Binance 和 Bigone 链上数据分析方法
链上数据分析已成为加密货币领域不可或缺的研究工具，它通过直接审视区块链上记录的交易和智能合约交互，为我们提供了对网络运行机制、用户行为模式以及潜在安全漏洞的深度洞察。与传统的金融市场分析不同，链上数据分析具备透明、公开且不可篡改的特性，使得我们能够以前所未有的精确度追踪资金流动、评估网络健康状况以及预测市场趋势。
本文将聚焦于 Binance Smart Chain (BSC) 和 BigONE Chain 这两条公链，深入探讨如何运用链上数据分析技术来提取关键信息，并挖掘潜在价值。我们将探讨如何利用区块链浏览器、API接口、以及专门的链上数据分析平台，对这两条链上的交易数据、智能合约活动、代币持有情况等信息进行细致的分析。通过对这些数据的解读，我们将能够更好地理解BSC和BigONE Chain生态系统的发展状况、用户参与度以及潜在的投资机会。
我们将探讨以下几个方面的链上数据分析应用：
- 交易分析： 追踪链上交易的来源、目的地、交易金额和频率，以识别大规模交易、资金流动模式以及潜在的市场操纵行为。
- 地址分析： 分析特定地址的交易历史、代币持有情况和交互行为，以识别活跃用户、鲸鱼账户以及潜在的欺诈行为。
- 智能合约分析： 分析智能合约的部署、调用和状态变化，以评估合约的安全性、功能以及用户对其的接受程度。
- 代币分析： 追踪代币的发行、转移和持有情况，以评估代币的流动性、市值以及用户对其的兴趣。
通过深入分析BSC和BigONE Chain的链上数据，我们可以为投资者、开发者和研究人员提供有价值的 insights，从而帮助他们做出更明智的决策，并更好地参与到区块链生态系统的建设中。
数据来源
链上数据分析的首要任务在于获取真实且可靠的数据源。对于旨在分析 Binance Chain（包括其演进后的 BNB Chain）和 Bigone Chain 的研究者而言，存在多种数据获取途径：
- 区块链浏览器： 区块链浏览器是便捷的数据入口。针对 BNB Chain，BscScan 是常用的浏览器；针对 Bigone Chain，BigoneScan 提供相似功能。这些浏览器不仅提供交易历史、区块详情、账户余额等核心数据的直观展示，还常常提供 API 接口，使开发者能够通过编程方式自动化地提取链上数据。这些 API 接口支持多种查询参数，允许用户根据特定条件过滤和检索数据，从而高效地构建自定义的数据分析流程。
- 节点 API： 运行 Binance Chain 或 Bigone Chain 的完整节点，是获取链上数据的另一种方法。通过节点的 API 接口，研究者可以绕过中间层，直接与区块链网络交互，获取最原始、最全面的数据。这种方法需要更深入的技术知识，包括节点配置、API 调用和数据解析。同时，运行节点需要充足的计算资源和存储空间，以应对不断增长的区块链数据量。尽管存在挑战，直接访问节点 API 能够实现对链上数据的精细化控制，并为高级数据分析提供基础。
- 第三方数据提供商： 市场上涌现出许多专业的数据提供商，例如 Nansen 和 Glassnode，专注于链上数据的收集、清洗和分析。这些服务商通常会对原始区块链数据进行预处理，例如地址标签、交易分类和实体识别，从而简化数据分析流程。它们还提供高级指标和可视化工具，帮助用户更深入地理解链上数据。选择第三方数据提供商通常意味着需要订阅付费服务，但可以节省大量的数据处理和分析成本，特别适合没有足够技术资源或时间的研究者。这些平台提供的聚合数据和分析工具可以加速研究进程，发现潜在的投资机会或市场趋势。
数据分析工具
选择合适的工具能显著提高链上数据分析的效率和深度。根据分析需求和技术背景，可选择以下常用工具：
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编程语言：
Python 是进行链上数据分析的首选语言，尤其适合处理复杂的数据逻辑和自定义分析需求。它拥有庞大且活跃的社区，提供丰富的库支持。
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web3.py：用于与以太坊及其他以太坊兼容的区块链进行交互。该库允许你连接到区块链节点，读取链上数据，并进行交易签名和广播。它抽象了底层的 RPC 调用，使得与区块链交互更为简洁高效。 -
