区块链:比特币半年翻三倍后动荡不止，大数据告诉你何时“上车”_比特币背后是谁控制的

我们不必知道现象背后的因果，我们只想让数据自己发声。那么，在区块链时代，如何让端对端加密的数据发声？

原创|阿常

在大数据时代，我们不必知道现象背后的原因，我们只要让数据自己发声。

维克托·迈尔-舍恩伯格《大数据时代》移动互联网、大数据技术的发展让我们享受着数据带来的红利，购物、打车、理财等等应用或者服务采集用户的信息，提供精准化、个性化的服务，给人们的生活带来了极大便利。

而这些便利背后，却是数据分析方放弃追求数据“结果”，选择追求一种“联系”，寻找数据之间的关联性，洞察我们的需求进而提供出更具针对性的服务。

而在区块链的网络中，数据呈现出端对端加密的特质，远比互联网数据更加严密，寻找这些数据背后的“结果”更是难上加难；但是对于从业者而言，找到这些数据之间的关联，提供“定制化服务”并研判发展趋势同样重要。

比特币网络交易费已下跌近90%至7美元左右:据CoinMarketCap数据显示，比特币交易费用正在直线下降，这使得网络使用起来更便宜，目前平均费用从 53 美元降至 7 美元，下降了 87%。另外，由于近期比特币价格暴跌和交易量下降，比特币链上交易额也从173 亿美元下降到 77 亿美元，降幅达到55%。其他链上指标也受到了影响，截至6月6日，比特币网络日均活跃地址数量已降至 940,000，与 5 月份的水平相当；日均新增地址数量也降至 372,000 个，回到 3 月份水平。[2021/6/7 23:18:46]

市场刚需，加密数据如何利用

大数据分析精髓在于挖掘数据与真实信息的关系。通过海量数据分析甚至某一特殊事件的数据解读，不再热衷于追求数据分析的精确度。单纯令数据发声，提供行动指南。

比特币已实现市值创历史新高 达1066.37亿美元:GlassNode数据显示，比特币的已实现市值（Realized Cap）（1d MA）创历史新高，达1066.37亿美元。（注：“已实现市值”是用比特币最后一次链上移动时的市场价格加总计算的市值）[2020/6/21]

而区块链数据由于其本身的匿名性特征，很多时候并不能轻易找到关联关系，但是通过过去某种现象背后数据的全面分析，就能为之后类似事件提供前瞻性建议或者预警。

区块链大数据技术已经广泛应用在交易所、钱包、安全机构的业务场景中，通过对交易信息特征的分析，可以得到交易与潜在风险的关联关系，规避掉黑客盗币、等等违法犯罪行为，并能够帮助用户挽回受损资产。

声音 | 比特币安全专家：近期使用比特币ATM的人数呈上升趋势:比特币安全专家Andreas M Antonopoulos指出，比特币的去中心化性质可以为中央政府对经济进行大规模控制的国家的公民提供帮助。顶级的加密货币及其底层的区块链技术具有透明性，可以帮助人们摆脱强大政客的控制。Antonopoulos表示，世界上有很多人没有接受过银行服务，对他们而言，在许多情况下，比特币是稳定的货币。他还进一步指出，最近使用比特币ATM的人数呈上升趋势。根据跟踪网站Coinatmradar的数据，新安装的比特币ATM的数量一直以稳定的速度增长。目前，在73个国家/地区中约有6835个比特币ATM。(AMBcrypto)[2020/2/16]

Chaindigg创始人叶茂举例称，一些黑客在盗取数字货币后，有时会设定远高于市价标准的手续费，令矿工率先确认其交易，以便快速实现资金转移的目的。那么在面对一些不合常理的手续费时，交易所可以对这类地址进行区分处理，降低风险。

分析 | 比特币的情绪在2019年的75％的时间是保持正面的:根据Tie的一份报告，比特币的情绪在160天中有120天是正面的，这意味着比特币的情绪在2019年75%的时间都是正面的。尽管比特币的人气在过去几天有所下降，但自5月13日以来，比特币的人气一直保持积极。此外，可信交易所之间的总交易量也出现了增长。Tie在推特表示，“最值得信赖的交易所的实际交易量也在继续增加。 30天平均比特币交易量（蓝线）目前处于2018年7月以来的最高水平。“[2019/6/10]

区块链大数据，可以说是目前市场的刚需，可诞生于互联网的大数据技术仍需要做出一些改变，适应区块链数据的特征。

相比较互联网中的数据构成，区块链数据更具备规律性。所有信息都是按照区块组织排列，每个区块中包含着的交易数据都按照该公链所设定的逻辑排列，且大部分区块在时间中存在先后次序，那么在挖掘数据、查找数据的过程中能够精确规定到某一个时间节点；而互联网大数据则往往由于没有一致的标准和时序，产生诸多异构性数据，通过统一加工后方才能够分析。

区块链数据维度比互联网数据相对简单。区块链大数据能够划分的维度相对较少，一般分为交易发起方、交易接收方、交易时间、交易金额、交易频次等维度，简单的特征将有助于更好地对数据进行归类分析。

处理区块链大数据，了解数据特征只是基础，更重要的是需要保证两个关键因素：准确率、召回率。

如何保证数据分析精度？

区块链大数据不光要考虑数据的特征，同时也要考虑数据的准确性，以及在相关维度中信息的关联——其核心难度在于准确性、召回率的提升。

准确性又可以理解为真实性，即数据真伪。以比特币网络为例，在可抓取到的几亿条地址当中，存在一些地址、地址等，那么如果能够在分析数据时发现这些数据，无疑能够提高安全性，降低风险，只有准确率足够高时才能够发挥数据的真正作用。

但仅仅保证高准确性并不足够，召回率同样重要。在巨量的准确数据中仍只有一部分数据能够被分析出来，而某些特征不清晰的数据则无法被解读。以比特币网络为例，某些地址交易记录频繁，有时间、数量、交易费等特征可以分析，这部分数据无疑更方便解读；但同时也有一些地址，可以分析的特征维度较少，甚至只有一笔或者没有交易记录，这部分“难啃的骨头”啃不掉，数据召回率同样无法提高，也就难以利用区块链大数据。

Chaindigg创始人叶茂在接受链得得采访时就指出，准确性、召回率虽然划分维度不同，但是同样重要，只有两者齐备才能够真正进行区块链大数据分析，单一一项很难起到决定作用。

理论上而言，提高了准确性、召回率，就能够提高区块链大数据的使用能力，但是区块链大数据仍面临诸多困难。

相比较互联网数据，同一公链中内容更加规范，但是目前主流数字货币基数较多，存在一些公链产生的数字货币具有较强的特殊性；此外，联盟链中数据则具备更强的商业价值，甚至涉及商业机密，起着指导企业后续规划等作用，这也给数据分析的普适性提出更高要求。

换而言之，想要进行区块链数据分析，就必须研制出能处理这些差异的普适性技术。以比特币与以太坊网络为例，后者较前者增加了智能合约的功能，那么在进行数据采集分析过程中就要考虑到智能合约地址的特征，提高数据分析的准确率和召回率。

互联网语境中大数据分析常用的多项技术和策略，例如机器学习、数据标注、模型分析、交叉验证等等，将其嫁接到区块链语境中同样事半功倍。

区块链大数据，或许可以理解为大数据技术在区块链领域的延伸，尽管区块链数据经过了层层加密，但是仍需要从中寻找到向前发展的指引。

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