比特幣:比特幣半年翻三倍后動蕩不止，大數據告訴你何時“上車”_IBTCV價格

我們不必知道現象背后的因果，我們只想讓數據自己發聲。那么，在區塊鏈時代，如何讓端對端加密的數據發聲？

原創|阿常

在大數據時代，我們不必知道現象背后的原因，我們只要讓數據自己發聲。

維克托·邁爾-舍恩伯格《大數據時代》移動互聯網、大數據技術的發展讓我們享受著數據帶來的紅利，購物、打車、理財等等應用或者服務采集用戶的信息，提供精準化、個性化的服務，給人們的生活帶來了極大便利。

而這些便利背后，卻是數據分析方放棄追求數據“結果”，選擇追求一種“聯系”，尋找數據之間的關聯性，洞察我們的需求進而提供出更具針對性的服務。

而在區塊鏈的網絡中，數據呈現出端對端加密的特質，遠比互聯網數據更加嚴密，尋找這些數據背后的“結果”更是難上加難；但是對于從業者而言，找到這些數據之間的關聯，提供“定制化服務”并研判發展趨勢同樣重要。

陳偉星：比特幣價格將在1.5年-2年內達到40萬美元:泛城資本、快的打車創始人陳偉星在微博發布關于新年幣市的觀點：1. 比特幣將快速（1.5-2年內）接近黃金市值的80%，即40萬美元一枚；

2. 市場將開始劇烈反思構建在區塊鏈上的加密數字銀行體系和加密數字金融體系，導致證券類加密資產流動性接近甚至大于美國股市；

3. 加密數字銀行體系的目標是建成儲蓄型社會，相關理論形成后，能解決全球經濟的發展不平衡問題；

4. 加密數字金融體系的目標是建成資產共享型社會，從而解決私有制公司的問題；

5. 隨著比特幣價格的暴漲，各種DeFi價格會非常混亂，區塊鏈將成為政客的熱門話題。[2021/2/21 17:36:36]

市場剛需，加密數據如何利用

Bakkt比特幣期貨交付量跌至年度最低水平:金色財經報道，根據Skew的數據，比特幣期貨未平倉合約數量在8月1日達到頂峰。Bakkt和CME的交易量和未平倉合約也都出現了大幅增長。然而，7月到期的BTC期貨合約數量下跌了74％，這是2020年迄今為止的最低數量。根據Arcane Research數據，Bakkt比特幣期貨合約到期量已從6月的221 BTC降至7月的58 BTC，均低于3月份市場崩潰后4月份到期的BTC期貨合約數量。[2020/8/5]

大數據分析精髓在于挖掘數據與真實信息的關系。通過海量數據分析甚至某一特殊事件的數據解讀，不再熱衷于追求數據分析的精確度。單純令數據發聲，提供行動指南。

而區塊鏈數據由于其本身的匿名性特征，很多時候并不能輕易找到關聯關系，但是通過過去某種現象背后數據的全面分析，就能為之后類似事件提供前瞻性建議或者預警。

比特幣期貨收跌逾8%，創收盤歷史新低:CME比特幣期貨BTC 8月合約收跌550美元，跌幅超過8.17%，報6180美元，據統計，CME比特幣期貨錄得前月合約收盤紀錄新低，本周累跌約5.73%。CBOE比特幣期貨XBT 8月合約收跌587.50美元，跌約8.74%，報6137.50美元，也錄得CBOE比特幣期貨前月合約收盤紀錄新低，本周累跌約6.37%。[2018/6/23]

區塊鏈大數據技術已經廣泛應用在交易所、錢包、安全機構的業務場景中，通過對交易信息特征的分析，可以得到交易與潛在風險的關聯關系，規避掉黑客盜幣、洗錢等等違法犯罪行為，并能夠幫助用戶挽回受損資產。

Chaindigg創始人葉茂舉例稱，一些黑客在盜取數字貨幣后，有時會設定遠高于市價標準的手續費，令礦工率先確認其交易，以便快速實現資金轉移的目的。那么在面對一些不合常理的手續費時，交易所可以對這類地址進行區分處理，降低風險。

