數據挖掘和數據分析。
1、數據挖掘（Data mining），又譯為資料探勘、數據采礦。它是數據庫知識發現（Knowledge-Discovery in Databases，簡稱KDD)中的壹個步驟。數據挖掘壹般是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏於其中信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。
2、數據分析是數學與計算機科學相結合的產物，是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。在實際生活應用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當行動。
在統計學領域，有些人將數據分析劃分為描述性統計分析、探索性數據分析以及驗證性數據分析；其中，探索性數據分析側重於在數據之中發現新的特征，而驗證性數據分析則側重於已有假設的證實或證偽。
人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的壹門新的技術科學。
人工智能是計算機科學的壹個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出壹種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。