经过二十多年的努力，税收信息化建设已经取得了很大的成就，也积累了大量的数据，如何充分利用这些数据为税收决策服务，是一个新的课题。数据仓库和数据挖掘技术的发展，以及在金融、电信等行业的广泛应用，为决策支持系统在其他行业的应用提供了宝贵经验，采用数据仓库和数据挖掘技术建立税收决策支持系统是税收信息化发展的一个新的热点。 目前，国内基于数据仓库的决策支持系统开发还停留在报表浏览、即席查询和多维分析上，解决的都是描述性决策问题；在采用数据挖掘和统计技术建立税收决策模型、解决税收预测性决策问题方面还比较薄弱。 本文正是基于这一现实要求，在参考国内外相关资料的基础上，结合作者在人民大学工作期间的研究成果和在国家税务总局税收宏观决策支持系统的开发实践，对我国税收决策支持系统的设计和实现进行了系统的研究。 在内容结构上，全文共分四章，各章主要内容如下：第一章对税收信息化发展的趋势进行分析，简要分析了国内外在决策支持系统、数据仓库方面的研究现状与局限性。第二章对决策支持系统和数据仓库等基础理论进行了探讨，作为本文的理论基础。第三章从税收决策支持系统的需求分析、分析主题的归纳、数据源分析、数据仓库模型设计、数据抽取、系统功能设计、系统安全等方面介绍了基于数据仓库的税收决策支持系统的设计和实现。第四章采用线性回归方法建立税收收入预测模型，提出了一个实用的税收收入预测方法。 本文的创新之处主要体现在以下三个方面：①对税收决策支持系统的主题从税收分析和宏观经济分析两个方面进行了归纳和分析。②从数据源分析、数据抽取、数据仓库建设、决策支持系统的功能设计、系统安全等方面探讨了税收决策支持系统的设计和实现。③建立税收收入模型，利用数据仓库和模型库实现了税收收入和增值税收入的预测。