1.数据剖析：统计学供应了数据剖析的根本理论和方法，而人工智能则为大规模数据处理和模式识别供应了强大的打算能力。
人工智能算法可以运用于统计学中，帮助创造数据中的模式和趋势。

2.机器学习：机器学习是人工智能的一个主要分支，而统计学在机器学习中扮演着重要的角色。
统计学的概率模型和推断方法被广泛运用于机器学习算法中，用于演习和优化模型。

3.数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中创造隐蔽模式和知识的过程。
统计学供应了数据挖掘的基本事理和方法，而人工智能技能可以加速和自动化这个过程，帮助创造更繁芜的模式和关联。

4.预测和决策：统计学和人工智能都可以用于预测和决策问题。
统计学的回归剖析和韶光序列剖析可以用于预测未来趋势，而人工智能的算法如神经网络和决策树可以通过学习历史数据来做出繁芜的决策。

5.数据质量和隐私：统计学和人工智能都关注数据的质量和隐私保护。
统计学供应了数据洗濯和质量评估的方法，而人工智能技能可以运用于隐私保护和数据脱敏，确保数据在利用过程中的安全性和合规性。

总的来说，统计学为人工智能供应了理论根本和方法论，而人工智能技能则为统计学带来了更强大的打算能力和自动化剖析的能力。
两者相互促进，共同推动了数据科学和智能决策的发展。