此文章是 #Web3 data 系列 的其中一个章节。
链上数据指的是记录在区块链上的数据。由于区块链是一个分布式数据库，链上数据是公开的，任何人都可以访问。
Web3 和 web2 是万维网的不同版本，其中 web3 是最新和最先进的版本。两者之间的一些主要区别包括以下几点：
Web3 是去中心化的，而 web2 是中心化的。这意味着在 web3 中，数据和服务是由一个分布式的节点网络提供的，而不是由单一实体提供的。这使得 web3 更具备适用性，不容易受到审查或故障的影响，但也更复杂，更难控制。
Web3 是建立在区块链技术上的，而 web2 是建立在传统的客户端-服务器架构上的。这意味着，在 web3 中，数据是使用加密算法存储和传输的，而不是由中央服务器存储和传输的。这使得 web3 更加安全和透明，但也更加缓慢和昂贵。
Web3 的重点是实现新类型的应用和服务，而 web2 的重点是改进现有的应用和服务。这意味着 web3 更具实验性和前瞻性，而 web2 则更成熟和稳定。
这些差异对每个环境中的数据分析方式都有影响。在 web3 中，数据分析更专注于理解去中心化网络和底层区块链技术的行为。这通常涉及使用先进的技术，如机器学习和网络分析，以确定数据的模式和趋势。在 web2 中，数据分析更专注于理解用户的行为和他们使用的应用程序。这通常涉及到使用传统技术，如统计分析和数据可视化，以了解用户行为并确定趋势和洞察力。
要做链上数据分析，你需要收集和组织相关数据，然后使用工具和技术，如数据可视化和统计分析，以确定模式和趋势。这可以帮助你更好地了解区块链网络及其用户的行为，以及对市场的未来方向做出预测。在某些情况下，你可能还想使用机器学习技术来自动化分析过程，并识别数据中更复杂的模式。
链上数据主要有两大类型
原始数据
抽象数据
我们单独列出这样的类别，是因为事实上，所有的计算指标都只是原始数据的抽象。链上原始数据指的是记录在区块链上的未经处理的数据。这些数据包括个人交易的信息，如交易的发送方和接收方以及被转移的加密货币的数量。另一方面，经济数据来自原始数据，包括特定加密货币的供需信息，以及其市值和交易量。
经济数据并不只是对原始数据的抽象，而是使用各种技术和指标进行计算。例如，市值是通过将加密货币的总供应量乘以其当前价格来计算的，而交易量是通过对特定时期内的交易总量进行加总来计算的。其他指标，如代币释放速度和网络价值（TVL）与交易比率，可以使用更复杂的公式计算，考虑到各种因素，如交易数量和整体网络活动。
总的来说，经济数据提供了一个更高层次的加密货币市场的观点，对于了解市场趋势和做出投资决策是非常有用的。然而，需要注意的是，经济数据并不总是准确或完整地代表基础市场，应谨慎使用。
链上数据的索引有几种不同的解决方案，包括中心化和去中心化的选择。中心化的解决方案通常涉及一个收集和组织数据的单一实体，而非中心化的解决方案则使用分布式的节点网络来索引数据。索引解决方案的一些例子包括区块浏览器，它允许用户搜索和浏览区块链，以及索引服务，它为开发者提供 API 和其他工具，以访问和分析链上数据。
我们可以使用区块链技术制作一个去中心化的分析解决方案，但这取决于系统的具体要求和限制。使用去中心化方法的一个潜在好处是，它可以帮助确保被分析的数据的完整性和安全性。
然而，去中心化的系统在设计和实施上也可能更加复杂，并可能需要额外的计算能力和存储资源。就性能而言，在某些情况下，去中心化的系统可能比中心化的解决方案慢。但这也取决于各种因素，如正在使用的具体算法和数据结构，以及系统的整体设计。最终，使用去中心化方法的决定将取决于分析解决方案的具体需求和目标。
在链上数据分析中，有许多不同的方法可以应用。一些常见的例子包括：
描述性分析，包括趋势总结和说明数据，可以包括计算基本统计数据和生成可视化的报表。这种类型的分析对于获得数据的总体情况很有用，可以帮助识别趋势和模式。
