作者：0x解碼
行業發展 14 年,從最初的炒作逐漸轉爲實際應用。區塊鏈數據分析可以從鏈上宏觀、項目協議、地址三個層面進行。鏈上宏觀可以比較不同鏈的指標。項目協議需要深入理解業務邏輯。地址分析可以進行多維度的標籤標注。未來值得關注的幾個方向是比特幣 Layer 2 擴容方案、以太坊質押數據和账戶抽象多籤地址。總體來說，區塊鏈數據市場發展空間巨大。
簡介
如果把 Bitcoin 的正式部署作爲行業誕生的元年，隨着區塊鏈行業長達 14 年的發展歷程，從最初單純的炒作和投機买賣，逐漸演變爲具有實際應用場景的技術理念，特別是 Decentralized finance (DeFi) 理念被用戶所認可和接受之後，使得價值回歸到鏈上，鏈上的數據因此也逐漸成爲投資者和开發者關注的焦點。
《泰晤士報》2009 年 1 月 3 日的頭版文章標題 – 財政大臣站在第二輪救助銀行的邊緣
盡管與當前互聯網中的大數據體量相比，區塊鏈的數據規模還比較有限，從原始數據上看也較爲單一，但是在實際分析和解讀過程中，由於數據輸入端相對自由且包含大量不易理解的字節碼，許多分析師和开發者往往需要花費大量時間去解析和使用。從工作經驗來看，筆者認爲可以從業務層面對區塊鏈數據進行分類，以便更好地理解：
鏈上宏觀
項目協議
地址分析
區塊鏈網絡從宏觀到微觀可以分爲三個層面，網絡層面由多個協議組成，每個協議又由多個地址的活動構成。目前針對消費者的區塊鏈數據分析產品，大多深耕在這三個層面的某一具體場景。接下來筆者將就每個層面所對應的業務邏輯和應用形態進行闡述。
鏈上宏觀
從網絡層級來看，可以進一步細分爲：
Bitcoin (UTXO 模型)
Ethereum 爲主的 Ethereum Virtual Machine (EVM)
其他非 EVM 架構的公有鏈(例如以 Rust 語言开發的 Solana、模塊化公鏈 Cosmos 生態、繼承 Libra 的 Move 語言體系等)。
通常作爲對比，我們可以考察用戶數、交易數、交易價值和交易費用這四個指標，並在此基礎上進行二次分析，舉幾個簡單的例子：
根據部署合約的用戶數和交易數，評估开發者在該網絡上的活躍程度；
通過交易的時間間隔計算出每秒交易數 (TPS)，以判斷網絡處理交易的性能；
計算交易金額和交易數的比值，得到平均每筆交易的金額，過多低價值交易實際上是對網絡的負擔；
觀察一段時間內的交易費用總額，評估網絡的火爆程度，與交易數不同，交易費用的低谷代表用戶交易的急迫性較低。
數據來源：Dune
對數據使用者來說，網絡層面的數據可以在衆多公鏈中進行選擇時提供輔助，根據自身情況選擇更合適的公鏈進行开發或使用，並抓住最佳時機參與其中。
項目協議
對項目協議的分類就非常廣泛，包含 DeFi、Game、Non-Fungible Token (NFT)、Decentralized Identity (DID) 等等，新的類別也在不斷出現，所以在這裏不具體展开某一類，而是談談分析項目協議數據過程中的幾點經驗：
通常一個完整的協議會由多個業務合約組成，大部分需要深入閱讀文檔(文檔清晰並及時更新很重要)並且結合自己的使用才能更好地理解項目。
同一領域的產品業務邏輯會趨同，比如所有 DEX 的業務核心都是交易和流動性，理解頭部產品後再解析整個領域的其他項目會相對容易。或從項目方自身考慮，他們對自己的數據比較熟悉，但總希望了解更多競爭對手和行業現狀，這時垂直領域的數據就很有價值。
當前大多項目包含許多鏈下數據，如團隊和融資信息、社交媒體數據、用戶網站操作數據、內部訂單信息等，有的是公开的，有的是非公开的，這在分析項目時會有局限。但隨着行業發展，更多業務數據會逐步上鏈，因爲用戶使用區塊鏈的目的之一就是更加公开透明。
數據來源：Dune
一個典型例子是在 DeFi Summer 中，SushiSwap 向 UniSwap 發起挑战，兩者的鏈上交易額和交易數曾一度相近，但深入分析可以發現，UniSwap 的獨立用戶數遠高於SushiSwap，即 SushiSwap 的大部分交易和流動性來自較少的用戶，這裏的原因是 Sushi Token 的發行機制刺激了資金流入，但後續因爲經濟模型無法持續，資金又回流到了 Uniswap。類似情況當前也反映在 OpenSea 和 Blur 的數據上，前者散戶交易居多，後者專業用戶交易居多。（注意！這裏沒有對項目進行價值判斷，而是說明從數據中可以反映出用戶行爲差異。）
數據來源：Dune
地址分析
從較爲流行的 EVM 架構公鏈來看，地址目前分爲兩種類型，Externally Owned Accounts (EOA) 和 Contact Account (CA)。針對地址的數據產品現有的業務形態，筆者認爲主要有：
