作者：0x解码
职业开展 14 年,从最初的炒作逐渐转为实践运用。区块链数据剖析能够从链上宏观、项目协议、地址三个层面进行。链上宏观能够比较不同链的目标。项目协议需求深化了解事务逻辑。地址剖析能够进行多维度的标签标示。未来值得重视的几个方向是比特币 Layer 2 扩容计划、以太坊质押数据和账户笼统多签地址。总体来说，区块链数据商场开展空间巨大。
简介
假如把 Bitcoin 的正式布置作为职业诞生的元年，跟着区块链职业长达 14 年的开展历程，从最初单纯的炒作和投机生意，逐渐演变为具有实践运用场景的技能理念，特别是 Decentralized finance (DeFi) 理念被用户所认可和承受之后，使得价值回归到链上，链上的数据因此也逐渐成为投资者和开发者重视的焦点。
《泰晤士报》2009 年 1 月 3 日的头版文章标题 – 财务大臣站在第二轮救助银行的边际
虽然与当时互联网中的大数据体量相比，区块链的数据规模还比较有限，从原始数据上看也较为单一，但是在实践剖析和解读过程中，由于数据输入端相对自由且包括很多不易了解的字节码，许多剖析师和开发者往往需求花费很多时刻去解析和运用。从工作经历来看，笔者以为能够从事务层面对区块链数据进行分类，以便更好地了解：
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链上宏观
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项目协议
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地址剖析
区块链网络从宏观到微观能够分为三个层面，网络层面由多个协议组成，每个协议又由多个地址的活动构成。现在针对消费者的区块链数据剖析产品，大多深耕在这三个层面的某一详细场景。接下来笔者迁就每个层面所对应的事务逻辑和运用形状进行论述。
链上宏观
从网络层级来看，能够进一步细分为：
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Bitcoin (UTXO 模型)
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Ethereum 为主的 Ethereum Virtual Machine (EVM)
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其他非 EVM 架构的公有链(例如以 Rust 语言开发的 Solana、模块化公链 Cosmos 生态、承继 Libra 的 Move 语言体系等)。
一般作为对比，咱们能够考察用户数、买卖数、买卖价值和买卖费用这四个目标，并在此基础上进行二次剖析，举几个简略的比方：
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依据布置合约的用户数和买卖数，评估开发者在该网络上的活跃程度；
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经过买卖的时刻间隔计算出每秒买卖数 (TPS)，以判别网络处理买卖的性能；
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计算买卖金额和买卖数的比值，得到均匀每笔买卖的金额，过多低价值买卖实践上是对网络的担负；
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调查一段时刻内的买卖费用总额，评估网络的火爆程度，与买卖数不同，买卖费用的低谷代表用户买卖的急切性较低。
数据来历：Dune
对数据运用者来说，网络层面的数据能够在很多公链中进行挑选时供给辅助，依据本身状况挑选更适宜的公链进行开发或运用，并捉住最佳时机参与其间。
项目协议
对项目协议的分类就十分广泛，包括 DeFi、Game、Non-Fungible Token (NFT)、Decentralized Identity (DID) 等等，新的类别也在不断出现，所以在这儿不详细打开某一类，而是谈谈剖析项目协议数据过程中的几点经历：
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一般一个完好的协议会由多个事务合约组成，大部分需求深化阅览文档(文档明晰并及时更新很重要)并且结合自己的运用才能更好地了解项目。
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同一范畴的产品事务逻辑会趋同，比方所有 DEX 的事务中心都是买卖和流动性，了解头部产品后再解析整个范畴的其他项目会相对简略。或从项目方本身考虑，他们对自己的数据比较了解，但总期望了解更多竞争对手和职业现状，这时笔直范畴的数据就很有价值。
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当时大多项目包括许多链下数据，如团队和融资信息、交际媒体数据、用户网站操作数据、内部订单信息等，有的是公开的，有的是非公开的，这在剖析项目时会有局限。但跟着职业开展，更多事务数据会逐渐上链，由于用户运用区块链的意图之一便是更加公开通明。
数据来历：Dune
一个典型比方是在 DeFi Summer 中，SushiSwap 向 UniSwap 建议挑战，两者的链上买卖额和买卖数曾一度附近，但深化剖析能够发现，UniSwap 的独立用户数远高于SushiSwap，即 SushiSwap 的大部分买卖和流动性来自较少的用户，这儿的原因是 Sushi Token 的发行机制刺激了资金流入，但后续由于经济模型无法继续，资金又回流到了 Uniswap。相似状况当时也反映在 OpenSea 和 Blur 的数据上，前者散户买卖居多，后者专业用户买卖居多。（留意！这儿没有对项目进行价值判别，而是说明从数据中能够反映出用户行为差异。）
数据来历：Dune
地址剖析
