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数据分析工具赛道 2 万字研报:细微轨迹追踪下的链上数据时代正迎来哪些时代机遇?全景式拆解其发展态势、核心特征、应用场景、利弊风险与未来挑战

2024/10/25 预计补能(阅读)46 分钟

Web3 链上数据以其公开透明、不可篡改和去中心化的特性,彻底颠覆了用户获取信息的方式。这不仅极大地提升了数据分析的重要性,更使得每个用户都能平等地获取关键信息,实现了信息获取的真正自主化。而数据分析工具通过挖掘链上数据、市场环境等多维度信息,已经成为 Web3 生态系统中不可或缺的力量。尽管这些数据分析工具面临数据的及时性和准确性、技术复杂性、隐私和合规问题、用户教育、安全性和市场竞争等挑战,但这些挑战同样孕育着巨大的机遇。除此之外,新兴市场的蓬勃发展、人工智能的突破性进展、跨链数据整合的迫切需求,都在推动数据分析工具不断创新和提升,以更精准、更高效地服务于区块链市场的多样化需求。

因此,本篇研报将阐述各类数据分析工具的核心特征和应用场景,并探讨它们在当前市场中面临的核心挑战与发展机遇。

作者:wuyue.eth,Web3Caff Research 研究员

封面:Photo by Unsplash+,Typography by Web3Caff Research

字数:全文共计 23400+ 字

目录

  • 引言
    • 数据分析在 Web3 的重要性
    • 用户掌控数据的新时代
  • 链上数据分析平台基本架构
    • 数据采集(Data Indexing & Collection)
    • 数据处理(Data Processing)
    • 查询处理(Query Processing)
    • 数据访问(Data Access)
  • 区块链数据分析工具的种类
  • 综合型数据平台
    • CoinMarketCap & CoinGecko
    • 发展瓶颈与机会
  • 链上数据分析平台
    • Glassnode
      • 链上活动分析
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      • 情报交易平台(Intel Exchange)
      • 使用场景
      • 发展瓶颈与机会
  • 项目财务指标分析平台
    • Token Terminal
    • 使用场景
    • 发展瓶颈与机会
  • DeFi 数据分析平台
    • DeFiLlama
    • Eigenphi
    • 使用场景
    • 发展瓶颈与机会
  • NFT 数据分析平台
    • NFTGo
    • NFTScan
    • 使用场景
    • 发展瓶颈与机会
  • 企业级数据解决方案
    • Chainanalysis
    • 应用场景
    • 发展瓶颈与机会
  • Web3 数据分析工具的挑战与机遇
    • 挑战
    • 机遇
  • 总结
  • 参考文献

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