人工智能（AI）已经吸引了几乎所有人的注意力，从一个组织的高层管理人员到走在大街上的普通人。很难相信，一个想法是如何改变个人和企业的游戏规则的。曾经被认为是炒作的东西，在很短的时间内就轰动一时。今天，我们正处于数字时代的发展过程中，几乎每个人手中都掌握着大量的计算能力和数据。如今，数据是最重要的资产。现在，我们有能力消费和处理大量以前不可能的数据。组织正在接受数据驱动的决策，公司正在转向人工智能，因为他们的产品自夸。不幸的是，分析和人工智能社区没有做任何事情来相互协作和沟通，这反过来又弥补了这两个领域之间的差距。

什么是人工智能(artificial intelligence)？

Schalkoff认为，人工智能（或简称AI）是一个研究领域，旨在从计算过程的角度解释和模拟智能行为。从更一般的意义上说，人工智能是一种技术，它有助于以更加自主和自动化的方式促进各种过程，而很少或根本不需要人类用户的干预。人工智能是智能机器的创造，它们像人类一样工作、思考和反应。这是一项非常成功的技术，旨在在机器上实现类似人类的智能，并创建收集数据、处理数据、预测结果并最终改善人类生活的系统。人工智能由一组算法组成，这些算法使用数据形式的信息来做出决策和执行任务，就像人类一样。几乎所有的人工智能程序都是为解决某些问题而开发的，不管是解释一个视觉场景、解析一个句子还是规划一系列机器人动作。

什么是数据分析(data ****ytics)？

数据分析是一门分析原始数据的科学，目的是从这些信息中得出结论并支持决策，以提高生产率和业务收益。一切都是关于数据的；过去几年创造的数据比整个人类历史上创造的数据还要多。以前，大多数电子数据集都是结构化的，适合于数据库。但今天，由于互联世界的存在，我们的数字生活正在使大数据变得更大，而且生成的大多数数据都不是结构化格式的，例如图像、视频和语音数据文件。这就是数据分析的关键所在。需要对这些海量数据进行分析，以便从中产生可操作的见解。数据分析是指为支持决策而对大型数据集进行的分析。数据分析通常可以分为几个阶段。对数据进行评估、清理和过滤、可视化和分析，最后对结果进行解释和评估。

人工智能和数据分析的区别

定义

­– 人工智能是对机器，特别是计算机系统中人类智能和行为的模拟。人工智能是计算机科学的一个分支，它致力于创造智能机器，通过编程可以像人类一样思考和反应，并模仿人类的行为。另一方面，数据分析指的是分析原始数据的技术，以便从数据中获得有价值的见解。它是指使用专门的计算机系统对大型数据集进行分析，从数据集所包含的信息中得出结论，以支持决策。

目标

–人工智能的目标是创建具有智能行为的专家系统–理解、思考、学习、响应、反应和行为方式与人类相同的系统。这个想法是创造出一种机器，它可以在很少或没有人的监督下运行，这样它们就可以以更人性化的方式找到解决复杂问题的方法。数据分析的目标是理解原始数据，用于预测、决策和许多其他事情。对原始数据进行整理、组织、解释和评估，以便从中提取相关或有用的信息。

应用

–数据分析应用可大致分为描述性、预测性和规定性。描述性分析挖掘海量数据存储库，以提取数据中的潜在模式；预测分析结合来自不同来源的大量数据来预测未来的趋势或事件；规范性分析有助于评估不同决策的影响。石油和天然气勘探行业使用规范分析来优化勘探过程。工业使用预测分析来预测机器故障。

人工智能被设计用于机器人，例如那些为工业应用而设计的机器人，而有些则用于救援任务，能够在各种地形中导航。其他人工智能对于数据处理和促进各种数据分析任务都很好。人工智能是人类日常生活的重要组成部分，几乎无处不在——从自动化客户支持和数字语音助理到医疗行业和金融行业，再到自动驾驶汽车和智能家居设备，无处不在。

人工智能与数据分析：对比图

总结 - 人工智能(of ai) vs. 数据分析(data ****ytics)

简而言之，人工智能是一系列技术的集合，旨在从大型数据集中提取见解和模式，并根据信息做出明智的决策。由于人工智能需要高质量的数据，没有高质量的数据分析工具，人工智能无法评估数据和做出预测，因此无法提供有价值的见解。因此，数据分析和人工智能都是紧密联系在一起的，理解两者之间的区别就是为正确的工作选择正确的工具。