各大平臺比特幣再次漲超8100美元:Bitstamp平臺目前比特幣價格為8121.98美元，漲幅達2.84%。幣安平臺目前比特幣價格為8114美元，漲幅達0.04%。火幣pro平臺目前比特幣價格為8107.64美元，漲幅為1.44%。目前在Bitfinex平臺，比特幣為8114.5美元，漲跌幅不明顯。[2018/4/19]

區塊鏈大數據，可以說是目前市場的剛需，可誕生于互聯網的大數據技術仍需要做出一些改變，適應區塊鏈數據的特征。

相比較互聯網中的數據構成，區塊鏈數據更具備規律性。所有信息都是按照區塊組織排列，每個區塊中包含著的交易數據都按照該公鏈所設定的邏輯排列，且大部分區塊在時間中存在先后次序，那么在挖掘數據、查找數據的過程中能夠精確規定到某一個時間節點；而互聯網大數據則往往由于沒有一致的標準和時序，產生諸多異構性數據，通過統一加工后方才能夠分析。

區塊鏈數據維度比互聯網數據相對簡單。區塊鏈大數據能夠劃分的維度相對較少，一般分為交易發起方、交易接收方、交易時間、交易金額、交易頻次等維度，簡單的特征將有助于更好地對數據進行歸類分析。

處理區塊鏈大數據，了解數據特征只是基礎，更重要的是需要保證兩個關鍵因素：準確率、召回率。

如何保證數據分析精度？

區塊鏈大數據不光要考慮數據的特征，同時也要考慮數據的準確性，以及在相關維度中信息的關聯——其核心難度在于準確性、召回率的提升。

準確性又可以理解為真實性，即數據真偽。以比特幣網絡為例，在可抓取到的幾億條地址當中，存在一些洗錢地址、詐騙地址等，那么如果能夠在分析數據時發現這些數據，無疑能夠提高安全性，降低風險，只有準確率足夠高時才能夠發揮數據的真正作用。

但僅僅保證高準確性并不足夠，召回率同樣重要。在巨量的準確數據中仍只有一部分數據能夠被分析出來，而某些特征不清晰的數據則無法被解讀。以比特幣網絡為例，某些地址交易記錄頻繁，有時間、數量、交易費等特征可以分析，這部分數據無疑更方便解讀；但同時也有一些地址，可以分析的特征維度較少，甚至只有一筆或者沒有交易記錄，這部分“難啃的骨頭”啃不掉，數據召回率同樣無法提高，也就難以利用區塊鏈大數據。

Chaindigg創始人葉茂在接受鏈得得采訪時就指出，準確性、召回率雖然劃分維度不同，但是同樣重要，只有兩者齊備才能夠真正進行區塊鏈大數據分析，單一一項很難起到決定作用。

理論上而言，提高了準確性、召回率，就能夠提高區塊鏈大數據的使用能力，但是區塊鏈大數據仍面臨諸多困難。

相比較互聯網數據，同一公鏈中內容更加規范，但是目前主流數字貨幣基數較多，存在一些公鏈產生的數字貨幣具有較強的特殊性；此外，聯盟鏈中數據則具備更強的商業價值，甚至涉及商業機密，起著指導企業后續規劃等作用，這也給數據分析的普適性提出更高要求。

換而言之，想要進行區塊鏈數據分析，就必須研制出能處理這些差異的普適性技術。以比特幣與以太坊網絡為例，后者較前者增加了智能合約的功能，那么在進行數據采集分析過程中就要考慮到智能合約地址的特征，提高數據分析的準確率和召回率。

互聯網語境中大數據分析常用的多項技術和策略，例如機器學習、數據標注、模型分析、交叉驗證等等，將其嫁接到區塊鏈語境中同樣事半功倍。

區塊鏈大數據，或許可以理解為大數據技術在區塊鏈領域的延伸，盡管區塊鏈數據經過了層層加密，但是仍需要從中尋找到向前發展的指引。

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