出口是促进经济发展的三驾马车之一,而出口退税则是国家刺激出口的重要手段。但是,由于出口骗税的存在,不但造成了国家税款的巨额损失,弱化了出口退税的杠杆作用,而且严重影响国民经济的正常运行,扰乱正常的经贸秩序,妨碍税收法制的正确贯彻实施,损害了我国税收管理的国际形象。自20世纪90年代国税系统对出口退税实行电子化管理以来,经过“金税一期”、“金税二期”的建设,已在全国30个省市推行了统一的出口退税审核系统(TSSH)软件,实现了省级数据集中;国家税务总局通过抽取数据的方式,进而实现了出口退税管理数据的全国集中,这些在日常业务中形成的大量出口退税业务管理数据,只提供简单的历史查询,没有发挥其应有分析预测、决策支持等高级应用。如何利用现行的信息处理技术对现有海量的数据资源进行加工、处理,发现其背后隐含的信息和规律,例如:如何监控出口单价变动率过高的情况?出口企业的换汇成本变动是否合理等?从而实现对出口退税业务和出口企业出口情况的科学分析和评估,为出口退税管理人员提供具体的工作指导,是当前税务机关亟待解决的问题。为此,研究和开发“出口退税分析预警系统”,对于搞好出口退税预警管理进而搞好税收管理具有重要的意义。本论文主要贡献在于分析了出口退税管理人员在退税数据分析、反骗税预警及检查评估工作中因退税申报数据案头分析计算工作量大,缺乏数据支持而无法发现出口退税管理薄弱环节从而影响税务决策的问题;研究了利用数据仓库技术以及数据挖掘的面向属性归纳(AOI)的汇总方法、关联规则算法进行数据挖掘,为出口退税预警提供数据支持;提出了出口退税分析预警系统的需求分析、体系结构设计和主要的功能模块设计;设计了出口退税数据仓库并生成出口退税数据仓库和出口退税预警数据库,并根据需要进行数据挖掘;最终实现了出口退税分析预警系统,达到了对出口企业商品出口额变动、换汇成本变动等大量数据进行挖掘分析,从而达到发现出口退税管理薄弱环节,指导出口退税反骗税工作实践的效果。