pandas：强大的数据处理和分析库。它提供灵活的数据结构 (如 DataFrame) 和数据操作功能，可以高效地清洗、转换和聚合链上数据，为后续分析提供便利。 -
matplotlib和seaborn：用于创建各种类型的数据可视化图表。链上数据分析的结果通常需要通过可视化展示，以便更直观地理解数据背后的含义和趋势。这两个库提供了丰富的绘图选项，满足不同场景下的可视化需求。 -
其他库：例如
requests用于HTTP请求获取API数据，NumPy用于数值计算，scikit-learn用于机器学习建模。
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数据库：
将链上数据存储到数据库中，可以方便后续的快速查询、聚合和分析。数据库的选择取决于数据量、查询复杂度以及团队的技术栈。
- PostgreSQL：一种强大的开源关系型数据库，支持复杂的 SQL 查询和事务处理。PostgreSQL 可以通过扩展支持 JSON 数据类型，方便存储和查询链上数据。
- MySQL：另一种流行的开源关系型数据库，适用于中小型项目。MySQL 易于安装和使用，并且拥有广泛的社区支持。
- ClickHouse：一种高性能的列式数据库，专门为分析型查询而设计。ClickHouse 擅长处理大规模数据集，并能提供亚秒级的查询响应时间，适用于对性能要求较高的链上数据分析场景。
- NoSQL 数据库：如 MongoDB 和 Cassandra，适用于存储非结构化的链上数据，例如事件日志和交易记录。
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数据分析平台：
一些数据分析平台，如 Dune Analytics 和 Nansen，提供了 SQL 查询界面和可视化工具，用户可以直接在平台上探索和分析链上数据。
- Dune Analytics：允许用户使用 SQL 查询 Ethereum、Polygon、Optimism 等区块链上的数据。它提供了一个用户友好的界面，可以轻松地创建自定义查询和可视化图表，并分享分析结果。
- Nansen：专注于智能资金追踪和链上行为分析。它提供了丰富的链上数据标签和分析工具，帮助用户识别市场趋势、发现投资机会和评估风险。
- Glassnode：专注于比特币及其他加密货币的链上数据分析。提供各种链上指标和图表，帮助投资者了解市场状况和长期趋势。
链上数据分析方法
账户分析
账户分析是链上数据分析不可或缺的核心组成部分，它为理解区块链网络中的个体行为和整体趋势提供了关键视角。通过深入剖析链上账户的交易历史、余额动态、智能合约交互以及其他相关数据，我们能够精准识别不同类型的用户，例如活跃的交易员、专业的做市商、积极的协议参与者、长线投资者以及其他各类实体。
- 余额分析： 监测账户的余额变化是识别潜在市场动态的关键方法。通过追踪资金的大额流入和流出，可以及时发现可能预示市场趋势转变的重要信号。例如，巨额资金流入某个特定账户可能表明该账户所有者对特定资产或协议的强烈信心，而大规模资金流出则可能暗示潜在的抛售压力或风险规避行为。
- 交易频率分析： 分析账户的交易频率有助于区分不同类型的参与者。高频交易的账户通常与交易员或做市商相关联，他们频繁地进行买卖操作以利用市场波动或提供流动性。相反，低频交易的账户更有可能属于长期投资者，他们持有资产的时间较长，并且交易频率较低。还可以分析交易时间间隔的分布，以了解交易者的交易习惯和策略。
- 交易对手分析： 深入分析账户的交易对手能够揭示其参与的生态系统和复杂的交互关系。通过追踪与特定账户进行交易的其他账户，可以构建一个网络图，展示该账户与其他实体之间的连接。这种分析有助于识别账户所参与的DeFi协议、交易平台、或其他区块链应用，从而更全面地了解其活动范围和影响力。还可以通过分析交易对手的属性（例如，交易频率、余额、交易对手），来推断账户的交易策略和投资偏好。
交易分析
交易分析是深入了解区块链网络活动的关键环节，它通过对链上交易数据的挖掘，揭示网络运行状态、用户行为模式以及潜在的市场趋势。通过分析交易量、交易费用、交易类型等关键指标，我们可以更全面地评估区块链网络的健康状况和应用价值。