从较为流行的 EVM 架构公链来看，地址现在分为两种类型，Externally Owned Accounts (EOA) 和 Contact Account (CA)。针对地址的数据产品现有的事务形状，笔者以为首要有：
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财物看板(多用于钱包展现财物状况)
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买卖记载(多用于显现徽章和奖赏证明，如空投或 DID)
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标签体系(多维度标签进行引荐或风控)
数据来历：DeBank
这儿首要谈谈标签这个维度。当时在消费端数据产品中标签十分要害，例如对用户来说，0xd8dA6BF26964aF9D7eEd9e03E53415D37aA96045 一看无法了解其含义，但显现为 vitalik.eth (Ethereum 创始人) 则能够当即识别。当然这仅仅很多标签维度中的一个。笔者归纳了地址标签的几个维度：
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实体标签(表明何人)
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行为标签(做过什么)
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状况标签(当时或过去状况)
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猜测标签(未来或许做什么)
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其他标签(用户定义及难分类标签)
数据来历：OKLink
现在大都数据产品仅仅简略展实际体标签，然后经过行为和状况标签显现资金流向，深度发掘还不够，比方买卖建议时显现对手方地址年龄、财物和买卖目标数，提示用户留意危险；或者依据用户过往买卖行为引荐相似的项目，比方参与多个 NFT 的铸造的地址能够向其引荐今天最多地址正在铸造什么 NFT，这样能够节约用户查找时刻。丰厚的数据支持能为产品供给更强壮的算法服务。
个人观念
最后，笔者想谈谈未来 1-2 年内，在事务数据方面个人比较重视的三个方向：
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Bitcoin Layer 2 (包括其他扩容计划产生的数据)
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Ethereum Staking (Beacon Chain 数据)
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Account Abstraction (根据 ERC-4337 提案的账户笼统和多签地址数据)
比特币二层（Bitcoin Layer 2）
关于 Ordinals 这种为 Bitcoin 网络最小单位“sat”编配编号的计划， Bitcoin 社区观念纷歧，但其火热为 Bitcoin 生态增加了幻想空间和矿工收入(买卖费用)。从区块空间和买卖数量来看，Ordinals一度使买卖费超过了区块收入，但 Bitcoin 网络明显无法承载更多用户完成财物买卖。即使 Bitcoin 的点对点支付故事已被数字黄金一致所取代，跟着区块奖赏折半， Bitcoin 网络算力也将面对巨大挑战。收入减少且竞争加重必然会筛选一部分算力。当区块奖赏简直能够疏忽时，买卖费将成为矿工的首要收入来历。假如网络买卖量和费用没有稳步增加，投射到实际便是矿工收入不稳，这会影响网络的多样性和鲁棒性。在这种状况下，未来的可信扩容就显得尤为重要，现在得到社区比较多一致认可的是 Lightning Network 闪电网络的计划。
以太坊质押（Ethereum Staking）
作为整个 Ethereum 生态最底层的价值存储，Beacon Chain 的数据可谓是承载了最多资金的数据事务之一，但由于一致层和执行层结构不同，现有数据渠道尚未很好出现两者的资金流动关系，当时 Ethereum 的质押率在 20% 左右，这在 POS 一致机制中是一个相对较低的比率，特别是自从上海升级敞开质押提款之后，质押的净流入量是在缓步提高的，所以笔者以为这部分的商场有望长期吸纳沉积资金，且开展空间巨大。
数据来历：beaconcha.in
账户笼统 (Account Abstraction)
在当时数据剖析视角下，大大都项目协议只把 EOA 地址作为用户账户，但跟着财物安全和运用门槛，可编程账户被提出进行笼统，从事务角度来看，CA 作为用户账户后剖析的逻辑产生了一些改变，CA 在 EVM 中无法主动建议买卖，那么就需求有一个 EOA 作为建议地址调用 CA 再去调用其他 CA，这个 EOA 能够是不同的地址，也能够不是 CA 的多签地址之一，关于这些买卖，剖析的逻辑就会发生改变。当然现在 ERC-4337 还在草稿之中，所以大部分开发者仅仅是在文章中和会议中听过，并没有真正开始运用它，在链上数据事务中这也是一个较为早期的笔直赛道。
数据来历：Dune
最后，我想打一个不是很严谨的比方，假如一个职业的数据商场终究会占到这个职业总规模的 8%，那么当时 1 trillion 市值（咱们在 2020 年年初到 2021 年年底两年整的时刻经历了从低谷 200 billion 到 2 trillion 的 10 倍增幅）的加密职业大约能够容纳 80 billion，这在未来还有十分大的用户和资金增加空间，数据赛道现在仅完成了数据存储的去中心化，数据计算和数据验证还有数据处理等等很多阶段需求更多的创意。
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