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随着计算机和网络技术的飞速发展，政府部门信息化建设得到很大的发展。税务部门是政府信息化建设进行较早且信息化应用水平较高的部门之一，其应用范围包括征管、稽查、纳税评估、税源预测分析等方面。随着各种应用系统的上线运行，存储数据量急剧增加。由于各系统数据格式不统一，形成信息“孤岛”，不能实现数据共享并进行分析，造成大量的软、硬件资源的浪费。数据仓库是集数据库、统计分析、数据挖掘等知识的新技术，从各种格式不统一的操作型数据库抽取规则的数据以统一的格式进行存储，以实现各种数据得到共享并充分利用。
本文基于某税务局征收管理、税务稽查等系统数据库构建税务数据仓库，探讨在税务系统建设税务数据仓库的方法和步骤，设计了税务数据仓库的数据模型和体系结构;研究各种数据清理、转换和加载的方法和策略，研究了数据仓库的逻辑设计和物理设计，建立了税务数据仓库系统；利用关联规则等算法对税务数据仓库中数据进行分析,开发在线分析系统(OLAP)，从而得出各种有价值信息以指导税收工作。
通过应用数据仓库技术，对税务系统的内部和外部数据进行综合分析处理，解决了三个方面的问题：一是找出各种涉税违法手段之间的关联规则，供稽查人员使用；二是对纳税人的行业、规模、经营地点等特性进行分析，找出普遍规律，以提高税务管理部门的工作水平;三是根据纳税人纳税记录，按照行业、规模、经营地点等特征进行统计预测，有助于制定税收计划。
本文的主要内容可分为五章，现分述如下：
第一章对项目的研究背景、意义及国内外研究现状进行评述，介绍了税务系统数据仓库建设中存在的问题，简要说明本文研究的内容、目标和主要组织结构。
第二章对数据仓库理论涉及到的相关内容和概念进行概述，并对数据挖掘和在线分析技术进行比较。
第三章阐述税务数据仓库设计过程，包括数据抽取、按主题建模的具体操作。
第四章使用OLAP技术对税务数据仓库数据进行分析，使用关联规则挖掘算法对稽查数据进行挖掘，并得到相关有价值的信息。
第五章总结全文，提出存在的不足和进一步研究的内容。