當然有關係！

首先，人工知能是建立在在資料基礎之上的，沒有大資料就沒有人工智慧。其次，資料探勘是指大資料的應用，是在大資料的基礎上，透過人工智慧的提煉，得出的那區域性有用資料叫資料探勘。

當然有關聯，而且我認為是一種漸進式的。先有的大資料，然後才會有資料探勘和資料分析，然後資料再很多就要想著用科學智慧的方式解決問題，最後走向了人工智慧。

網際網路時代，資料都是爆炸式的，所以分析一個問題會有很多種方式，要用科學手段來對付。資料探勘和資料分析就是來將看似雜亂無章的資料，按照我們的要求進行梳理分析，按各種緯度分門別類。

人工智慧的出現，不僅僅是人類的嚮往，也是許多科學家，技術專家奮鬥的目標。現在它就像一個剛出生的嬰兒，需要學習大量的知識，而這些知識就得靠現實世界中的資料來哺育，沒有對資料的深度挖掘和分析是沒法讓一個嬰兒消化吸收的。

相信人工智慧在不久的將來會給人類帶來質的飛躍，直致具有人工智慧甚至有意識的機器人的出現。

先給你說下什麼是人工智慧。有很多種定義，我覺得比較好的說法是，機器去學習大量資料，從而對特定的事件作出預測行為。資料進行分析就很重要了，什麼樣資料對我們而言有用，什麼特徵有用，之類的問題都要去考慮。資料探勘是人工智慧的一個很火的方向，資料本身放在那裡，很抽象，人又看不懂看不明白，那就可以去挖掘得到更有用的資訊。現在的人工智慧主要是透過人工智慧演算法(機器學習，深度學習之類)，需要有統計學基礎(各種各樣的數學知識，才能讓你理解演算法這個東西)和軟體程式設計能力。

倒不如說資料分析工具會利用AI來爬取第三方平臺上的資料，然後做智慧視覺化分析。舉個簡單的例子，你需要從京東 上獲取一些資料做資料分析，就可以用奧威BI工具上的AI爬蟲去爬。這些資料儲存下來後就能直接做資料分析了。