例如，通过挖掘历史纳税人的税务数据，可以发现规避税务的行为模式，从而制定相关策略和措施。在税务筹划中，可以使用决策树分析来帮助判断不同纳税筹划方案的优劣和风险。例如，可以通过分析纳税人的历史数据和行为模式，评估其可能存在的违规行为风险。
在税务筹划中，数据分析与决策支持技术起着重要的作用。通过对大量的税务数据进行分析，可以获取有关税务情况的详细信息和趋势，为税务决策提供科学依据。以下是常用的数据分析与决策支持技术：
1. 数据挖掘：通过应用数据挖掘技术，可以从大量的税务数据中发现潜在模式和关系，提取有价值的信息。例如，通过挖掘历史纳税人的税务数据，可以发现规避税务的行为模式，从而制定相关策略和措施。
2. 数据可视化：通过使用数据可视化技术，可以将复杂的税务数据以图表、图形等形式展示出来，使决策者更容易理解和分析数据。例如，通过绘制税收收入的趋势图，可以直观地了解税收的增长情况。
3. 决策树分析：决策树是一种常用的数据分析方法，可以根据已知的数据特征和决策结果，构建一棵树形结构，用于解决分类和预测问题。在税务筹划中，可以使用决策树分析来帮助判断不同纳税筹划方案的优劣和风险。
4. 预测模型：通过建立预测模型，可以预测未来的税务情况，为税务筹划和决策提供参考。例如，可以使用时间序列分析方法预测未来一段时间内的税收收入。
5. 风险评估：通过分析历史数据和相关因素，进行风险评估，可以帮助决策者识别潜在的税务风险。例如，可以通过分析纳税人的历史数据和行为模式，评估其可能存在的违规行为风险。
总之，数据分析与决策支持技术在税务筹划中的应用可以帮助提高决策的科学性和准确性，降低风险，并最大限度地实现税收的合法合规。