随着税务信息化技术的快速发展,税务部门已经积累了大量的税务管理数据,如何有效利用这些数据更好为税收管理服务,已经成为目前税务部门关注的重点。2005年,江苏省地方税务局将纳税评估纳入了计算机管理,其中纳税评估指标体系是纳税评估系统成功运行的核心。但目前纳税评估指标体系的建立和维护还处于手工操作阶段,人为的因素阻碍了纳税评估指标体系建立的科学性和公正性,在这样的指标体系下筛选的评估对象就缺乏说服力,降低了纳税评估工作的效率和质量。因此,本文将根据实际情况,结合数据挖掘技术,建立起一个智能的纳税评估对象筛选系统,以避免人为因素的干扰,从而减轻评估人员的工作量,提高纳税评估的质量和效率。本文以构建基于数据挖掘技术的纳税评估对象智能筛选为目标,通过对数据挖掘技术的学习研究,详细阐述了数据挖掘技术在纳税评估指标生成中的应用。本文首先了解了数据挖掘技术在其他行业的成功应用以及在其他税务部门的应用现状,通过研究数据挖掘的过程模型和方法模型,分析目前纳税评估系统的应用及现状,根据要达成的目标,选择了适用的数据挖掘方法——分类方法。其次,研究了分类方法的多种算法,结合税务数据和纳税指标的特点,确定了运用决策树算法中的SLIQ算法来进行实现。最后,根据数据挖掘的过程模型,设计了基于SLIQ算法的纳税评估对象筛选系统,实现了纳税评估指标的自动建立和维护以及评估对象产生的科学性和公正性。通过在苏州地税系统运行表明,该纳税评估对象筛选系统将以前的手工操作转变为计算机智能的发现和产生,解决了指标选择难、警戒值确定难、指标和警戒值维护难、评估对象产生缺乏科学依据等问题。