區塊鏈數據分析方法

Ⅰ 數據分析方法有哪些

常用方法：

利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、特徵、變化和偏差分析、Web頁挖掘等， 它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。

一、分類：

1.分類是找出資料庫中一組數據對象的共同特點並按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將資料庫中的數據項映射到某個給定的類別。

2.它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特徵分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等，如一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業機會。

②回歸分析：

1.回歸分析方法反映的是事務資料庫中屬性值在時間上的特徵，產生一個將數據項映射到一個實值預測變數的函數，發現變數或屬性間的依賴關系，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特徵、數據序列的預測以及數據間的相關關系等。

2.它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產品生命周期分析、銷售趨勢預測及有針對性的促銷活動等。

③聚類：聚類分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬於同一類別的數據間的相似性盡可能大，不同類別中的數據間的相似性盡可能小。它可以應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分等。

④關聯規則：

1.關聯規則是描述資料庫中數據項之間所存在的關系的規則，即根據一個事務中某些項的出現可導出另一些項在同一事務中也出現，即隱藏在數據間的關聯或相互關系。

2.在客戶關系管理中，通過對企業的客戶資料庫里的大量數據進行挖掘，可以從大量的記錄中發現有趣的關聯關系，找出影響市場營銷效果的關鍵因素，為產品定位、定價與定製客戶群，客戶尋求、細分與保持，市場營銷與推銷，營銷風險評估和詐騙預測等決策支持提供參考依據。

Ⅱ gikee的區塊鏈數據從哪裡獲得的，它為什麼能拿到這些數據

從區塊鏈上面獲得的啊。因為區塊鏈賬本是公開、透明的，所以gikee從鏈上將數據拿下來，進行「可視化」的挖掘和分析，讓我們這些不懂技術的人能看懂這些數據的意義和價值了。感覺對普通人還是很有幫助的，至少這個數據很真實、不能作假，不像那些交易所的數據是經過包裝的。

Ⅲ 區塊鏈行情數據分析是騙人的嗎

如果單純分享自己的觀點就不存在騙人吧，看的人可以當作參考也可以隨意一看，你可以自己判斷信息內容，認為有道理可以信，沒道理也可以不往心裡去，自己看行情數據自己分析也可。密碼財經 mimacaijing，專注區塊鏈信息。

Ⅳ 什麼是數據區塊鏈（BlockChain）怎麼解釋讓人更容易理解

想了解區塊鏈應用，可以多參考很多書籍和觀點，有《圖說區塊鏈》《區塊鏈：重塑經濟與世界》《新經濟藍圖與導讀》，還有幣安社區的文章，包括對幣安社區這個平台也詳細了解，實力牛X。

一、區塊鏈是什麼

區塊鏈（Blockchain），顧名思義，是由區塊（Block）和鏈（chain）組成，它是分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密演算法等計算機技術的新型應用模式。是一種按照時間順序將數據區塊以順序相連的方式組合成的一種鏈式數據結構，並以密碼學方式保證的不可篡改和不可偽造、安全可信的分布式賬本。

2008年，中本聰發表的論文《比特幣：一種點對點的電子現金系統》中第一次提出區塊鏈和加密數字貨幣的構想。從比特幣開始，區塊鏈成為各種各樣數字貨幣的底層技術。

二、區塊鏈的工作原理:

1、基本概念包括：（1）交易（Transaction）：操作一次，會使賬本狀態改變一次，如添加一條記錄；（2）區塊（Block）：記錄規定時間內發生的交易和狀態數據，是對當前賬本狀態的一次共識和保存；（3）鏈（Chain）：由一個個區塊按照時間順序串聯而成，是整個狀態變化的日誌記錄。理解了區塊鏈的工作概念也就不難理解其工作原理，假設存在一個分布式的數據記錄本，這個記錄本只允許添加、不允許刪除和更改，其結構是由一個個「區塊」串聯而成的線性的鏈（這也是「區塊鏈」名字的來源），新的數據要加入，必須放到一個新的區塊中，維護節點可以提議一個新的區塊，但是必須經過一定的共識機制來對最終選擇的區塊達成一致。

