說到人工智能，就不得不提到機器學習和深度學習。要想分析和理解人工智能與數據分析和數據挖掘思維關聯，就要明確人工智能與機器學習和深度學習的關系。
人工智能
人工智能（AI），是研究如何使計算機模擬人的某些思維過程和智能行為，如思考、學習、推理、規劃等的學科。人工智能是計算機科學研究領域的一個重要分支，在計算機領域內，得到了愈加廣泛的重視，并在機器人，經濟政治決策，控制系統，仿真系統中得到應用。人工智能研究的一個主要目標是使機器學會像人腦一樣思考、分析、推理和學習，具備人類相應的智商和獨立思考能力；進而可能具備自我迭代和進化能力，幫助人類共同進行進化，極大提升目前人類社會的智能化程度。該領域的研究包括圖像識別、語音識別、機器人、智能搜索、自然語言處理和專家系統等。
機器學習
機器學習(ML, Machine Learning)屬于人工智能研究與應用的一個分支領域。作為人工智能的核心技術和實現手段，通過機器學習讓計算機可以自動學習算法，分析數據獲得規律，然后利用規律對新樣本進行預測。機器學習是人工智能的重要支撐技術，目的是研究一種為了讓計算機不斷從數據中學習知識，而使機器學習得到的結果不斷接近目標函數的理論。
深度學習
深度學習(DL, Deep Learning)是機器學習領域中一個新的研究方向，是一個源于人工神經網絡研究的復雜機器學習算法。通過模擬人腦建立神經網絡，對樣本數據的表示層次和內在規律進行分析、學習，實現對圖像、聲音和文字等數據的識別與預測。目的是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數據。
深度學習在數據挖掘，機器學習以及其他相關領域都取得了很多成果。通過讓機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復雜的模式識別難題，使得人工智能相關技術取得了很大進步。
人工智能與機器學習、深度學習的關系
機器學習算法大多應用于人工智能，機器學習是人工智能最重要的實現方式。
而深度學習是神經網絡算法的衍生，是實現機器學習的一種方式。在圖像、語音等分類和識別上取得了非常好的效果。深度學習的典型應用是選擇數據訓練模型，然后用模型做出預測。
數據挖掘
數據挖掘是指基于人工智能、機器學習、深度學習，從大量的數據中挖掘出隱含的、先前未知的并有潛在價值的信息的非平凡過程。數據挖掘是一種決策支持過程，主要目的是從各種各樣的數據來源中，提取出超集的信息，然后將這些信息合并從而發現深層的模式和內在關系。
數據分析
數據分析是把隱藏在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中和提煉出來，將它們加以匯總和理解并消化，從而找出所研究對象的內在規律的過程。數據分析是為了提取有用信息和形成結論，最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。
數據挖掘與機器學習
數據挖掘的很多算法都來自機器學習，機器學習為數據挖掘提供了底層的技術支撐。數據挖掘和機器學習的交集越來越大，機器學習成為數據挖掘的重要支撐技術，而機器學習也需要大量的有效數據進行訓練，所以機器學習和數據挖掘是相互促進的。
本文提到的數據挖掘是基于數據庫系統的數據發現過程。基于數據分析技術，發現數據的規律趨勢，然后進行分析預測，這個過程也被稱為商業智能(BI)。說到BI，就不得不提到億信華辰自主研發的一站式數據分析平臺——億信ABI。
億信ABI融入AI、NLP等人工智能技術，支持報表分析、大屏可視化、自助式分析、報告應用、預測與挖掘等多元化分析方法，能為用戶提供從數據接入，到數據整合與處理、指標管理、再到數據分析和應用等一系列功能。全方位提升數據分析能力，精準支撐領導決策，幫助企業實現高效數字化轉型。
