比特币半年翻三倍后动荡不止，大数据告诉你何时“上车”

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。

彭博社策略师：比特币或在未来两年达到17万美元:金色财经报道，彭博社策略师Mike McGlone在接受采访时表示，短期来看比特币阻力位在2万美元。黄金最近达到了2000美元，此后一直在牛市中巩固，比特币可能会发生同样的状况。McGlone认为比特币可能在未来两年达到17万美元。[2020/11/20 21:25:49]

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。

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。

声音 | Newton Advisor创始人：比特币不会立即回到高位:据CNBC报道，Newton Advisor创始人兼分析师Mark Newton表示，鉴于自5月以来比特币大幅下滑，人们不应该太贪心。看看近期的周期，并不意味着比特币会立即回到高位。Newto表示仍然会“等待和观察”比特币是否可以因过去一个月的表现而恢复。比特币在上周一直难以突破7000美元，并在7月份的大部分时间里以6000美元左右的价格交易。根据CoinDesk的数据，比特币今年已下跌大约有50％，比去年12月的两万美元的高点下降了60％。Newton预计在比特币价格大幅上涨前，会经历5％至10％的下跌。[2018/7/25]

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。

声音 | BitMEX首席执行官Arthur Hayes：比特币或将下探5000美元:CNN消息，根据比特币商品交易所联合创始人兼首席执行官Authur Hayes的说法，比特币本周的反弹虽然伴随良好的交易量，使得比特币将来达到更高的价位成为可能。但是，短期而言，其走势可能会再次反转并下探至5,000美元。[2018/7/22]

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。

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。

前PayPal和Intuit公司CEO：比特币是一个巨大的局:美国金融科技界传奇人物、Personal Capital创始人、前PayPal和Intuit公司CEOBill Harris周二表示，比特币是一个巨大的“拉高出货”局，其规模之大前所未见。他表示，这一局的“输家是那些信息不灵通的买家，大量财富从普通家庭转移到互联网推手手中。”[2018/4/25]

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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