2、以比特幣為例來看區塊鏈的工作原理。

比特幣的區塊分為區塊頭和區塊體兩部分。

三.區塊鏈的核心優勢和特點

1、去中心化區塊鏈數據的驗證、記賬、存儲、維護和傳輸等過程均是基於分布式系統結構，不存在中心化的硬體或管理機構，任意節點的權利和義務都是均等的，系統中的數據塊由整個系統中具有維護功能的節點來共同維護。2、開放透明系統是開放的，除了交易各方的私有信息被加密外，區塊鏈的數據對所有人公開，任何人都可以通過公開的介面查詢區塊鏈數據和開發相關應用，因此整個系統信息高度透明。3、安全性區塊鏈採用基於協商一致的規范和協議（比如一套公開透明的演算法）使得整個系統中的所有節點能夠在去信任的環境自由安全的交換數據，使得對「人」的信任改成了對機器的信任，任何人為的干預不起作用。4、信息不可篡改一旦信息經過驗證並添加至區塊鏈，就會永久的存儲起來，除非能夠同時控制住系統中超過51%（幾乎不可能）的節點，否則單個節點上對資料庫的修改是無效的，因此區塊鏈的數據穩定性和可靠性極高。5、匿名性由於節點之間的交換遵循固定的演算法，其數據交互是無需信任的（區塊鏈中的程序規則會自行判斷活動是否有效），因此交易對手無須通過公開身份的方式讓對方自己產生信任，對信用的累積非常有幫助。

四、區塊鏈的分類

目前來說，區塊鏈最主流的分類是根據參與者的不同，把區塊鏈分為公有鏈（Public Blockchain）、私有鏈（Private Blockchain）和聯盟鏈（Consortium Blockchain）。

1、公有鏈：任何人都可以參與使用和維護，並且能夠獲得該區塊鏈的有效確認，公有鏈是最早的區塊鏈，也是目前應用最廣泛的區塊鏈，典型的如比特幣區塊鏈，信息是完全公開的。

如果引入許可機制，包括私有鏈和聯盟鏈兩種。2、私有鏈：一個公司或者個人，僅使用區塊鏈的技術，獨享該區塊鏈的寫入許可權，信息不公開。目前保守的巨頭（傳統金融）都是想實驗嘗試私有區塊鏈，私鏈的應用產品還在摸索當中。3、聯盟鏈：是介於公有鏈和似有鏈之間，由多個組織共同控制的區塊鏈，該鏈的使用是有許可權的管理，可以受制於管理者，也根據管理者的意願開放給他人。除此之外，根據區塊鏈使用場景和目的的不同，分為以數字貨幣為目的的貨幣鏈，以記錄產權為目的的產權鏈，以眾籌為目的的眾籌鏈等。

五、區塊鏈的具體應用場景分析

1、信息防偽

5月28日，騰訊CEO馬化騰在貴陽數博會上就茅台酒打假問題提出了：基於雲端的綜合區塊鏈技術的防偽方法，其效率將遠高於傳統防偽方式。未來的防偽驗證場景可能只需用戶使用手機進行簡單的掃描，就可以得到大量的基於不同的維度的完整信息。

以茅台酒為例：

酒廠地址，製作車間，操作員工，檢驗員，出廠時間，運輸車輛信息及駕駛人員信息，

酒的年份原料來源，原料提供商，保存倉庫編號，原料運輸車輛及駕駛人員信息，

所有的信息都能夠精準溯源，被永久記錄且不可篡改。

綜合以上信息即可輕易驗證真偽。

2、食品安全問題

早在去年11月份沃爾瑪就已經和IBM進行合作，通過使用區塊鏈技術來追蹤食品來源，以此來確保食品的安全性及增加食品的而流通性以降低成本，對於沃爾瑪等大型超市來說，以往出現食品安全問題需要幾天時間進行問題食品的來源調查，使用了此項技術之後，只需要產品的一項信息就能夠做到精準溯源，食品產地、檢驗者、供應商、物流運輸等重要信息，幾分鍾之內就能快速發現問題。目前來說使用區塊鏈追蹤的產品有包括美國的包裝產品和中國的豬肉。

3、信息安全

區塊鏈技術正在推動一場信息安全技術變革。中間人攻擊、數據篡改、DDoS三大安全威脅

（1）身份保護

PKI是電子郵件、消息應用、網站等各種通訊應用中常見的公鑰加密技術。但是由於大多數PKI的實現以來集中式的可信第三方認證機構(CA)來發放、激活和存儲用戶證書，黑客可攻擊PKI假冒用戶身份或破解加密信息。

