# 链上数据分析 By [distracting-thoughts](https://paragraph.com/@distracting-thoughts) · 2023-08-30 --- **什么是链上数据** ----------- 链上数据就是写到区块链上的数据，它是一种结构化数据，但是它的形式比较复杂。我们以比特币的区块来说明。 ![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/60f513599117cb6439ac788a1dd4696893bf73db350657ac6f143a67ace2edff.png) 每一个区块首先会有一个区块号，其次会包含一些区块的基本信息，例如当前区块的哈希值，前一个区块的哈希值，当前区块的时间戳以及当前区块所包含的交易笔数等。最后就是区块里的每笔交易的详细信息，这里就包括交易的哈希值，转入地址，转出地址，转账金额等信息。这里需要说明的是，由于比特币采用的是UTXO模型，它的交易可能包含多个转入地址和多个转出地址。但是像以太坊这样采用账户模型的区块链只会有一个转入地址和一个转出地址。 另外，由于以太坊支持智能合约，交易里可能还会包括一些智能合约相关的信息，比如创建一个智能合约，调用智能合约等操作都会上链。这些信息同时也增加处理和分析链上数据的难度。 我们再来看看链上数据的数据量，这取决于区块链本身的活跃度以及所采用的共识机制。比特币的共识算法是工作量证明，大约10分钟产出一个区块，当前每个区块大小约为1MB，一天时间比特币区块链就会增加144MB的数据；以太坊大概每10秒出一个区块，当前每个区块约20KB，因此，以太坊一天会增加约173MB的数据。 与区块链相关的还有其他形式的数据，例如，加密货币的交易行情数据、白皮书数据等。交易行情数据都是时间序列数据，包括tick行情，K线，市场深度，历史逐笔成交等。交易数据的数据结构相对简单，但是粒度更细。一般交易所每500毫秒就会推送最新的tick数据。区块链项目里的白皮书、社群里的舆情是非结构化数据，需要用到自然语言处理技术来进行分析。但是本文仅讨论链上数据的分析。 **链上数据分析方法** ------------ 区块链提供的是账本的完整性，数据统计分析的能力较弱，而大数据则具备海量数据存储技术和灵活高效的分析技术，能够极大提升数据的价值和使用空间。二者的结合，即，链上数据分析，是一个新兴的技术领域。 链上数据分析的重点与难点是挖掘账户/地址之间的关联关系。下图是根据FBI掌握的“丝绸之路”的比特币的地址而画出的与其关联的比特币交易网络。图中的节点就是比特币地址，图中的边就是一笔转账交易。可以看到，区块链上形成的是一个非常复杂的网络状数据，再加上区块链的匿名性，深度的链上数据挖掘是十分困难的，需要用到大规模网络分析和机器学习等方法。 ![FBI查出的“丝绸之路”比特币交易网络](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/3d5b7c51a098c9c55569afa55d43f072727df316017d6ad9a909e8bdb1577866.png) FBI查出的“丝绸之路”比特币交易网络 首先，简单介绍一下链上数据分析的一些基本方法和步骤。要做链上数据分析**第一步是获取数据**。现在基本上每一个主流区块链都有自己的区块链数据浏览器。比如比特币的[http://bitinfocharts.com](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//bitinfocharts.com)，以太坊的[http://etherscan.io](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//etherscan.io)，EOS的[http://eosflare.io](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//eosflare.io)，以及波场的[http://tronscan.org](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//tronscan.org)等。有些浏览器也提供数据的API接口，我们可以直接通过调用接口来获取数据。