探索性分析，涉及对数据进行更深入的探索，可以包括聚类和降维等内容。这种类型的分析对于发现数据中隐藏的模式和关系是很有用的，并且可以帮助产生进一步调查的假设和想法。
推理分析，涉及使用统计技术，根据数据样本对人群进行推理。在这种分析类型中，通常会应用不同的统计方法。这可能包括计算诸如平均值、中位数、模式和标准差的方法，以及测试假设和进行回归分析的工具。 这种类型的分析有助于对数据进行预测和归纳，并能帮助识别不那么明显的趋势和模式。
预测性分析，涉及使用机器学习算法，根据数据对未来事件或结果进行预测。这种类型的分析可用于识别数据中的趋势和模式，并可用于做出预测或建议。通常包括聚类、分类和回归等技术，这些技术可用于识别数据中的模式和关系。
您也可以通过以下视频教程，了解如何通过链上地址追踪做异常检测。
链上数据分析的具体方法将取决于分析的目标和要求，以及数据本身的性质。
接下来，让我们来谈谈数据可视化的问题。它是一种常见的分析工具，可用于以视觉格式表示复杂的数据。这可以包括像图表、图形和地图这样的工具，它们可以帮助识别数据的趋势和模式。例如，线图可以用来显示特定加密货币的价格随时间变化的趋势，而柱状图可以用来比较不同加密货币的市值。数据可视化工具还可以用来创建互动式可视化，这使得用户可以更深入地探索数据，并与之进行实时互动。这对于识别从原始数据中可能无法立即看出的关系和模式很有用。
有人可能会问--既然区块浏览器已经返回了详尽的信息，我为什么还要使用可视化工具？数据可视化工具和区块浏览器都是可以用来分析链上数据的工具，但它们的目的不同，提供的信息类型也不同。
数据可视化工具专注于以视觉格式表示数据，这可以使其更容易理解和识别趋势和模式。相比之下，区块浏览器是在线工具，允许用户浏览区块链并查看有关特定区块、交易和地址的信息。它们为访问区块链上的数据并与之互动提供了一个用户友好界面，但它们通常不包括高级分析或可视化功能。一般来说，数据可视化工具可以与区块浏览器结合使用，以获得对区块链上数据的更全面的了解。
在讨论 web3 和数据科学的未来时，有四点需要思考。
这是因为准备采用 web3的组织将大量需要在数据分析、解释以及利用手头数据创造产品和服务方面具有丰富经验的人，同时将人工智能和 ML 纳入方程式。
用户和数据科学家将从 web3 中获得经济利益。公司将可以选择直接从用户那里购买数据（允许数据所有者将他们的数据卖给他们想要的人），将这些新的数据集与现有的数据集结合和混合，以改善学习模型，然后在公开市场上出售新的见解。
数据科学家可以应用人工智能更彻底地理解 web3 上的特定客户需求。数据公司可以创建语言模型，带来 "语义理解"。 因为 web3 是以个人或用户为中心的，由于数据与用户互动相关，他们可以创建专门针对用户的解决方案。数据公司还可以从原始数据中提取洞察力，然后将这些洞察力转化为更好的产品建议，主要根据客户的期望来提升客户体验。
在 web3 时代，数据科学家将对全球经济产生更大的影响。他们将发展成为新的 "神经元"，可以协助创建内容或人工智能模型，与其他人工智能模型协调，解决更复杂的问题或企业或组织的潜在风险。
推荐阅读
#GameFi Analysis
#Wallet Analysis
#Footprint Analytics for SQL
Footprint Analytics 是首家 Crypto 领域支持无代码数据分析平台。平台还提供一个统一的数据 API，让用户可以快速检索超过22条公链生态的 NFT，GameFi 以及 DeFi 数据。
如果您对该课程有任何反馈或建议，您可以通过以下方式联系我们。
Footprint Website: https://www.footprint.network
Discord: https://discord.gg/3HYaR6USM7
Twitter: https://twitter.com/Footprint_Data
