尋找下一個DeFi爆發點，鏈上數據還能帶給我們什么洞察？_RIN

不斷發展的區塊鏈行業

區塊鏈技術是當今的一個熱門話題，尤其是在2017年DeFi的出現，加密貨幣世界迎來爆發性增長，NFT等也成為了新的潮流。在加密貨幣熱潮和財富吸引下，越來越多的機構，投資人，項目，投資機構，交易員以及數據分析師等參與到DeFi行業，探索更多DeFi的應用和財富的增長。DeFi項目和用戶的增長，也讓鏈上數據呈現指數級增長，這些海量的數據有著巨大的挖掘價值。

鏈上數據的特點

與傳統的數據源對比，區塊鏈的設計為數據分析運用提供許多重要的好處：

1.高數據質量且海量

a.所有區塊鏈數據一旦經過驗證和批準，這些記錄就變得不可篡改。

b.隨著用戶和業務的高速增長，數據量也變得越拉越龐大，這也讓我們對數據分析的效率、準確度、成本等方面提出了更多的要求

2.可追溯但“個性化”十足

何一：Binance正著手尋找優質IE0項目:11月4日消息，Binance聯合創始人何一在社交媒體平臺發文表示，感謝大家對Launchpad和Launchpool的熱情。Binance致力于努力滿足社區需求。現在已經著手為用戶尋找優質的項目。[2022/11/4 12:17:14]

a.所有區塊鏈記錄包括了所有必要的信息，以跟蹤其來源以及上線文，例如，哪個地址啟動了交易，何時發生，資產轉移的數額，以及哪個地址接收了該資產，產生了多少費用。

b.雖然所有數據都可追溯，但跨鏈跨平臺的數據由于開發者的不一樣，也讓本應該同一意義的數據變得“個性化”十足，使得數據使用者在使用這些數據的時候不得不花比較大的精力進行數據清洗。

3.去中心化的“公開”與匿名性“隱私保護”

a.如同每個商業機構都想獲取用戶的消費行為，信用情況，消費喜好一樣，DeFi項目方，投資者也希望分析鏈上用戶的投資行為來獲取更多信息，以優化自己的產品或投資的組合。但是傳統的機構往往無法獲取用戶全面而真實的信息，因為用戶的隱私數據是被保護的，而區塊鏈的屬性意味著每個交易數據都是公開的，這使得鏈上的數據挖掘分析有無限的潛力。

Pantera Capital合伙人Paul Veradittakit：投資者會在熊市尋找具有高價值和長期成功的公司:金色財經報道，Pantera Capital合伙人Paul Veradittakit最新撰文《Surviving Bear Market》，文章指出，上一次熊市只有很短的71天，現在可能是這次熊市的開始，熊市并不可怕，因為可以讓公司專注于建設，而且頂尖人才已經陸續進入加密領域，由于許多公司在熊市時的估值偏低，因此是投資的好時機，在此期間，投資者將找到具有巨大價值和長期成功的公司。因此，Paul Veradittakit給出了創業者五點建議：1、至少募集維持24個月運營的資金；2、早點關注變現和商業模式，創造退出價值；3、減少過度支出；在加密貨幣市場中，熊市期間要花費更少的營銷費用并在下一個牛市中投入更多資金；4、審查并削減服務協議或重新談判；5、大公司應積極尋找收購目標。[2022/5/21 3:32:23]

鏈上數據分析的難點與挑戰

Kleiman正在尋找CSW出示偽造文件并作偽證的證據:在“Kleiman方訴CSW”一案中，在法院抨擊CSW出示偽造文件并在關于郁金香信托（Tulip Trust）的持續法律糾紛中作偽證后，Kleiman方面的法律團隊正在努力尋找主要證人。CSW的法律團隊也正試圖傳喚nChain前首席執行官Jimmy Nguyen提供證詞。據悉，這個案子已經持續了20個多月，CSW提供的文件顯示，法庭懷疑nChain參與了這起案件。（Cointelegraph）[2020/3/31]

Blockchain仍然是一項新技術，可以說，我們才剛剛開始理解與探索它提供的數據的價值。在這個早期階段，能夠有效地收集、總結和可視化數據是至關重要的。目前，區塊鏈分析的大多數用例都集中在加密貨幣行情與合規分析上。在數據分析，特別是可視化數據分析領域里，仍然存在著許多機遇與挑戰：

1.數據處理難

a.多平臺、多鏈、多項目類型、鏈上數據信息多，需逐一處理；數據量大，訪問速度慢；要查看平臺豐富多維的數據，需每個項目開發逐一開發數據可視化。

ETH礦工將6000臺計算機的芯片處理能力用于尋找冠狀病療法:金色財經報道，以太坊區塊鏈上最大的美國礦工CoreWeave正在將6000臺專用計算機的芯片處理能力重新定向用于尋找冠狀病療法的研究領域。這些GPU將幫助斯坦福大學的Folding@home，這一長期研究工作于2月27日啟動了一個旨在通過獨特的藥物開發方法來促進冠狀病研究的項目。該項目連接來自世界各地的數千臺計算機，組成用于疾病研究的分布式超級計算機。[2020/3/20]