- 交易量分析： 监测区块链网络中交易数量的变化是评估网络活跃度的重要指标。交易量激增可能预示着市场情绪高涨或特定事件的发生，例如新项目的发布、市场炒作或者大规模的资金转移。相反，交易量下降可能表明市场兴趣减退或网络拥堵问题。通过对历史交易量数据的分析，我们可以识别出周期性模式，并预测未来的市场趋势。还可以细分交易量，例如区分交易所的交易量和去中心化应用的交易量，以便更准确地了解不同类型活动的贡献。
- 交易费用分析： 交易费用，也称为 Gas 费，是用户在区块链网络上进行交易所需支付的费用。交易费用的高低直接反映了网络的拥堵程度。当网络拥堵时，用户需要支付更高的 Gas 费才能使自己的交易优先被矿工或验证者处理。因此，交易费用的飙升通常意味着网络处于高度使用状态，而交易费用的下降则可能表明网络相对空闲。对交易费用进行分析可以帮助我们了解网络的运行效率和可扩展性，同时也可以作为用户选择最佳交易时机的参考依据。进一步地，可以分析不同时间段的Gas价格，预测未来的交易成本，并优化交易策略。
- 交易类型分析： 区块链上的每一笔交易都代表着用户在链上进行的操作。通过分析交易的类型，我们可以深入了解用户在链上进行的操作，例如代币转移、智能合约调用、去中心化应用（DApp）交互等。代币转移表明用户在进行资产的转移和交易，而智能合约调用则表明用户在与智能合约进行交互，例如参与去中心化金融（DeFi）应用或使用区块链游戏。通过对交易类型的分析，我们可以了解不同类型应用的受欢迎程度，并评估区块链生态系统的发展状况。还可以分析特定智能合约的交易量，了解其使用情况和潜在风险。例如，如果一个智能合约的交易量突然激增，可能预示着该合约存在漏洞或者被恶意利用的风险。
合约分析
合约分析是区块链技术，特别是去中心化金融（DeFi）领域中不可或缺的链上数据分析环节。通过深入剖析智能合约的源代码、存储状态以及交易交互记录，可以全面评估合约的功能特性、安全稳健性以及潜在风险因素，为用户和开发者提供决策依据。
- 合约代码分析： 对智能合约的源代码进行细致的审计审查，旨在识别并揭示潜在的安全漏洞、编码缺陷以及其他可能被恶意利用的安全风险。代码审计不仅关注已知的漏洞模式，还包括对新型攻击向量的探索，确保合约的安全可靠性。
- 合约状态分析： 持续监测智能合约的内部状态变化，能够实时掌握合约的运行状况、关键指标以及用户参与程度。状态分析涉及对合约变量、余额、事件日志等信息的追踪，从而了解合约的健康状况和性能表现。
- 合约交互分析： 通过深入分析用户与智能合约之间的交易交互记录，可以全面了解合约的实际使用情况、用户行为模式以及资金流动情况。交互分析可以揭示热门功能、用户偏好以及潜在的恶意活动，帮助开发者优化合约设计和提升用户体验。
网络分析
网络分析是理解区块链交互的强大工具。它将区块链网络抽象为一个图结构，其中每个账户代表一个节点，而交易则构成节点之间的边。通过深入分析这个图的结构和各种属性，可以有效地识别隐藏的社区、发现关键的影响力中心，并揭示潜在的网络行为模式。
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中心度分析：
中心度分析旨在量化网络中节点的重要性。常用的中心度指标包括：
- 度中心度： 表示一个节点直接连接的其他节点的数量。度中心度高的节点通常在网络中拥有较多的直接交互。
- 介数中心度： 衡量一个节点出现在网络中其他两个节点之间最短路径上的次数。介数中心度高的节点在网络信息传递中扮演着重要的桥梁作用。
- 接近中心度： 衡量一个节点到网络中所有其他节点的平均距离。接近中心度高的节点可以更快地与其他节点进行通信。
- 特征向量中心度： 根据相邻节点的中心度来分配分数。连接到高分节点的节点比连接到低分节点的节点得分更高。 该算法在区块链分析中，能够更全面的评估节点的影响力。
- 社区发现： 社区发现算法旨在将网络划分为不同的社区或集群，每个社区内的节点之间的连接比社区外的节点更紧密。常用的社区发现算法包括 Louvain 算法、Label Propagation 算法等。在区块链网络中，社区可能代表具有相似交易行为的用户群体、围绕特定智能合约形成的生态系统，或是参与特定去中心化应用 (DApp) 的用户集合。通过识别这些社区，可以更好地理解用户之间的关联关系和网络结构。