CertCoin是首個區塊鏈PKI實現，來自MIT，去除了中心化的認證中心，以區塊鏈作為於域名和公鑰的分布式賬本。

Pomcor公司：區塊鏈PKI實現路徑：保留認證中心，用區塊鏈存儲已經發放和激活的證書的hash值。用戶通過去中心化和透明的來源鑒別證書的真實性，同時還能通過本地基於區塊鏈拷貝進行秘鑰和簽名的認證來提高網路訪問性能。

（2）數據完整性保護

GuardTime開發了基於區塊鏈技術的無秘鑰簽名架構(KSI)，取代基於秘鑰的數據認證技術。KSI在區塊鏈上存儲原始數據和文件的哈希表，運行哈希演算法來驗證其他拷貝，將結果與區塊鏈存儲的數據對比。任何數據的篡改都會被迅速發現，因為原始哈希表存儲在數以百萬計的節點。

（3）關鍵基礎設施保護

互聯網的「阿喀琉斯之踵」，DDoS進入TB時代，DDoS仍然是黑客低成本搞垮大目標的最簡單的武器，DNS服務是黑客進行大規模破壞的首要目標，但區塊鏈技術有望從根本上解決。

區塊鏈的分布式存儲，使黑客攻擊失去焦點，Nebulis正在開發一種分布式DNS系統，使用以太坊區塊鏈和星際互聯文件系統(IPFS，HTTP的分布式替代品)來注冊和解析域名。DNS最大弱點是緩存，緩存使DDoS攻擊成為可能，也是集權政府審查社交網路，操縱DNS注冊的禍根。一個高度透明的、分布式的DNS系統能夠有效杜絕任何實體，包括政府恣意操縱記錄。

四、金融行業

（1）數字貨幣：提高貨幣發行及使用的便利性

如國外的比特幣、以太幣，我國目前有果仁寶等等。

從使用實物交易,到物理貨幣和信用貨幣,再到比特幣網路的崛起,讓更多的人意識到其背後的分布式賬本區塊鏈技術,逐步在數字貨幣外的許多場景進行應用。

（2）跨境支付與結算：實現點到點交易,減少中間費用

轉賬與支付。目前，區塊鏈技術最成熟的應用便是支付與轉賬，區塊鏈技術能夠避免繁雜的系統，省卻銀行間對賬和審查的流程，加速結算速度；用虛擬貨幣無需清算所的介入，減少交易費用。各國家的清算程序不同,單筆匯款需2、3天才到帳,效率低,在途資金佔比極大。不再通過第三方,通過區塊鏈技術形成點對點的支付。省去第三方機構的環節,即可全天支付、實時到賬、提現快捷及降低隱形成本,有助於規避資金風險。具有及時性便利性。

（3）票據與供應鏈金融業務：減少人為介入,降低成本及操作風險

點對點之間的價值傳遞,實物票據或中心系統進行控制驗證;中介將被消除,減少人為介入。效率的提升,融資渠道更暢通,風險更低，多方受益。

（4）證券發行與交易：實現准實時資產轉移,加速交易清算速度

區塊鏈技術的應用可使證券交易的流程更簡潔、透明、快速,減少重復功能的IT系統,提高市場運轉的效率。對於股票,區塊鏈可以消除紙筆或電子表格記錄,減少交易的人為差錯,提高交易平台的透明度和可追蹤性。花旗與納斯達克合作推進區塊鏈應用。

（5）客戶徵信與反欺詐：降低法律合規成本,防止金融犯罪

記載於區塊鏈中的客戶信息與交易紀錄有助於銀行識別異常交易並有效防止欺詐。區塊鏈的技術特性可以改變現有的徵信體系,在銀行進行「認識你的客戶」(KYC)時,將不良紀錄客戶的數據儲存在區塊鏈中。

股權眾籌：建立在區塊鏈技術上的股權眾籌可以實現去中心化信任，投資者的回報也得到保證。

5、供應鏈管理

分布式分類帳系統，參與者全程跟蹤資產的所有權，可應用於國家和工廠之間移動時跟蹤汽車零件。

豐田為其核心零部件供應鏈運營，研發區塊鏈技術解決方案的前提。通過大量的數據幫助豐田更高效地確保記錄數據准確性，也能幫助管理供應鏈。同時，區塊鏈供應鏈能夠通過智能合同來控制保修，維修貨物相關成本和規格，整個產品生命周期內的交易不可撤銷。