此文章是 #Web3 data 系列 的其中一个章节。
链上数据指的是记录在区块链上的数据。由于区块链是一个分布式数据库，链上数据是公开的，任何人都可以访问。
Web3 和 web2 是万维网的不同版本，其中 web3 是最新和最先进的版本。两者之间的一些主要区别包括以下几点：
Web3 是去中心化的，而 web2 是中心化的。这意味着在 web3 中，数据和服务是由一个分布式的节点网络提供的，而不是由单一实体提供的。这使得 web3 更具备适用性，不容易受到审查或故障的影响，但也更复杂，更难控制。
Web3 是建立在区块链技术上的，而 web2 是建立在传统的客户端-服务器架构上的。这意味着，在 web3 中，数据是使用加密算法存储和传输的，而不是由中央服务器存储和传输的。这使得 web3 更加安全和透明，但也更加缓慢和昂贵。
Web3 的重点是实现新类型的应用和服务，而 web2 的重点是改进现有的应用和服务。这意味着 web3 更具实验性和前瞻性，而 web2 则更成熟和稳定。
这些差异对每个环境中的数据分析方式都有影响。在 web3 中，数据分析更专注于理解去中心化网络和底层区块链技术的行为。这通常涉及使用先进的技术，如机器学习和网络分析，以确定数据的模式和趋势。在 web2 中，数据分析更专注于理解用户的行为和他们使用的应用程序。这通常涉及到使用传统技术，如统计分析和数据可视化，以了解用户行为并确定趋势和洞察力。
要做链上数据分析，你需要收集和组织相关数据，然后使用工具和技术，如数据可视化和统计分析，以确定模式和趋势。这可以帮助你更好地了解区块链网络及其用户的行为，以及对市场的未来方向做出预测。在某些情况下，你可能还想使用机器学习技术来自动化分析过程，并识别数据中更复杂的模式。
链上数据主要有两大类型
原始数据
抽象数据
我们单独列出这样的类别，是因为事实上，所有的计算指标都只是原始数据的抽象。链上原始数据指的是记录在区块链上的未经处理的数据。这些数据包括个人交易的信息，如交易的发送方和接收方以及被转移的加密货币的数量。另一方面，经济数据来自原始数据，包括特定加密货币的供需信息，以及其市值和交易量。
经济数据并不只是对原始数据的抽象，而是使用各种技术和指标进行计算。例如，市值是通过将加密货币的总供应量乘以其当前价格来计算的，而交易量是通过对特定时期内的交易总量进行加总来计算的。其他指标，如代币释放速度和网络价值（TVL）与交易比率，可以使用更复杂的公式计算，考虑到各种因素，如交易数量和整体网络活动。
总的来说，经济数据提供了一个更高层次的加密货币市场的观点，对于了解市场趋势和做出投资决策是非常有用的。然而，需要注意的是，经济数据并不总是准确或完整地代表基础市场，应谨慎使用。
链上数据的索引有几种不同的解决方案，包括中心化和去中心化的选择。中心化的解决方案通常涉及一个收集和组织数据的单一实体，而非中心化的解决方案则使用分布式的节点网络来索引数据。索引解决方案的一些例子包括区块浏览器，它允许用户搜索和浏览区块链，以及索引服务，它为开发者提供 API 和其他工具，以访问和分析链上数据。
我们可以使用区块链技术制作一个去中心化的分析解决方案，但这取决于系统的具体要求和限制。使用去中心化方法的一个潜在好处是，它可以帮助确保被分析的数据的完整性和安全性。
然而，去中心化的系统在设计和实施上也可能更加复杂，并可能需要额外的计算能力和存储资源。就性能而言，在某些情况下，去中心化的系统可能比中心化的解决方案慢。但这也取决于各种因素，如正在使用的具体算法和数据结构，以及系统的整体设计。最终，使用去中心化方法的决定将取决于分析解决方案的具体需求和目标。
在链上数据分析中，有许多不同的方法可以应用。一些常见的例子包括：
描述性分析，包括趋势总结和说明数据，可以包括计算基本统计数据和生成可视化的报表。这种类型的分析对于获得数据的总体情况很有用，可以帮助识别趋势和模式。
