INT:寻找下一个DeFi爆发点，链上数据还能带给我们什么洞察？

不断发展的区块链行业

区块链技术是当今的一个热门话题，尤其是在2017年DeFi的出现，加密货币世界迎来爆发性增长，NFT等也成为了新的潮流。在加密货币热潮和财富吸引下，越来越多的机构，投资人，项目，投资机构，交易员以及数据分析师等参与到DeFi行业，探索更多DeFi的应用和财富的增长。DeFi项目和用户的增长，也让链上数据呈现指数级增长，这些海量的数据有着巨大的挖掘价值。

链上数据的特点

与传统的数据源对比，区块链的设计为数据分析运用提供许多重要的好处：

1.高数据质量且海量

a.所有区块链数据一旦经过验证和批准，这些记录就变得不可篡改。

b.随着用户和业务的高速增长，数据量也变得越拉越庞大，这也让我们对数据分析的效率、准确度、成本等方面提出了更多的要求

2.可追溯但“个性化”十足

Arkham Intel Exchange上线后已有11项情报请求，其中包括寻找马斯克的钱包:金色财经报道，自加密情报赏金市场Arkham Intel Exchange上线后已有11项情报请求，32份活跃的赏金，赏金的平均价值为5,931 ARKM（原生代币）价值3,677 美元，一些情报请求识别特斯拉首席执行官埃隆·马斯克的链上地址以及资产管理公司Bitwise的地址，两笔最大的赏金分别价值约100,000 ARKM 和50,000 ARKM，主要与寻找加密交易公司Wintermute的链上地址有关。与此同时，另一个地址提交了价值1,500 ARKM的赏金，要求识别MicroStrategy (MSTR) 拥有的、数量超过 10,000 BTC 的地址。[2023/7/22 15:51:43]

a.所有区块链记录包括了所有必要的信息，以跟踪其来源以及上线文，例如，哪个地址启动了交易，何时发生，资产转移的数额，以及哪个地址接收了该资产，产生了多少费用。

Messari：以太坊合并后估计会有价值190亿美元的采矿业寻找其他赚钱方式:金色财经消息，研究公司Messari估计以太坊合并后会有价值190亿美元的采矿业寻找其他赚钱方式。矿池的一种选择是将其昂贵且功能强大的专用计算机转向到以太坊经典，当被问及以太经典是否会在合并后时代对矿工更有价值时，Hive总裁兼首席运营官Aydin Kilic表示，“这将取决于以太经典的用例。”[2022/8/6 12:06:01]

b.虽然所有数据都可追溯，但跨链跨平台的数据由于开发者的不一样，也让本应该同一意义的数据变得“个性化”十足，使得数据使用者在使用这些数据的时候不得不花比较大的精力进行数据清洗。

3.去中心化的“公开”与匿名性“隐私保护”

a.如同每个商业机构都想获取用户的消费行为，信用情况，消费喜好一样，DeFi项目方，投资者也希望分析链上用户的投资行为来获取更多信息，以优化自己的产品或投资的组合。但是传统的机构往往无法获取用户全面而真实的信息，因为用户的隐私数据是被保护的，而区块链的属性意味着每个交易数据都是公开的，这使得链上的数据挖掘分析有无限的潜力。

英国男子James Howells计划建造机器狗来寻找丢失的BTC的硬盘:金色财经报道，英国男子James Howells错误地丢弃了他的硬盘驱动器，其中包含 8000 BTC。据报道，为了找回丢失的财物（截至目前价值约 1.69 亿美元），这位 36 岁的男子提出了一项价值 1100 万美元的总体规划，其中涉及机器狗和人工智能驱动的机器。它们应该以不损害自然景观的方式探索该地区。根据他的计算，搜索可能需要长达三年的时间。这些机器将挖掘垃圾并准备填埋场进行探索。然后，24 小时闭路电视摄像机、机器狗和人工智能机器将日夜扫荡该地区，直到发现硬盘。任务完成后，团队将清理垃圾场并回收垃圾。[2022/7/31 2:48:58]

链上数据分析的难点与挑战

Blockchain仍然是一项新技术，可以说，我们才刚刚开始理解与探索它提供的数据的价值。在这个早期阶段，能够有效地收集、总结和可视化数据是至关重要的。目前，区块链分析的大多数用例都集中在加密货币行情与合规分析上。在数据分析，特别是可视化数据分析领域里，仍然存在着许多机遇与挑战：

大咖零距离 | 虚拟货币投资中的诺亚方舟寻找确定性投资机会:4月16日19:00，金色盘面邀请微博大V今朝有一人做客金色财经《大咖零距离》直播间，将分享《虚拟货币投资中的诺亚方舟寻找确定性投资机会》，敬请关注，欲观看直播扫描下图二维码即可！

?[2020/4/16]

1.数据处理难

a.多平台、多链、多项目类型、链上数据信息多，需逐一处理；数据量大，访问速度慢；要查看平台丰富多维的数据，需每个项目开发逐一开发数据可视化。

2.增量数据导入难

a.不支持用户导入其他数据进行分析，无法结合其他数据、事件去分析数据背后的原因或者规律。

3.数据分散，单一平台集成不完整

a.非主流货币、NFT等数据缺失；历史数据缺失；缺乏用户行为、其他关键事件分析的维度。

4.数据应用难

a.缺乏更多主题分析模块以及不能很好辅助用户更好去发现以及理解数据；大多数的可视化图表都是单视图，这些单一的视图，无法给到用户以及分析人员去看到项目或者交易的全貌。

