请阐述大数定理和中心极限定理的内容及其在数据分析中的应用。
大数定理是指在随机试验中，每次出现的结果不同，但是大量重复试验出现的结果的平均值却几乎总是接近于某个确定的值。简单来说，当样本量足够大的时候，样本均值会趋近于总体均值。例如，抛硬币试验，当抛硬币的次数足够多时，正面朝上的频率会趋近于 0.5。
中心极限定理表明，在适当的条件下，大量相互独立随机变量的均值经适当标准化后依分布收敛于正态分布。也就是说，不管原始数据的分布是怎样的，只要样本量足够大，这些样本均值的分布就近似于正态分布。
在数据分析中的应用：
- 大数定理可以用于估计总体参数。比如，通过抽取大量用户的消费数据来估算总体用户的平均消费水平。当样本足够大时，我们就可以比较有信心地认为样本均值接近总体均值，这样能帮助我们对总体的一些特征进行评估。
- 中心极限定理可以用于构建置信区间和进行假设检验。例如，我们可以根据样本均值和样本标准差，利用中心极限定理来计算总体均值的置信区间。在比较两个样本组的时候，假设它们的样本量足够大，我们可以基于正态分布的特性来检验两组样本均值是否有显著差异。同时，在对数据进行抽样分析时，即使原始数据不服从正态分布，只要抽样的样本量足够大，就可以用正