纳税评估已经成为我国税收管理工作的一个重要组成部分,但采用传统的技术手段建立的纳税评估信息系统存在诸多问题,而使用数据挖掘的方法能有效的解决这些问题。针对纳税评估系统的需求,本文首先深入研究了各种决策树构造算法,特别是能够高效处理海量数据的SLIQ算法。但是SLIQ算法难以实现,无法直接利用DBMS中的数据,构建决策树过程中gini index计算量过大。因此,笔者根据纳税评估系统数据量大、基础数据存储在DBMS中的特点,借鉴SLIQ算法的gini index的概念和原理,设计了能够基于DBMS中的海量数据构建决策树的QLIQ算法。QLIQ算法的设计不仅考虑了算法的效率,更注重算法的可实现性,特别是能够充分利用DBMS的海量数据处理能力。最后,笔者结合实际使用中的纳税评估系统,利用QLIQ算法加以改进,给出了基于QLIQ算法的纳税评估系统的设计方案,并开发了评估对象筛选模块原型来评估算法的效率。实验表明,QLIQ算法能够有效解决纳税评估系统中存在的问题,满足业务需要,而且高效、易于实现。