航運業的第一個公共解決方案解決方案由海運國際（MTI）部署，使用區塊鏈供應鏈技術共享運輸集裝箱的驗證總量（VGM）信息。有關集裝箱VGM的信息對於確保船舶正確存放，防止在海上和港口事故發生是非常重要的。VGM數據存儲在區塊鏈供應鏈上，為港口官員，運輸公司，托運人和貨主提供永久記錄。這取代了麻煩的日誌，電子表格，數據中介和私人資料庫。

物流誠信體系 貨車幫貨車幫推出基於區塊鏈的物流企業金融解決方案，旨在為企業提供可靠的金融服務。不僅能幫助司機解決貸款難的問題，亦能改變行業誠信缺失的現狀，助力打造物流誠信體系。幫助構建物流企業身份鏈，打造物流企業可信數據生態。以透明、可監督、可追溯的演算法模型，篩選需要資金支持且可靠的企業，為其提供金融服務。另一方面，在技術層面將各執法部門鏈接起來，對失信企業進行聯合處罰。

6、政務管理

（1）選舉

基於區塊鏈技術特徵，聯想到現在選舉技術的弊端，我們將搭建一個開源的、針對選舉、投票和彩票的區塊鏈應用，我們稱之為選舉鏈（ElectionChain）。我們希望優化選舉和投票技術，使得投票更加公開透明，減少人為操控，讓選民可驗證自己的選舉結果。

包括身份認證、多鏈體系、閃投協議、共識演算法EDPOS、隱私保護、選票機制設計、去中心化ELC租借市場、存貯方案、智能合約等。

（2）政務服務

旨在實現基於區塊鏈技術的電子政務數字生態系統，向公民提供政務服務和政府各部門業務的自動化機制，必須將國家政務所有領域結合在一起，形成一個共有的信息空間，包含政府機構、經濟數據、金融交易和社會領域。這個生態系統還應包括注冊管理部門機構和對應軟體，用於構建基於智能合約的政府機構、企業和公共用戶的應用程序和平台。

Ⅳ 如何簡單易懂解析區塊鏈

對於很多人來說，可能一看到這么高大上的詞彙，一看到這么晦澀難懂的技術解說，然後衡量一下自己的知識儲備量，就被嚇得稍微有點退後了。

一句話，它是一種特殊的分布式資料庫。首先，區塊鏈的主要作用是儲存信息。任何需要保存的信息，都可以寫入區塊鏈，也可以從裡面讀取，所以它是資料庫。其次，任何人都可以架設伺服器，加入區塊鏈網路，成為一個節點。區塊鏈的世界裡面，沒有中心節點，每個節點都是平等的，都保存著整個資料庫。你可以向任何一個節點，寫入/讀取數據，因為所有節點最後都會同步，保證區塊鏈一致。

區塊鏈

區塊鏈的最大特點：分布式資料庫並非新發明，市場上早有此類產品。但是，區塊鏈有一個革命性特點。區塊鏈沒有管理員，它是徹底無中心的。其他的資料庫都有管理員，但是區塊鏈沒有。如果有人想對區塊鏈添加審核，也實現不了，因為它的設計目標就是防止出現居於中心地位的管理當局。正是因為無法管理，區塊鏈才能做到無法被控制。否則一旦大公司大集團控制了管理權，他們就會控制整個平台，其他使用者就都必須聽命於他們了。但是，沒有了管理員，人人都可以往裡面寫入數據，怎麼才能保證數據是可信的呢？被壞人改了怎麼辦？請接著往下讀，這就是區塊鏈奇妙的地方。

鏈喬教育在線旗下學碩創新區塊鏈技術工作站是中國教育部學校規劃建設發展中心開展的「智慧學習工場2020-學碩創新工作站 」唯一獲準的「區塊鏈技術專業」試點工作站。專業站立足為學生提供多樣化成長路徑，推進專業學位研究生產學研結合培養模式改革，構建應用型、復合型人才培養體系。