但是这些网站通常有访问限制且访问速度比较慢，如果需要爬取大量数据就比较困难。快速系统的获取链上数据的方法是搭建一个区块链全节点，然后通过访问本地的全节点获取并解析链上数据，再将清洗好的数据落入数据库。 不过这种方式成本是比较高的，对于个人来说实现起来比较困难。首先，我们需要一台性能不错的服务器，其次，按我们之前的计算，一个链一天会有100M以上的数据增量，这就要求有大量的存储空间，再者，完成整个流程也有一定的技术门槛。 完成数据的获取，清洗和落库之后，**第二步是给地址打标签**。我们知道，区块链是一个匿名的系统，通常我们并不知道这一串字符的背后，持有巨额财富的人到底是谁。但是我们做链上数据分析，最希望挖掘的信息就是地址间的关联。所以我们首先要做的是尽可能的找到地址背后的实体是谁。 **给地址打标签一般有三种方法**： 最简单的方法是从一些公开的数据源获取。比如，比特币有[www.walletexplorer.com](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.walletexplorer.com/)这个网站，上面有大量比特币地址的标签，以太坊也可以通过[https://etherscan.io/labelcloud](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//etherscan.io/labelcloud)拿到部分地址标签，其他区块链通常也能从他们的区块链浏览器拿到部分地址标签，但是越新的链标签越少。 第二种方法就是通过充值来获取地址标签。因为当前的区块链世界其实是以交易所为中心的，交易所控制了大部分的链上资金流向，弄清楚了交易所地址，就会对链上数据有比较清晰的全景图。当我们将币充进交易所后，我们可以根据交易所提供的充值地址追溯到交易所的热钱包地址甚至冷钱包地址。 第三种方法是根据前两种方法获得的地址标签去预测未知地址的标签。这里需要用到网络分析（如标签传播）机器学习（聚类，分类算法等）。基本的思路就是通过已知的地址标签和地址间的交易关系来进行预测。通过这种方式我们就可以得到一个交易所大致的地址池。 完成这些基础工作之后，**第三步就是进一步的数据分析或运用**。比如，我们可以做链上资金的流向监控，大额转账的预警，统计一个交易所持有的资产总额，建立数字货币的反洗钱系统等。这些信息不论对于数字货币的投资还是监管都是很有价值的。 **链上数据分析在加密货币投资中的应用** --------------------- 区块链的链上交易数据对加密货币投资提供了行情数据之外的另一个维度的信息。先介绍一个偏基本面的估值模型：梅特卡夫定律。梅特卡夫定律最初是用于评估一个通信网络或者社交网络的价值，它认为网络的价值与其用户数量的平方成正比。我们之前提到，区块链本质是一个交易网络，因此运用梅特卡夫模型对数字货币进行估值也是合理的。 以比特币为例，首先我们需要从链上交易数据中统计出历史每日的活跃地址数，然后拿到对应时间的比特币市值，通过做对数-线性拟合建立比特币市值和活跃地址数之间的关系。这样我们就可以用该模型对比特币进行估值。当市值高于估值时，说明比特币高估，当市值低于估值时，说明比特币低估，这就可以给投资比特币提供参考。 ![运用梅特卡夫模型对比特币估值](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/92be16d4f8a07ac82c3cec10edbe177365ee8450de5e2e0ec8c76fd4b55ef93b.png) 运用梅特卡夫模型对比特币估值 第二个例子是运用链上数据的事件驱动投资策略。波点钱包自称是波场官方合作的钱包，依靠承诺的高额“定存利息”和拉人头返现，钱包余额最高时曾达到 12 亿枚 TRX。2月中旬之后，波点钱包以主网升级为由停止了TRX充提现，钱包总余额一直维持在7.7亿个TRX左右。但是从 3 月 18 日开始，波点钱包在未告知用户的情况下，开始将所持有的TRX转入到10个新建地址。我们从波场链上数据分析追踪到此次波点钱包的大额转账行为共转出6.83亿枚TRX。3月23日，波点钱包将新建地址中的4000万个TRX转入币安交易所，疑似砸盘套现。 然后，波点钱包的疑似套现行为并没有就此结束。之后，波点钱包又进行了多次大额转出，目的地均为币安交易所。