本文的撰写是建立在一个实际项目的基础之上的，即由北京荣泽有限公司主持开发的北京市丰台地税局综合信息管理服务平台。 随着税务部门信息化建设水平的不断提高，使各级税务部门积累了大量的业务数据，然而这些数据却成了一些“信息孤岛”，缺乏有效的集成，它们很难为管理层的决策支持作出比查询更多的贡献。如何充分利用这些宝贵的数据，从中总结出税收工作的发展规律，为税收管理、政策制定提供依据，是税收信息化发展过程中面临的一个重大课题。同时，税务管理任务从粗放型管理向精细型管理的转变，从强制型管理向威慑型管理的转变，也必须采用一些先进的分析手段，为管理者和决策者提供统一的应用服务系统。为此，本文讨论建设税务数据仓库系统，以便能够好地为税务管理人员服务，提高其决策质量和效率。 本论文在熟悉税收业务和现有税务管理信息系统的基础上，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，研究各种建立数据仓库的数据预处理中的数据清理、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。并在已建立的税务数据仓库基础上建立OLAP数据库及OLAP立方体，利用关联规则算法对税务数据仓库中数据进行挖掘，从而指导税收工作，得出供税务各级领导分析和决策的信息。 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：一是查出应纳税未申报者和偷税漏税者，并对其进行跟踪；二是对不同行业、产品和市场中纳税人的行为特性进行描述，找出普遍规律，谋求因势利导的税务征稽策略；三是对不同行业、产品和市场应收税款进行预测，制定有效的征收计划。通过建立数据仓库，解决了抽取汇总的数据缺乏可信性问题，保证数据抽取时间的一致性和排除了层层上报易产生误差。解决了无法查询数据或效率低，理清了数据间的十分复杂关系，加强了联系。通过定义同样的数据结构和不同层次粒度问题，解决了多个应用系统集成问题。 在论文的最后总结了本文取得的成绩，同时也指出税务数据仓库的下一步工作以及本文的不足之处。