大数定律：重要实验测试足够多，样本均值就会趋近于总体的期望值。
中心极限定理：许多小的随机因素的叠加总会使总体的分布趋近于正态分布；不管总体分布是什么，只要样本量足够大，就可以把样本的均值视为服从正态分布。
数据分布情况
离散型变量：
吸烟情况
列表
饼图
两个变量之间的关系
两个连续变量（身高体重）：
散点图
一个离散一个连续：
吸烟和身高
检查异常值
数据分析需要学习以下几点：一、统计学。二、编程能力。三、数据库。四、数据仓库。五、数据分析方法。六、数据分析工具。
想要成为数据分析师应该重点学习以下两点：
1.python、SQL、R语言
这些都是最基础的工具，python都是最好的数据入门语言，而R语言倾向于统计分析、绘图等，SQL是数据库。既然是数据分析，平时更多的时间就是与数据分析打交道，数据采集、数据清洗、数据可视化等一系列数据分析工作都需要上面的工具来完成。
2.业务能力
数据分析师存在的意义就是通过数据分析来帮助企业实现业务增长，所以业务能力也是必须。企业的产品、用户、所处的市场环境以及企业的员工等都是必须要掌握的内容，通过这些内容建立帮助企业建立具体的业务指标、辅助企业进行运营决策等。
当然这些都是数据分析师最基本也是各位想转行的小伙伴需要重点学习的内容，以后想要有更好的发展，还需要学习更多的技能，例如企业管理，人工智能等。
关于数据分析师的学习可以到CDA数据分析认证中心看看。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。
作为一个经济学类的毕业生（我专业读的金融），可以稍微给一点点建议。首先，“最基本”的经济类数学应当包括完整的：微积分（从极限的定义开始，一直到多重积分）。概率论（非连续的、连续的各种概率模型、各种密度函数、概率函数、贝叶斯先验后验等等）数理统计（大数定律、中心极限定理、各种统计指标，期望、方差等等的推到和应用、统计模型等等）线性代数（行列式、矩阵、矩阵的应用）个人感觉国内的教材和课程讲的最差的就是线性代数了，我上课的时候完全不知道矩阵的意义是啥，后来才明白这是跟多元函数相对应的，所以这玩意儿非常重要，将来等你学计量经济学的时候就知道用处了。这四门课你会在大二结束之前修习完毕，因此都是最基础的课程。实变函数、泛函分析、随机过程、博弈论，以及必要的例如C++/Matlab或其他编程工具的学习，此外，为了进行实证分析，R语言或者SPSS、SAS等统计分析程序最好也要掌握一门。鉴于这些我都没学好……就不给你仔细介绍了，T-T……
