房地产业作为国民经济的重要支柱,随着房地产价格的快速上涨和社会法制化进程的深入推进,越来越受到政府和社会的关注。其生产周期长,经营业态复杂,涉及增值税、企业所得税、土地增值税等10多个税种,无论是在土地取得、项目设计施工环节,还是房屋销售和项目清算等环节,都存在相应的涉税风险点,这就给房地产企业的税务风险管理提出了全新的要求,风险预警应运而生。大数据时代来临,数据存储、分析技术飞速发展,成熟可靠的挖掘算法和大数据分析方法给企业处理、提炼和应用海量数据提供了可能。因此,在大数据环境下,如何透过微观数据洞察房地产企业税务风险,科学、有效地进行风险预警,值得我们深入研究。论文采用案例研究的方法,以X房地产企业为研究对象,针对其当前存在的涉税风险点,分析数据视角下税务风险预警存在的问题。按照数据准备-指标体系-模型构建的思路,采集行业相关数据,筛选出财务分析指标、税种分析指标和关联比对分析指标,分别采用PCA主成分分析结合回归分析、决策树分类分析等大数据分析方法构建了X房地产企业整体税务风险预警模型,采用基于距离的kNN离群点检测和基于密度的LOF离群点检测构建了X房地产企业企业所得税风险预警模型。通过不同的数据分析方法以及同一方法不同算法,从不同维度对X房地产税务风险进行了预警,并对各种分析方法和挖掘算法的预测结果进行了比较,提出相应的实施建议和改进措施。针对热点行业房地产业,将大数据分析方法引入到企业税务风险预警研究中,科学构建风险预警模型,实时、准确、动态地进行风险预警,极大地丰富了风险预警的理论体系和技术方法,为企业税务风险管理提供了全新的思路。有助于房地产企业深入解析税务风险,由事后防范向事前预测转变,由粗略估计向精确计量转变,由人工判断向科学分析转变,进而有效地降低税务风险,提升企业竞争力,从税务角度实现企业价值最大化。