台建设出发,在分析税务信息化现状基础上,全面介绍了数据仓库概念及关键技术,数据挖掘的概念、算法、作用,研究了如何对数据仓库的逻辑模型与物理模型进行设计,进而构建了税务系统的数据仓库并在此基础应用cognos10对税收分析主题的OLAP多维数据立方体进行了展示。着重分析了聚类方法及其经典算法K-Means算法,实现了税源群体的合理分类,对不同类别税源实施不同的管理措施,对重点税源与优质税源进行重点监控,保证征管力量的合理分配,实现税源管理的科学化与精细化。