具体情况如下： * 3月23日，波点钱包第一次大额提币，转移约4000万个TRX至币安交易所，币安TRX价格下跌9%，超过同期其他主流币种跌幅；随后上涨约6%； * 3月28日，波点钱包第二次大额提币，转移约1500万个TRX至币安交易所，币安TRX价格下跌2%，超过同期其他主流币种跌幅；随后上涨约4%； * 4月3日，波点钱包第三次大额提币，转移约9200万个TRX至币安交易所，币安TRX价格下跌12%，超过同期其他主流币种跌幅；随后上涨约16%； 虽然TRX价格的下跌不一定由波点钱包的套现行为导致，但是从历史数据回测中，我们可以看到，它们之间的确展现出来某些相关性，这为我们做波段交易提供了机会。我们可以以波点钱包链上转出为信号，在期货市场做空TRX；当TRX价格平稳后，平仓TRX合约，并择机做多TRX现货。 **展望** ------ 当前的链上数据，绝大部分都是交易和投资为目的产生的，链上的资金不是直接转入了交易所就是在去交易所的路上。不过，随着区块链技术的应用迅速发展，数据规模会越来越大，不同业务场景区块链的数据融合会进一步扩大数据规模和丰富性。 区块链以其可信任性、安全性和不可篡改性，可以让更多数据被解放出来，推进数据的海量增长。区块链的可追溯性使得数据从采集、交易、流通，以及计算分析的每一步记录都可以留存在区块链上，使得数据的质量获得前所未有的强信任背书，也保证了数据分析结果的正确性和数据挖掘的效果。这些优点使其在很多领域都有落地的场景。比如，在金融领域，链上数据天然具备了穿透监管的特性，即对资金来源和资金流向全过程的监控。在物联网领域，IoT设备的数据上链能够是其更安全和透明，并且可以对基于相互连接的智能设备之间服务交换的微交易带来便利。在供应链行业，可以运用链上数据来实现物品的可追溯，提高透明度。 从数据分析和挖掘的角度，通过把大数据AI技术与链上数据相结合，能让区块链中的数据更有价值，也能让大数据的预测分析落实为行动，使其共同成为数字经济时代的基石。 与其他资产类别不同，来自公共区块链的加密交易可以免费访问，使其适用于数据科学和机器学习。你可以轻松提取和分析区块链数据，也称为链上分析。通过这些丰富、开放的财务数据，你可以获得对市场趋势、情绪和其他投资者行为的宝贵见解。 不断观察和跟踪市场是潜在获利的不可或缺的策略。虽然基本面分析和技术分析可以洞察各种市场趋势，但从链上来源提取数据可以提供对区块链的鸟瞰图。然而，这并不意味着它们相互排斥。在分析加密货币的潜力时，你可以同时使用这三种方法。 在本文中，我们将深入探讨什么是链上分析以及如何利用它来丰富你的交易和投资策略。 链上意味着什么？链上与链下的分别 在定义链上分析之前，让我们了解什么是链上以及它与链下的比较。顾名思义，链上是指在区块链上验证和记录的交易。在工作量证明 (PoW) 的情况下，验证和记录由矿工完成，而在权益证明 (PoS) 的情况下，验证和记录由验证者完成。任何地方的任何人都可以访问记录在公共区块链上的链上交易。 另一方面，链下与链上相反。它指的是通过Layer 2在区块链外部验证和记录的交易，通常拥有更低的成本和更快的交易速度。 技术分析 vs. 链上分析 vs. 基本面分析 基本面分析 基本面分析力求通过多个方面的因素来理解资产，例如其市值，交易量，效用，持有人数量以及背后团队的真实性等。这种分析对于确定资产是否被高估或低估是必要的。下面是针对比特币 (BTC) 的简单的基本面分析示例： BTC 的最大供应量为 2100 万枚，目前已流通 1930 万枚。这意味着只剩下 170 万个比特币可以流通，从而导致 BTC 的稀缺性。根据供求规律，资产越稀缺，其获得的价值就越大。这些信息是你可以用来做出明智投资决策的基本面分析的一部分。 技术分析 技术分析使用以往表现的数据来分析加密货币，以预测可能的市场表现。技术和基本面分析各种影响价格方面的因素。基本面分析从经济活动、信息发布和地缘政治事件中得出价格走势；相反，技术分析主要关注过去的活动、价格变动和交易活动。 ![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/e7e246935628a1613d1b002b854d8f962666f8448b61e466577d1dd5a590874e.png) 让我们使用 BTC 从 2020 年 11 月到 2021 年 7 月的价格走势来说明技术分析的工作原理。