Coinbase的首席执行官：人们正在远离集中式媒体以寻找真相:金色财经消息，Coinbase联合创始人兼首席执行官 Brian Armstrong表示，人们开始在互联网上寻找新的真实信息来源。这一过程是朝着信息去中心化、远离集中式媒体的方向发展，这一趋势与比特币和以太坊等不受中央政府、机构或权威机构控制的去中心化的数字货币的出现类似。Armstrong表示，传统媒体正在被颠覆，因为它不再被信任；相信将会出现新的系统，帮助读者审查和核实网上大量的信息。（The Daily Hodl）[2020/3/15]

5.分析体验差

a.希望更低操作门槛：不需要懂代码，懂SQL，支持自定义字段、报表。

b.希望数据更容易发现：最好有现成的dashboard可以fork，数据能按解决问题、业务类型、主题类型等进行整合，甚至选择主题能提醒、推荐字段类型等，方便做表。

c.希望报表能更好理解：对数据跟dashboard能有解读辅助，包括字段解析、口径说明、报表解读等。

6.地址数据追踪难

a.中心化的交易所钱包地址行为无法追踪，多钱包地址无法关联、同钱包多链数据无法整合，缺乏时间维度的追踪。大多数可视化图表都是静态图，分析人员无法按时间序列去追踪变化。

7.标签应用少，不成熟

a.缺乏根据行为类别，结合业务内涵，分析场景等去打的标签；大多数平台不支持自定义标签，即使有支持自定义标签，也缺乏打标签的规则。

为探索数据的价值，许多专注区块链的数据分析平台正在崛起。随着区块链分析需求的增长，这些工具正变得越来越有效和强大，更加符合不断增长的业务需求。其中，由互联网连续创业者团队搭建的Footprint，是一个帮助你把区块链数据探索结果可视化的一站式分析平台，其极简单，易操作的友好体验在深受DeFi用户喜爱。Footprint为数据分析用户提供了以下的解决方案：

1.丰富多样的可视化报表样式

a.好的可视化是会讲故事的，一图胜千言，它向我们揭示了数据背后的规律。Footprint提供了丰富多样的可视化交互图表样式，几乎可以满足分析师的所有需求，是分析师不可或缺的分析工具。

2.无需写任何代码，自助拖拽式分析

a.Footprint屏蔽底层繁琐而难以理解的原始表，对链上数据进行业务抽象。它让你无需写任何SQL或者一行代码即可对链上数据进行探索。你可以简单点击添加新图表，即可以开始享受拖拽式的分析体验。

3.快速创建报表，自定义仪表盘

a.Footprint提供丰富的数据分析模板，支持你一键复制平台上任意开放的分析表，帮助你轻松创建和管理你的个性化仪表板。你还可以一键分享你的数据表、仪表盘给你的合作伙伴或者社交渠道，共享你的洞察。

4.支持多链数据

a.支持跨链，多项目类型的数据，支持用户按链、按项目类型进行画图与分析。

5.提供多样标签

a.Footprint数据库中，已经对DeFi平台按照分类进行标记。并且目前支持用户对report以及dashboard进行打标签，用户可以根据标签快速搜索自己所需要的报表模板。

b.在FootprintQ3的迭代计划中，将跟踪并标记每一个单独的钱包地址交换，这意味着你可以准确地看到哪个地址正在积累--或卖掉--特定的代币。你可以分析特定的代币或投资组合创造了多少利润。平台上关于代币的使用率、参与度和流动性等指标，可以帮助你在投资新代币之前和之后做出明智的决定。

6.互助式的数据社区运营

a.许多活跃的、多样化的、高参与度的成员通过社区论坛互相激励和支持，一个世界性的用户群被建立起来，以分享见解和推动平台的发展。

加密货币的交易，涉及多链，多项目，多钱包，数据量和复杂程度对开发人员以及数据分析人员都是一个大挑战。对于数据分析平台，收集及整理标准化的数据结构，都需要耗费大量的时间和精力，并且需要不断投入长期维护。也是因为数据的复杂性，目前市面上大部分的分析工具仅实现整体统计数据或部分链的数据，能够像Footprint一样提供可追踪到个体行为这样微观的数据颗粒度的平台几乎没有。

随着区块链多链生态逐步发展，数据的分析将迎来更大的发展机遇，Footprint作为数据分析平台的新星，凭借极其友好，简单的操作体验和数据能力，将给DeFi领域和用户带来更多惊喜。

关于FootprintAnalytics

FootprintAnalytics是一个一站式可视化区块链数据分析平台。

FootprintAnalytics将用户体验放在第一位，它提供了一个直观简洁的用户界面，可以通过拖拽式数据交互，进行查询和可视化数据分析。无论是数据分析师、数据科学家、开发人员、学生、教师、管理者还是项目方，都可以迎合自己的需求，轻松使用这一强大的数据分析工具。

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