随着计算机技术的快速发展,财政的信息化水平也飞速提高,财税各个业务系统数据日益累积,如何有效对财税数据进行整合与分析,有效提高数据的利用率,充分实现数据价值,是财税数据分析与处理亟待解决的问题。部门预算在具体实践中有着预算不科学、预算准确率低等问题,随着数据挖掘技术的兴起,如何利用先进的数据挖掘技术对部门历史预算数据进行挖掘,挖掘出数据的特性、发现其中的规律,从而对未来的部门预算数据进行有效预测,是财政数据分析需要研究的另一个重要问题。首先,针对财政部门的不同业务系统数据不同步、数据分析时效性差等问题,提出了一个财税数据仓库的系统整体架构。使用ETL技术与数据调度软件相结合的方法,把与财税数据分析处理相关的业务系统中的数据按照针对财税数据而提出的特殊处理步骤,统一抽取、转换、加载到财税数据仓库系统中。其次,以进一步分析数据、提高数据利用率为目的,采用IBM Cognos为数据分析工具,对数据进行多维度、全方面的可视化分析。对数据分析的结果采用了一种图表结合、图表联动的数据分析展示方式,突破了传统的数据可视化报表方式,打造出的智能报表不仅可以满足同一维度不同层级间的向下追溯,还能满足不同报表之间的链接功能,直观、形象的展示数据的特征、走势等信息。再次,提出一个基于时间序列的部门预算预测算法。根据部门预算数据序列特点,文中使用ARIMA模型对时间序列算法进行建模,设计了算法步骤。最后,设计实验把基于时间序列的部门预算预测算法应用于部门预算数据,进行部门预算的预测实验,并以预测的数据指导财政实践。