上图举例说明了头肩形态，这是一种潜在的价格走势反转形态，其中任何突破颈线都预示着价格的重大变化。 BTC 的价格在 2021 年 5 月 15 日跌破颈线时从 50,000 美元跌至近 35,000 美元。 链上分析 链上分析考虑区块链上经过验证和记录的数据来预测趋势和衡量市场情绪。换句话说，链上研究涉及监控资金如何在区块链上移动以发现潜在的投资机会。它对加密世界来说是独一无二的，因为其他资产类别不在公共分类账上运行。你可以进行链上分析以确定不同市场参与者购买或出售给定资产的原因。下面是一个例子。 通过Glassnode这样的链上分析平台，可以查看BTC投资者的各种活动。例如，他们是主动将资产存入中心化交易所 (CEX) 还是将资产提取到去中心化钱包。大量流入 CEX 表明他们有可能抛售所持资产，而大量涌入去中心化钱包意味着他们计划持有一段时间。你可以使用这些信息来指导你做出明智的投资决定。 如何分析链上数据 链上分析常常会利用到多个指标，例如活跃地址、交易量、供应分布和与资产价格行为相关的锁定总价值。 活动地址 分析区块链网络上的活动地址可以提供有关用户参与和采用的见解。随着时间的推移，动态地址的增加表明网络用户群的增长，而活动地址的减少可能表明缺乏兴趣或采用。要分析活动地址，你可以跟踪每天或每周在网络上发送或接收资产的唯一地址的数量。考虑活动地址随时间的变化率并将其与其他指标（例如交易量）进行比较也很重要。要跟踪区块链上的活动地址，你可以使用 Etherscan 或 BscScan 等浏览器。 交易量 交易量衡量给定时间段内区块链网络上的交易总数。你可以使用它来评估网络活动水平和对基础资产的需求。 分析交易量有助于确定用户行为的趋势和模式，例如市场波动较大期间的交易量峰值。你可以跟踪网络上每天或每周的交易数量以及平均交易规模和费用来评估交易量。同样，此信息也可在区块链浏览器上获得。 供应分配 分析区块链网络上的供应分布可以深入了解代币的分散和集中程度。供应分布衡量加密货币总供应量在持有者之间的分布。 分布更均匀的供应表明网络更加去中心化，而代币集中在少数大持有者之间可能表明中心化程度更高。要分析供应分布，你可以跟踪持有加密货币总供应量一定百分比的钱包的数量和大小。 总价值锁定 锁定总价值 (TVL) 衡量锁定在区块链网络上的智能合约或去中心化应用程序 (dApp) 中的资产的总价值。您可以使用它来评估 dApp 的采用和使用水平以及对基础资产的需求。要检查 TVL，您可以跟踪锁定在网络上不同 dApp 中的资产的每日或每周价值以及用户和交易数量。比较不同 dApp 和网络的 TVL 以确定用户行为的趋势和模式也很重要。要检查链条的 TVL 以及它与市场其他部分的比较情况，您可以使用像 DefiLlama 这样的工具。 市场行为的链上指标 以下是价格行为的三个链上指标： 已实现损益 已实现损益 (RPL) 是一种链上指标，用于衡量出售资产后实现的浮动损益。一旦您购买了数字货币，您将因价格变动而产生盈利/亏损。您通过将已实现金额与已实现的收入进行比较来确定您的 RPL。如果结果是积极的，你就实现了利润；如果它们变成负数，那就是损失。 通过随时间跟踪 RPL，您可以深入了解长期持有者的行为及其对特定资产的看法。例如，它可以帮助识别买卖机会。如果RPL高，则可能表明长期持有者正在获利了结，可能更容易卖出，从而产生潜在的抛售压力。另一方面，如果 RPL 较低，则可能表明长期持有者持有其资产，这可能表明看涨情绪和潜在的买入机会。 损益中的供给 利润供应是区块链中目前处于利润中的代币数量——它们最后转移的价格低于当前价格。另一方面，亏损供应是区块链中目前亏损的代币数量——它们最后转移的价格高于当前价格。 您可以通过确定价格低于当前价格时最后移动的代币数量来计算利润供应（自上次资产转移以来价格已经升值）。在牛市期间，流通中的供应量大部分为利润供应，而在熊市期间，利润供应量逐渐下降，在每个熊市结束时触底。 当一种加密货币达到大多数投资者获利的价格水平时，他们可能更有可能卖出，从而产生潜在的阻力。相反，当一种加密货币达到许多投资者亏损的价格水平时，他们可能更有可能持有或购买更多，从而创造潜在的支持。 已实现市值 已实现市值是市值的一种变体，它根据其先前的历史价格变化对每个未花费的交易输出 (UTXO) 进行估值，这与当前价格不同。因此，已实现市值代替了资产的平均市场价值，与区块链中可用代币的已实现价值相呼应。 