Ⅵ 數據分析方法都有哪些

大家都知道，每個人都有自己的想法，在數據分析領域也是一樣的。不同的數據分析師對於數據分析的方法都有自己的見解，而數據分析的方法中最重要的作用就是能夠把某一事物的數據轉化成平常人都能夠清楚明白的見解，如果做到了這些，我們可以說這就是一個成功的數據分析師。那麼對於數據分析師來說，使用一些工具可以更好地理解和分析數據的價值，有一個完整的數據分析體系是一個至關重要的事情，而常用的四種數據分析方法有：描述型分析、診斷型分析、預測型分析和指令型分析。那麼這些數據分析方法具體是什麼內容呢？下面我們就簡單的給大家介紹一下。
首先我們說一下描述型分析，描述性分析就是表達發生了什麼？我們在分析事情之前，首先會考慮發生了什麼？這樣我們才會有目標的分析事情，而描述型分析就是這樣的，描述型分析師一個比較常見的分析方法， 在很多業務中用描述性分析進行對企業的重要指標個業務進行衡量，通過利用可視化工具能夠有效的挖掘所提供信息的價值。
然後我們說一說診斷型分析，診斷性分析就是表達為什麼會發生？當我們發現的事情發生的開始，我們就要對事情進行進一步的研究，探究事情發生的原因。於是就需要描述性的數據分析的下一步步驟，那就是診斷型分析，而診斷分析能夠使數據分析師深入的分析數據，這樣才能夠有機會去獲得數據的核心內容。
接著我們說一下預測型分析，預測性分析就是表達可能發生什麼？當我們分析完了事情發生的原因，需要對事情的進行預判，很多的事情都是有預兆性質的，所以我們需要對事情進行預測性分析，預測型分析主要就是用於進行預測分析，事情未來發生的可能性可以轉變成一種可以量化的值，或者是預估事情發生的時間，可以使用各種可變的數據進行預測，在不確定的環境下，預測性分析可以做出更好的決定，很多領域都用到了預測模型。
而指令型分析就是表達需要做什麼？上述提到的三種分析都是對於事情的分析，但不是對於解決事情做出分析，我們對事情的分析的目的就是為解決事情，通過用戶的實際情況確定最佳的解決方案，這樣才能夠為事情做出最適合的解決方案。這種分析就是指令性分析。
通過上面對數據分析方法的描述，相信大家已經了解了數據分析方法了吧？大家在進行數據分析的時候用到上面提到的數據分析方法，這樣才能夠對於某種事情進行分析，同時在大家進行分析的時候可以根據上面的順序進行分析，這樣才能夠分析出一個比較准確地結果，希望大家能夠熟練運用好這些數據分析方法。

Ⅶ 數據分析的分析方法都有哪些

很多數據分析是在分析數據的時候都會使用一些數據分析的方法，但是很多人不知道數據分析的分析方法有什麼？對於數據分析師來說，懂得更多的數據分析方法是很有必要的，而且數據分析師工作工程中會根據變數的不同採用不同的數據分析方法，一般常用的數據分析方法包括聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析等，我們要學會使用這些數據分析之前一定要懂得這些方法的定義是什麼。
第一先說因子分析方法，所謂因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奧典型抽因法等等。
第二說一下回歸分析方法。回歸分析方法就是指研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。回歸分析方法運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

接著說相關分析方法，相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。相關關系是一種非確定性的關系。
然後說聚類分析方法。聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，不需要事先給出一個分類的標准，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。
接著說方差分析方法。方差數據方法就是用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由於各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。方差分析是從觀測變數的方差入手，研究諸多控制變數中哪些變數是對觀測變數有顯著影響的變數。
最後說一下對應分析方法。對應分析是通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。
通過上述的內容，我們發現數據分析的方法是有很多的，除了文中提到的聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析等分析方法以外，還有很多的數分析方法，而上面提到的數據分析方法都是比較經典的，大家一定要多多了解一下此類相關信息的發生，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。

Ⅷ 區塊鏈技術能進行系統化的數據分析嗎

金窩窩將運用區塊鏈技術進行系統的數據分析。目前，非專業機構對數據的分析能力有限，企業組建和維護技術團隊的成本非常高，金窩窩將利用本身的技術研發優勢，為企業的大數據建模並就其關注的熱點數據關系提供報告，幫助企業更有的放矢地進行市場活動，極大地降低企業運營成本和廣告投放成本。

Ⅸ 常用的數據分析方法有哪些

常用的列了九種供參考:

一、公式拆解

所謂公式拆解法就是針對某個指標，用公式層層分解該指標的影響因素。
舉例：分析某產品的銷售額較低的原因，用公式法分解

可以看到，數據可以被分到紅藍綠三個不同的簇（cluster）中，每個簇應有其特有的性質。顯然，聚類分析是一種無監督學習，是在缺乏標簽的前提下的一種分類模型。當我們對數據進行聚類後並得到簇後，一般會單獨對每個簇進行深入分析，從而得到更加細致的結果。