新世纪发展的总趋势是以数据化、信息化为主的时代,从萌芽到普及,互联网在世界各地传播和创新数据化技术,加快了财税金融信息化建设,大力推进财税金融信息化数据化建设。现代的大数据技术不仅可以解决传统数据中存在的问题,还可以更深入分析和利用税务数据,为税务工作提供多方面的决策支持。把数据挖掘技术应用到稽查选案中,可以使各部门的资源更开放、沟通更协调、处理更便捷等优势,所以,对税务数据的分析应用势在必行。我国的立法为了确保各税收部门职能的实现,就必须保证税收来源的稳定性、及时性,而保证这些的实现就必须依赖税务稽查部门。税务稽查可以有效的打击税收中的不正当行为,是提高纳税收入的重要手段。通过分析税务稽查选案的流程,利用客观的数据建立选案模型,为优化选案流程的提供依据。因为税务稽查工作涉及面很广泛,不同的行业有不同的税务关系,通过分析制造产业涉税现状的分析建立制造业的选案模型,利用选案模型优化制造业的选案流程。选案模型的建立是通过对文献的综合梳理,得出了税务稽查部门关注的6个方面,共包含33个指标。通过分析各指标之间的相关关系建立DEMATEL模型,选择关键指标使得到的指标能够充分反映企业的问题,为提高稽查选案的准确率提供指标依据。本文将贝叶斯网络的方法应用到税务稽查选案领域,通过DEMATEL模型所建立的指标体系,利用关键指标完成贝叶斯网络模型,并对网络模型进行预测和评估,从而优化选案流程,为以后的税务稽查工作减少工作流程并且提高稽查选案结果的准确率。经验证,本文模型选案准确度达到94.9%,运用稽查选案模型不仅能提高税务稽查选案的准确率,而且会降低稽查人员的工作量,为税务稽查选案流程优化提供决策参考。