已实现市值背后的概念是建立一个链上指标，根据账户链的最新状态，最大限度地减少丢失代币和价值代币的影响。通常，当代币丢失时，市值不考虑它们。 已实现市值与上述方法不同，它会将每个最后移动的资产重估为其最新价值。因此，如果您以高于上次转移资产时的价格花费资产，它就会重估为更高的价格，并相应增加已实现的资本化。 链上数据分析的三大工具 以下是链上数据分析的三大工具： Glassnode Glassnode 是最流行的链上分析工具之一，它通过链上指标提供加密货币市场洞察。 Glassnode 成立于 2018 年，致力于通过为用户提供市场情报和相关链上数据来简化用户的研究过程并帮助他们做出决策。 Glassnode 因其对各种数字货币市场指标的综合报告而广为人知，它拥有多种应用程序，以革命性的方式保持领先。它的实时数据呈现了大量图表和仪表板，对钱包活动、余额、网络增长、代币供应、持有者数量等进行了深入分析。 主要特点 价格 Glassnode 支持的定价包如下： Dune 是您应该考虑的另一种流行的链上分析工具。与涉及新脚本的其他分析工具不同，您可以查询 Dune 数据库以收集几乎所有链上信息。 Dune 以通过简单的 SQL 查询以太坊区块链而闻名。通常，该平台提供所有必要的工具来查询、提取和显示大量区块链数据。 主要特点 价钱 Dune 支持以下三种定价计划： Nansen 与 Glassnode 和 Dune 不同，Nansen 将区块链数据与 2.5 亿多个带标签的钱包相结合，以提供链上分析。尽管 Nansen 非常适合寻求深入链上研究的专业加密货币投资者，但新手仍然可以使用它来了解有关数字货币的更多信息。 主要特点 价钱 Nansen支持四种定价方案： 结论 在区块链正在改变数字价值的时代，数据的价值至关重要，链上分析的重要性必须得到重视。 Glassnode、Dune 和 Nansen 等多个平台已经出现，为加密货币投资者提供了大量易于使用的链上指标和数据集。然而，您从这些工具中获得的洞察力和警报也只能作为指导您做出投资决策的辅助因素——它们也并非万无一失。 什么是链上数据分析 --------- 链上数据分析，顾名思义，就是对区块链Q上的数据进行分析。 其实就是将数据分析运用到区块链行业上，和其他的如电商数据分析Q一样，没有什么特别大的区 别，只需要我们有数据分析的思维，掌握数据分析的技能，会用数据分析的工具，同时理解区块链行 业. 下图是一个链上数据分析的案例。 ![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/a963de257616e179483ef537855466ed42d5b715b55f30c27b89855841a16473.png) ### 01 区块链 要做好链上数据分析，首先要了解什么是区块链，我试着用简单的语言来描述区块链。 一提到区块链，我们首先想到的就是比特币，可以说，比特币是区块链技术的一个应用。 关于比特币，最好的学习方法，是直接看它的白皮书——《比特币：一种点对点电子货币系统》([https://bitcoin.org/files/bitcoin-paper/bitcoin\_zh\_cn.pdf](https://bitcoin.org/files/bitcoin-paper/bitcoin_zh_cn.pdf)) ,只有10页,但很经典,其实名字就是它的核心，比特币就是一种点对点的电子货币系统。 简单理解比特币的话，目前A给B转账，总是需要一个第三方工具，譬如微信、支付宝、银行，但在比特币的货币系统中，没有第三方的存在，所有流程公开透明且可信，这是比特币的一个创新。 了解了比特币，我们再来说说区块链，区块链是一个去中心化的分布式账本，还是用上面那个例子，A给B转账，总是需要一个中心化的第三方工具，譬如微信、支付宝、银行，假如银行倒闭，或者支付宝出BUG，或者有人恶意算改数据，则转账信息无法作证。 而去中心化的意思是, A给B转账,由N个人来记录这一事件,这样做的好处是,防止算改,假如一个人篡改了交易信息，但其他人不认可也没有办法。以上关于比特币区块链的描述都是非常通俗的解释，如果你想系统地学习，非常建议你去看比特币白皮书。 通过以上学习，我们了解了比特币是一种区块链上的电子现金货币系统，可以说比特币是区块链发展的1.0时代，这时人们对于区块链的认知也只停留在比特币，以及模仿比特币构建的大量山赛币上。