- 影响力分析： 影响力分析旨在评估网络中节点的影响力或传播能力。这可以通过多种方法实现，例如 PageRank 算法、HITS 算法等。在区块链网络中，影响力可以体现在交易量、活跃度、信息传播能力等方面。了解节点的影响力可以帮助识别网络中的关键参与者，例如大型交易所、知名项目方或具有高度影响力的个人用户。通过分析这些参与者的行为，可以更好地预测市场趋势、评估项目风险和识别潜在的安全威胁。
BNB Chain（原 Binance Chain）链上数据深度分析
BNB Chain 作为领先的区块链网络之一，其庞大的用户基础和蓬勃发展的生态系统使其成为链上数据分析的重要目标。通过对链上数据的深入挖掘，可以洞察 BNB Chain 的健康状况、用户行为以及未来发展趋势。以下列出了几个关键的分析维度：
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DeFi 协议深度剖析：
针对 BNB Chain 上主流的 DeFi 协议，如 PancakeSwap、Venus、Beefy Finance 等，进行更全面的数据分析。除了 TVL（总锁定价值）、交易量和用户参与度之外，还应关注：
- 收益率变化： 追踪各协议的收益率波动，评估其吸引力和可持续性。
- 流动性分布： 分析流动性池的构成，识别潜在的风险和机会。
- 治理参与度： 考察代币持有者参与治理的程度，衡量社区的活跃度和共识。
- 协议安全性： 关注协议的安全审计报告和漏洞披露情况，评估潜在的安全风险。
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GameFi 项目生态透视：
除了关注 BinaryX、MOBOX 等 GameFi 项目的用户活跃度、交易量和代币价格外，还需深入分析：
- 游戏内经济系统： 研究游戏内的代币经济模型，评估其可持续性和平衡性。
- NFT资产交易： 追踪游戏内 NFT 资产的交易量和价格，反映玩家对游戏资产的价值认可。
- 用户留存率： 分析用户的活跃度和留存率，评估游戏的长期吸引力。
- 社区活跃度： 考察游戏社区的活跃度和参与度，衡量玩家对游戏的忠诚度。
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跨链桥使用模式分析：
深入分析跨链桥的使用情况和交易量，不仅关注交易量，还要关注：
- 资金流向： 追踪资金在 BNB Chain 和其他链之间的流动方向，了解资金的偏好和投资趋势。
- gas费用对比： 比较不同跨链桥的 gas 费用，评估其效率和成本效益。
- 支持的资产种类： 考察跨链桥支持的资产种类，了解其适用范围和灵活性。
- 安全性评估： 关注跨链桥的安全审计报告和漏洞披露情况，评估潜在的安全风险。
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NFT市场深度挖掘：
分析 NFT 市场的交易量、价格和用户参与度，还需要关注：
- 不同系列NFT的表现： 追踪不同 NFT 系列的交易量和价格，识别热门项目和趋势。
- 蓝筹NFT的流动性： 考察蓝筹 NFT 的流动性，评估市场的成熟度和稳定性。
- 创作者收入： 分析 NFT 创作者的收入情况，反映平台的吸引力和激励机制。
- 新兴NFT应用场景： 关注 NFT 在游戏、艺术、元宇宙等领域的应用，探索新的增长点。
Bigone Chain 的链上数据分析
Bigone Chain 作为新兴的区块链网络，虽然与 BNB Chain 等成熟公链相比规模相对较小，但也具备自身独特的优势和发展机遇。针对 Bigone Chain 的链上数据进行深入分析，有助于我们更全面地了解其生态系统的运行状况、用户行为以及潜在的投资价值。
- Bigone 交易所活动分析： 通过深入分析 Bigone 交易所的链上交易数据，例如交易量、交易频率、交易对偏好等，可以有效评估 Bigone 交易所生态系统的活跃度和用户参与度。同时，还可以关注交易所的充提币数据，分析用户对不同资产的投资偏好。还可以结合链上数据分析交易所举办的各种活动，例如交易竞赛、空投活动等，评估这些活动对用户行为的影响。
