随着人工智能和现代信息技术的不断发展,人类社会迈入了信息化时代,大量的信息充斥于各行各业。通过税收信息化系统的建设和推广应用,我国税务部门掌握了庞杂的能反应国民经济运行情况的原始税务数据。对这些数据进行分析,发现其所蕴含的有价值的潜在信息,有助于政府部门对社会主义市场经济进行宏观指导。我国传统的税收分析工作过于简单,仅限于一些定性的描述和同比数据分析,税收分析报告的内容不能满足各界人士的使用需求。国家税收征管系统中的大量数据没有得到有效的挖掘,不能传递出有用的信息,造成了信息资源的浪费。数据挖掘技术的发展为解决这种困境提供了技术方法。本文在学习数据挖掘理论和常用算法的基础上,结合我国现行税收分析工作的主要内容,提出了可以利用回归预测、K-均值聚类算法和因子分析对传统的税收分析报告做出一定的改进,并在之后的实证分析中验证了方法的可行性。首先利用回归分析对税收收入总量进行曲线拟合,发现我国税收收入总量的增长呈现出指数曲线的趋势；其次利用回归分析对税收收入总量和国内生产总值进行对数曲线拟合,回归曲线的自变量系数就是税收弹性的估计值；再利用K-均值聚类算法对我国省级行政单位进行聚类分析,分类依据是省级单位分税种税收收入,分类结果将我国省级行政单位划分了三大类,且经济意义较为显著；然后利用因子分析对上市公司的财务指标进行降维处理,目的是利用因子得分对企业所得税税源进行监控,结论是因子得分位于中间段的企业,财务报表被操纵导致税源不稳定的可能性比较大；最后利用同比增长平均值和对数回归曲线对税收收入进行预测,相较而言,指数曲线的预测效果较好。我国的税收信息化建设已取得一定成就,将数据挖掘技术引入到税收分析中有助于进一步提升税收管理工作的质量和效率。