稍微了解区块链的小伙伴大概率也听说过以太坊，以太坊可以说是以一己之力带领大家走向区块链2.0时代。 以太坊的创立人是V神，以太坊相当于是对比特币开了个脑洞，什么脑洞呢？再来复习一下哈，比特币是一种区块链上的电子现金货币系统，V神就想那区块链上既然可以搞交易，那可不可以写代码呢？于是以太坊除了像比特币一样分布式账本的功能外，还可以执行代码，这种在区块链上执行代码的功能就是智能合约。 这里关于比特币、以太坊其实还少说了一个概念——Token（代币），也就是比特币、以太坊所包含的经济系统。分布式账本的概念很早就有，因为加上了Token的经济系统，就成了一个突破式的创新。 我们国家支持区块链技术的发展，但不允许代币交易，因此这个话题也是比较敏感，这里不过多展开。 ### 02链上数据 随着智能合约的发展和成熟，越来越多的链上项目层出不穷，区块链正在成为一个大型的数据库，一 切与区块链交互的数据都能被记录下来，这就是链上数据。 链上数据大致分为3类： ·交易数据：包含交易信息的数据，如转账金额、收发地址等； ·区块数据：区块自身信息数据，如时间戳； ·智能合约代码：区块链上的编码业务逻辑 链上数据虽然说是公开透明的，但我们很难直接直接查询区块链数据来求得问题答案，想要依靠自己 的力量去分析，需要自己搭节点获取区块链数据，再处理，显然是一个非常耗时耗力的过程。 为了让链上数据能够被快速检索，当前主流的链上数据分析平台会将索引得到的原始链上数据，经过 一系列处理后，存入由平台负责更新和管理的数据仓库中。 因此诞生了很多第三方省流工具，比如Nansen、Dune等，Dune平台是研究区块链的有力工具，它提 供了查询、提取、可视化区块链中数据的功能。 下一节内容我们讲重点介绍Dune。 我们对所谓「链上数据\]的查询，实际上是在查询由项目方中心化控制的数据库而非区块链本身。 链上数据分析平台的数据仓库架构大致如下： ![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/c0d3b9e2c886e4aa102c01294fe4df4a12d83622bed55bc6d98185c9e4f723c3.png) ### 03为什么要分析链上数据 有数据就有价值，目前链上数据分析的价值体现在可视化和量化分析上。 ![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/4948212b4a1329f7299242e5c7d5d2264cb4587e0c0478cf1240ea49acbeeb32.png) ### 如何进行链上数据分析 本文开篇已经讲解了如何进行链上数据分析，只需要我们有数据分析的思维，掌握数据分析的技能， 会用数据分析的工具，同时理解区块链行业。 ### 04数据分析思维 数据分析绕不开的一个话题即数据分析思维，只有在不断的实战中去提升。 最重要的一个思维即把问题转换成指标的能力，举个例子： 这个DEX协议好不好? =流动性+成交量+活跃用户量+资本利用率+协议产生的收益提出问题 ### 05数据分析技能 包括Excel、SQL、Python等工具的运用是否熟练，数据处理是否掌握。 ### 06数据分析工具 这里使用到的最好用且后续教程都会持续讲解的工具，即：Dune Dune平台是研究区块链的有力工具，它提供了查询、提取、可视化区块链中数据的功能。 Dune有原始数据和解码后的区块链数据，Dune将区块链数据聚合到可以轻松查词的SQL数据库中， 可以用SQL语句进行查询和自定义的可视化面板展示。 ### 07业务逻辑理解 这一部分是最难的，技术都好学，业务逻辑很难理解，尤其是一个区块链这样一个新兴的行业。 一个项目的运行机制是什么？会产生哪些数据？数据的含义？都需要我们在深入了解行业后慢慢探 索。 这一节内容先到这里，欢迎持续关注。 [https://blog.csdn.net/data\_cola?type=lately](https://blog.csdn.net/data_cola?type=lately) --- *Originally published on [distracting-thoughts](https://paragraph.com/@distracting-thoughts/jEJf9InS4RmxskxoDH4F)*