- Bigone Chain 上的 DeFi 项目生态扫描： 尽管 Bigone Chain 上的 DeFi 项目数量可能相对较少，但对这些项目的深入分析至关重要。可以关注DeFi项目的种类，例如借贷、DEX、流动性挖矿等。分析每个DeFi项目的TVL（总锁定价值）、用户数量、交易量等指标，评估其发展潜力和市场竞争力。同时，还可以关注新出现的DeFi项目，评估Bigone Chain生态系统的创新能力。还需要关注DeFi项目的安全性，例如智能合约审计情况、漏洞披露情况等，评估用户参与DeFi项目的风险。
- 代币分布与治理结构洞察： 详细分析 Bigone Chain 上各类代币的分布情况，包括持币地址数量、持币集中度、大户持仓情况等，可以更深入地了解其社区结构和治理模式。例如，高持币集中度可能意味着治理权集中，需要关注社区治理的公平性和透明度。同时，还可以关注代币的流通情况，例如交易所流通量、DeFi协议锁仓量等，评估代币的市场流动性。还可以关注代币的用途，例如支付、治理、激励等，评估代币的价值支撑。
实际案例
以下列举一些实际的链上数据分析案例，展示了其在加密货币领域中的应用价值：
- 识别女巫攻击： 通过深入分析链上账户的交易模式、关联关系以及余额变化，可以精准识别参与空投活动或恶意利用协议漏洞的女巫账户。例如，可以检测是否存在大量地址由同一实体控制，并在短时间内进行大量低价值交易，从而判断其是否属于女巫攻击。
- 预测市场趋势： 通过持续监测链上大额资金（通常被称为“鲸鱼”）的流入和流出情况，并结合交易所的交易数据，可以更早地预测市场趋势的转变。分析巨鲸的资金动向可以帮助投资者更好地理解市场情绪和潜在的价格波动。
- 发现 DeFi 协议的漏洞： 通过对DeFi协议的智能合约代码进行严格审计和形式化验证，可以发现潜在的安全漏洞，例如重入攻击、溢出漏洞等，从而避免资金损失。链上数据分析还可以用于监测合约运行时的异常行为，进一步加强安全性。
- 评估 NFT 项目的价值： 通过分析 NFT 的交易历史、稀有度、持有者分布以及相关社区的活跃度，可以更全面地评估 NFT 项目的内在价值和潜在升值空间。例如，地板价的波动、交易量的变化、稀有属性的分布等都可以作为评估指标。
- 监测网络安全风险： 通过实时监测链上异常的交易活动，例如大规模的转账、未经授权的合约调用、以及与已知恶意地址的交互，可以及时发现并应对网络安全风险，保护用户资产安全。
风险提示
链上数据分析是加密货币领域的重要工具，但并非万能灵药。 其结果的可靠性受到多种因素影响，包括但不限于底层数据质量、所采用的分析方法、以及瞬息万变的市场环境。 因此，在应用链上数据进行决策时，务必充分认识并谨慎对待以下潜在风险：
- 数据偏差及局限性： 区块链上的数据虽然公开透明，但并非完美无缺。 交易广播到确认上链存在时间延迟，可能导致分析结果滞后。 特定交易平台或钱包的数据可能难以获取，造成数据缺失。 区块链浏览器的数据索引和API接口也可能存在局限性，影响数据完整性和准确性。某些匿名技术的使用也可能混淆交易关系，增加追踪难度。
- 隐私泄露风险： 区块链的公开性意味着所有交易记录都可追溯。 如果用户没有采取适当的隐私保护措施，例如使用混币器或新的钱包地址，其交易行为可能被关联到个人身份，从而暴露交易习惯、持仓数量等敏感信息。 地址聚类分析等技术也可能用于识别交易背后的实体。
- 解读偏差与主观性： 链上数据的解读具有一定的主观性。 相同的数据指标可能被赋予不同的含义，导致分析结论差异巨大。 仅凭链上数据难以准确判断交易目的，例如区分是机构投资者的买入还是交易所内部转移。 因此，在解读链上数据时，需要结合宏观经济形势、项目基本面、市场情绪等多方面信息，避免过度解读或片面理解。
- 市场波动与投资风险： 链上数据分析可以提供市场趋势的参考，但并不能保证投资收益。 加密货币市场波动剧烈，受政策变化、技术创新、黑客攻击等多种因素影响。 即使链上数据显示市场看涨，价格也可能因突发事件而下跌。 因此，应将链上数据分析作为辅助工具，结合自身风险承受能力，制定合理的投资策略，切勿盲目跟风或孤注一掷。