2.增量數據導入難

a.不支持用戶導入其他數據進行分析，無法結合其他數據、事件去分析數據背后的原因或者規律。

3.數據分散，單一平臺集成不完整

a.非主流貨幣、NFT等數據缺失；歷史數據缺失；缺乏用戶行為、其他關鍵事件分析的維度。

4.數據應用難

a.缺乏更多主題分析模塊以及不能很好輔助用戶更好去發現以及理解數據；大多數的可視化圖表都是單視圖，這些單一的視圖，無法給到用戶以及分析人員去看到項目或者交易的全貌。

聲音 | 俄羅斯央行行長：企業正在改進區塊鏈等新技術 尋找應用案例:俄羅斯央行行長Elvira Nabiullina在索契創新金融技術論壇上表示，近期，全球加密貨幣熱潮開始消退，企業對區塊鏈技術開始采取更為冷靜的態度。企業正在努力改進區塊鏈等新技術，尋找實際應用的案例。[2018/10/18]

5.分析體驗差

a.希望更低操作門檻：不需要懂代碼，懂SQL，支持自定義字段、報表。

b.希望數據更容易發現：最好有現成的dashboard可以fork，數據能按解決問題、業務類型、主題類型等進行整合，甚至選擇主題能提醒、推薦字段類型等，方便做表。

c.希望報表能更好理解：對數據跟dashboard能有解讀輔助，包括字段解析、口徑說明、報表解讀等。

6.地址數據追蹤難

a.中心化的交易所錢包地址行為無法追蹤，多錢包地址無法關聯、同錢包多鏈數據無法整合，缺乏時間維度的追蹤。大多數可視化圖表都是靜態圖，分析人員無法按時間序列去追蹤變化。

7.標簽應用少，不成熟

a.缺乏根據行為類別，結合業務內涵，分析場景等去打的標簽；大多數平臺不支持自定義標簽，即使有支持自定義標簽，也缺乏打標簽的規則。

為探索數據的價值，許多專注區塊鏈的數據分析平臺正在崛起。隨著區塊鏈分析需求的增長，這些工具正變得越來越有效和強大，更加符合不斷增長的業務需求。其中，由互聯網連續創業者團隊搭建的Footprint，是一個幫助你把區塊鏈數據探索結果可視化的一站式分析平臺，其極簡單，易操作的友好體驗在深受DeFi用戶喜愛。Footprint為數據分析用戶提供了以下的解決方案：

1.豐富多樣的可視化報表樣式

a.好的可視化是會講故事的，一圖勝千言，它向我們揭示了數據背后的規律。Footprint提供了豐富多樣的可視化交互圖表樣式，幾乎可以滿足分析師的所有需求，是分析師不可或缺的分析工具。

2.無需寫任何代碼，自助拖拽式分析

a.Footprint屏蔽底層繁瑣而難以理解的原始表，對鏈上數據進行業務抽象。它讓你無需寫任何SQL或者一行代碼即可對鏈上數據進行探索。你可以簡單點擊添加新圖表，即可以開始享受拖拽式的分析體驗。

3.快速創建報表，自定義儀表盤

a.Footprint提供豐富的數據分析模板，支持你一鍵復制平臺上任意開放的分析表，幫助你輕松創建和管理你的個性化儀表板。你還可以一鍵分享你的數據表、儀表盤給你的合作伙伴或者社交渠道，共享你的洞察。

4.支持多鏈數據

a.支持跨鏈，多項目類型的數據，支持用戶按鏈、按項目類型進行畫圖與分析。

5.提供多樣標簽

a.Footprint數據庫中，已經對DeFi平臺按照分類進行標記。并且目前支持用戶對report以及dashboard進行打標簽，用戶可以根據標簽快速搜索自己所需要的報表模板。

b.在FootprintQ3的迭代計劃中，將跟蹤并標記每一個單獨的錢包地址交換，這意味著你可以準確地看到哪個地址正在積累--或賣掉--特定的代幣。你可以分析特定的代幣或投資組合創造了多少利潤。平臺上關于代幣的使用率、參與度和流動性等指標，可以幫助你在投資新代幣之前和之后做出明智的決定。

6.互助式的數據社區運營

a.許多活躍的、多樣化的、高參與度的成員通過社區論壇互相激勵和支持，一個世界性的用戶群被建立起來，以分享見解和推動平臺的發展。

加密貨幣的交易，涉及多鏈，多項目，多錢包，數據量和復雜程度對開發人員以及數據分析人員都是一個大挑戰。對于數據分析平臺，收集及整理標準化的數據結構，都需要耗費大量的時間和精力，并且需要不斷投入長期維護。也是因為數據的復雜性，目前市面上大部分的分析工具僅實現整體統計數據或部分鏈的數據，能夠像Footprint一樣提供可追蹤到個體行為這樣微觀的數據顆粒度的平臺幾乎沒有。

隨著區塊鏈多鏈生態逐步發展，數據的分析將迎來更大的發展機遇，Footprint作為數據分析平臺的新星，憑借極其友好，簡單的操作體驗和數據能力，將給DeFi領域和用戶帶來更多驚喜。

關于FootprintAnalytics

FootprintAnalytics是一個一站式可視化區塊鏈數據分析平臺。

FootprintAnalytics將用戶體驗放在第一位，它提供了一個直觀簡潔的用戶界面，可以通過拖拽式數據交互，進行查詢和可視化數據分析。無論是數據分析師、數據科學家、開發人員、學生、教師、管理者還是項目方，都可以迎合自己的需求，輕松使用這一強大的數據分析工具。

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