目前，一些企业偷税漏税手段复杂、花样翻新，成为税务稽查的一个难题。传统的稽查选案是以举报信息为主要依据的，这很大程度上依赖于专业的稽查人员根据以往的工作经验和某些直觉上的判断来圈定那些不法纳税人的特征。而本文将数据挖掘技术应用于税务稽查领域，可以从税务机关拥有的大量的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但是又有潜在有用的信息知识，大大提高了工作效率与管理水平，以及稽查选案的准确率，为税务稽查工作提供有力的技术支持。 文章主体分为四部分：一、概述税务稽查选案相关的理论知识；二、具体介绍了数据挖掘的定义、技术方法等理论知识：三、详细介绍了回归分析相关的理论，并结合某市税务局的样本数据，使用回归分析法研究其税务稽查工作，识别出诚实纳税户和不诚实纳税户，最后简单分析了使用回归分析法识别纳税户数据的可行性，并计算出相关的准确率，得出一定的结论；四、分析了聚类分析法，详细介绍了最短距离的层次聚类法，并利用层次聚类法研究了企业的纳税行为，对稽查选案样本数据进行分类，得出分类的结果图形，进而识别诚实纳税和不诚实纳税行为，并与实际纳税行为结果比较，计算出使用该方法的准确率，并与之前使用回归分析法得出的准确率比较，得出结论，哪种方法更适合于实际的税务稽查工作，希望对实际工作提供一定的建议。