資產看板(多用於錢包展示資產情況)
交易記錄(多用於顯示徽章和獎勵證明，如空投或 DID)
標籤系統(多維度標籤進行推薦或風控)
數據來源：DeBank
這裏主要談談標籤這個維度。當前在消費端數據產品中標籤非常關鍵，例如對用戶來說，0xd8dA6BF26964aF9D7eEd9e03E53415D37aA96045 一看無法理解其含義，但顯示爲 vitalik.eth (Ethereum 創始人) 則可以立即識別。當然這只是衆多標籤維度中的一個。筆者歸納了地址標籤的幾個維度：
實體標籤(表示何人)
行爲標籤(做過什么)
狀態標籤(當前或過去狀態)
預測標籤(未來可能做什么)
其他標籤(用戶定義及難分類標籤)
數據來源：OKLink
目前多數數據產品只是簡單展示實體標籤，然後通過行爲和狀態標籤顯示資金流向，深度挖掘還不夠，比如交易發起時顯示對手方地址年齡、資產和交易對象數，提示用戶注意風險；或者根據用戶過往交易行爲推薦類似的項目，比如參與多個 NFT 的鑄造的地址可以向其推薦今天最多地址正在鑄造什么 NFT，這樣可以節省用戶搜索時間。豐富的數據支持能爲產品提供更強大的算法服務。
個人觀點
最後，筆者想談談未來 1-2 年內，在業務數據方面個人比較關注的三個方向：
Bitcoin Layer 2 (包括其他擴容方案產生的數據)
Ethereum Staking (Beacon Chain 數據)
Account Abstraction (基於 ERC-4337 提案的账戶抽象和多籤地址數據)
比特幣二層（Bitcoin Layer 2）
對於 Ordinals 這種爲 Bitcoin 網絡最小單位“sat”編配編號的方案， Bitcoin 社區觀點不一，但其火熱爲 Bitcoin 生態增加了想象空間和礦工收入(交易費用)。從區塊空間和交易數量來看，Ordinals一度使交易費超過了區塊收入，但 Bitcoin 網絡顯然無法承載更多用戶完成資產交易。即使 Bitcoin 的點對點支付故事已被數字黃金共識所取代，隨着區塊獎勵減半， Bitcoin 網絡算力也將面臨巨大挑战。收入減少且競爭加劇必然會淘汰一部分算力。當區塊獎勵幾乎可以忽略時，交易費將成爲礦工的主要收入來源。如果網絡交易量和費用沒有穩步增長，投射到現實就是礦工收入不穩，這會影響網絡的多樣性和魯棒性。在這種情況下，未來的可信擴容就顯得尤爲重要，目前得到社區比較多共識認可的是 Lightning Network 閃電網絡的方案。
以太坊質押（Ethereum Staking）
作爲整個 Ethereum 生態最底層的價值存儲，Beacon Chain 的數據可謂是承載了最多資金的數據業務之一，但由於共識層和執行層結構不同，現有數據平台尚未很好呈現兩者的資金流動關系，當前 Ethereum 的質押率在 20% 左右，這在 POS 共識機制中是一個相對較低的比率，特別是自從上海升級开放質押提款之後，質押的淨流入量是在緩步提升的，所以筆者認爲這部分的市場有望長期吸納沉澱資金，且發展空間巨大。
數據來源：beaconcha.in
账戶抽象 (Account Abstraction)
在當前數據分析視角下，大多數項目協議只把 EOA 地址作爲用戶账戶，但隨着資產安全和使用門檻，可編程账戶被提出進行抽象，從業務角度來看，CA 作爲用戶账戶後分析的邏輯產生了一些變化，CA 在 EVM 中無法主動發起交易，那么就需要有一個 EOA 作爲發起地址調用 CA 再去調用別的 CA，這個 EOA 可以是不同的地址，也可以不是 CA 的多籤地址之一，對於這些交易，分析的邏輯就會發生變化。當然目前 ERC-4337 還在草稿之中，所以大部分开發者僅僅是在文章中和會議中聽過，並沒有真正开始使用它，在鏈上數據業務中這也是一個頗爲早期的垂直賽道。
數據來源：Dune
最後，我想打一個不是很嚴謹的比喻，如果一個行業的數據市場最終會佔到這個行業總規模的 8%，那么當前 1 trillion 市值（我們在 2020 年年初到 2021 年年末兩年整的時間經歷了從低谷 200 billion 到 2 trillion 的 10 倍增幅）的加密行業大約可以容納 80 billion，這在未來還有非常大的用戶和資金增長空間，數據賽道目前僅完成了數據存儲的去中心化，數據計算和數據驗證還有數據處理等等很多階段需要更多的創意。
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