navicat数据库导入excel表格 tableau怎样分析性别与其他的关系？
tableau怎样分析性别与其他的关系？
工具：Excel、tableau、mysql、navicat
先用Excel参与简单的数据处理--删出空行、删出再重复一遍项、无关数据隐藏。
是从mysql（由navicat文件导入，此前excel文件完全没有关系数据尽量做删除一次性处理）和tableau对数据接受分析。
1、用户性别比例。共有实际mysql、tableau饼图发现一万条数据中，男性（m）占比约四分之三，女性（f）仅四分之一左右。
2、用户登记学校时间的长短的比例。都很办理登记学校和没有登记学校的人数，突然发现97.9%的用户还没有对学校通过登记，很有可能多数用户对个人信息的保护意识比较强烈，也可能是注册的时候总觉得麻烦却没填好。
用户登记学校与否女生比例。三个对男、女用户登记学校百分比接受差别发现，男生登记学校的比例低于女生。只能说明跟女生两者相比，男生更不在乎别人清楚自己更多的信息。（左边为男生，右边为女生）
资金分析的思路和方法？
1、相对于象的资金流水数据，以前是然后文件导入到试用版的火眼中接受分析的，都能够实际它里面的一个“列表总结”功能，直接输入到很多大额资金氯化银账户，都觉得这个功能很好用，后再随即可以根据调的银行交易流水后面的备注，查找这些账号的性质，有的是投资人、借款人、公司员工的账号等等。
2、对此一些反洗钱数据，有的是这个可以找到涉案人员公司或涉案人员定购车产、房产、基金理财等信息的，主要是依据什么后面的交易特别备注打开系统。
3、相对于三方数据，列如上海宝付、上海富友、广州银联、京东网银在线等，当然这里面很多都是牵涉到到平台的投资人、借款人的，具体是投资人那就借款人，就必须据这些人与平台交易的时间和金额接受判断，另外也可能会不属于到公司员工和其他人员等。
4、对于声望兑换的公司的数据库数据，老是数据量较小，可以建议使用excel统计分析一些内容，但要是数据量较小，用excel打不开，这时就推荐大家可以使用Navicat可以打开，Navicat那就挺不错带的，且处理数据的速度较快；别外对于一些数据库中表的列数相对多的数据，经常会建议使用Navicat导入可能会出现错误，这时就建议大家先把数据导入python，也可以先删除掉一些无济的列，之后可以不用Navicat全面处理也这个可以用python处理。
另外我说下软件的情况，反正总是调取录像了大量的资金流水，如果不是只不过是用excel结论、栏里点，是很耗时耗力的，但是如果没有有一类分析资金的软件那就也很很容易总结了，我之前免费试用版过智器云的火眼金睛(当时是在内网可以下载的)，觉得分析什么的效果确实不错，无论是从数据量上我还是可视化效果展示上，觉得性能都还这个可以，因此总觉得有这方面需求的推荐一下大家用下看看。以上是我的拙见，热情继续探讨交流。
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