探索性分析，涉及对数据进行更深入的探索，可以包括聚类和降维等内容。这种类型的分析对于发现数据中隐藏的模式和关系是很有用的，并且可以帮助产生进一步调查的假设和想法。
推理分析，涉及使用统计技术，根据数据样本对人群进行推理。在这种分析类型中，通常会应用不同的统计方法。这可能包括计算诸如平均值、中位数、模式和标准差的方法，以及测试假设和进行回归分析的工具。 这种类型的分析有助于对数据进行预测和归纳，并能帮助识别不那么明显的趋势和模式。
预测性分析，涉及使用机器学习算法，根据数据对未来事件或结果进行预测。这种类型的分析可用于识别数据中的趋势和模式，并可用于做出预测或建议。通常包括聚类、分类和回归等技术，这些技术可用于识别数据中的模式和关系。
您也可以通过以下视频教程，了解如何通过链上地址追踪做异常检测。
链上数据分析的具体方法将取决于分析的目标和要求，以及数据本身的性质。
接下来，让我们来谈谈数据可视化的问题。它是一种常见的分析工具，可用于以视觉格式表示复杂的数据。这可以包括像图表、图形和地图这样的工具，它们可以帮助识别数据的趋势和模式。例如，线图可以用来显示特定加密货币的价格随时间变化的趋势，而柱状图可以用来比较不同加密货币的市值。数据可视化工具还可以用来创建互动式可视化，这使得用户可以更深入地探索数据，并与之进行实时互动。这对于识别从原始数据中可能无法立即看出的关系和模式很有用。
有人可能会问--既然区块浏览器已经返回了详尽的信息，我为什么还要使用可视化工具？数据可视化工具和区块浏览器都是可以用来分析链上数据的工具，但它们的目的不同，提供的信息类型也不同。
数据可视化工具专注于以视觉格式表示数据，这可以使其更容易理解和识别趋势和模式。相比之下，区块浏览器是在线工具，允许用户浏览区块链并查看有关特定区块、交易和地址的信息。它们为访问区块链上的数据并与之互动提供了一个用户友好界面，但它们通常不包括高级分析或可视化功能。一般来说，数据可视化工具可以与区块浏览器结合使用，以获得对区块链上数据的更全面的了解。
在讨论 web3 和数据科学的未来时，有四点需要思考。
这是因为准备采用 web3的组织将大量需要在数据分析、解释以及利用手头数据创造产品和服务方面具有丰富经验的人，同时将人工智能和 ML 纳入方程式。
用户和数据科学家将从 web3 中获得经济利益。公司将可以选择直接从用户那里购买数据（允许数据所有者将他们的数据卖给他们想要的人），将这些新的数据集与现有的数据集结合和混合，以改善学习模型，然后在公开市场上出售新的见解。
数据科学家可以应用人工智能更彻底地理解 web3 上的特定客户需求。数据公司可以创建语言模型，带来 "语义理解"。 因为 web3 是以个人或用户为中心的，由于数据与用户互动相关，他们可以创建专门针对用户的解决方案。数据公司还可以从原始数据中提取洞察力，然后将这些洞察力转化为更好的产品建议，主要根据客户的期望来提升客户体验。
在 web3 时代，数据科学家将对全球经济产生更大的影响。他们将发展成为新的 "神经元"，可以协助创建内容或人工智能模型，与其他人工智能模型协调，解决更复杂的问题或企业或组织的潜在风险。
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![Cover image for 1.5[Intermediate] Iceberg-Trino 如何解决链上数据面临的挑战](https://img.paragraph.com/cdn-cgi/image/format=auto,width=3840,quality=85/https://storage.googleapis.com/papyrus_images/5f9d4430fcd78103e346b51a95d59f17df5ed3a8d9b08ea412a1d2ba116f9247.jpg)
Footprint Analytics1.5[Intermediate] Iceberg-Trino 如何解决链上数据面临的挑战
