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。
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），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，或者有人恶意篡改数据，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，防止篡改，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寨币上。
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。
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：
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。
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。
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
包括Excel、SQL、Python等工具的运用是否熟练，数据处理是否掌握。
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询的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。
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。
参考：
我主要使用Ruby来执行此操作，但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式，例如使用这个yaml文件，它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组，因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目，而且您最终需要稍后验证大小)。此外，0和1的索引变成了魔数(MagicNumber)，并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时，我的意思是head...”)。散列也不合适，因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题，但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类？ 最佳
我正在尝试使用Curbgem执行以下POST以解析云curl-XPOST\-H"X-Parse-Application-Id:PARSE_APP_ID"\-H"X-Parse-REST-API-Key:PARSE_API_KEY"\-H"Content-Type:image/jpeg"\--data-binary'@myPicture.jpg'\https://api.parse.com/1/files/pic.jpg用这个:curl=Curl::Easy.new("https://api.parse.com/1/files/lion.jpg")curl.multipart_form_
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