此文章是 #Web3 data 系列 的其中一个章节。链上数据处理面临的挑战区块链数据公司，在索引以及处理链上数据时，可能会面临一些挑战，包括：海量数据。随着区块链上数据量的增加，数据索引将需要扩大规模以处理增加的负载并提供对数据的有效访问。因此，它导致了更高的存储成本；缓慢的指标计算和增加数据库服务器的负载。复杂的数据生产流程。区块链技术是复杂的，建立一个全面和可靠的数据索引需要对底层数据结构和算法有深刻的理解。这是由区块链实现方式的多样性所决定的。举一个具体的例子，以太坊中的 NFT 通常是在遵循 ERC721 和 ERC1155 格式的智能合约中进行创建的，而像Polkadot 上通常是直接在区块链运行时间内构建的。对于用户来说，不管是任何形式的存在，这些数据应该被视为 NFT 的交易，需要被存储，并且处理为可读状态，方便分析以及进行计算。集成能力。为了给用户提供最大的价值，区块链索引解决方案可能需要将其数据索引与其他系统集成，如分析平台或 API。这很有挑战性，需要在架构设计上投入大量精力。随着区块链技术的使用越来越广泛，存储在区块链上的数据量也在增加。这是因为更多的人在...
Footprint Analytics区块链游戏概览：回顾 2023，展望 2024
作者：lesley@footprint.network 数据来源：区块链游戏年报关键要点今年，比特币（BTC）市值从上年的低谷中强劲回升，相较之下，区块链游戏市场的增长虽然较为平淡，但年末也迎来了显著的上升势头。今年的游戏中，仅有 6% 的游戏拥有超过 1,000 个活跃钱包，相比去年的 10% 有所减少。2023 年，尽管整体交易量比 2022 年的高点有所下降，交易次数却相对稳定。2023 年，区块链游戏行业正在发展，而 AI 也在深刻改变着这一行业。Layer 2 区块链也发展迅速，但 BNB 链等老牌区块链仍占据市场。市场正在期待顶尖区块链游戏的出现，GambleFi 或许将迎来增长，但仍需面对监管挑战。在用户获取上，利用 Telegram 和 X（Twitter）等社交平台平台来触达庞大用户群体已成为一种趋势区块链游戏是 Web3 领域对于大众普及的重要催化剂，在简化复杂概念、让人们理解区块链技术上发挥着重要作用。与其他领域不同，传统游戏里早已存在的游戏货币和道具概念，使区块链游戏成为普罗大众更易理解和接受的 Web3 普及方案。 尽管 2023 年区块链游戏市场交易量...
Footprint Analytics如何使用Footrace 钱包监控功能和设置自定义的交易警报
本文将介绍如何使用 Footrace 监控 CEX 的钱包地址并设置自定义警报。 2022-06-12 本文将介绍如何使用 Footrace 监控 CEX 的钱包地址并设置自定义警报。 什么是 Footrace？ Footrace (Foot Trace) 是一个多链的钱包追踪监控平台，可以监控CEX、DEX、鲸鱼、聪明钱、或任何你想关注的地址的钱包。 Footrace 帮助投资者保护他们的投资并监控异常的市场和资金流动。您可以设置自定义警报，通过电子邮件、电报、Discord、SMS 等向您发送重要的资金流通知和警报。Footrace 中心化交易所监控页Footrace目前监控了 122 交易所的资金流活动及其钱包余额。包括了中心化和去中心化交易所的地址数据。由于这些交易所和基金可能会添加新的钱包地址，用户可以使用Footrace的钱包地址的功能来添加 Footrace 缺少的任何钱包地址。Footrace 地址提交工具 如何开始监控?钱包余额在监控交易所时，钱包余额是需要仔细关注的指标之一。具有大量钱包余额的交易所通常意味著有大量的客户，并反映出市场对此加密货币交易所的高度信...
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