区块链数据分析方法

Ⅰ 数据分析方法有哪些

常用方法：

利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

一、分类：

1.分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。

2.它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。

②回归分析：

1.回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。

2.它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。

③聚类：聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。

④关联规则：

1.关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。

2.在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。

Ⅱ gikee的区块链数据从哪里获得的，它为什么能拿到这些数据

从区块链上面获得的啊。因为区块链账本是公开、透明的，所以gikee从链上将数据拿下来，进行“可视化”的挖掘和分析，让我们这些不懂技术的人能看懂这些数据的意义和价值了。感觉对普通人还是很有帮助的，至少这个数据很真实、不能作假，不像那些交易所的数据是经过包装的。

Ⅲ 区块链行情数据分析是骗人的吗

如果单纯分享自己的观点就不存在骗人吧，看的人可以当作参考也可以随意一看，你可以自己判断信息内容，认为有道理可以信，没道理也可以不往心里去，自己看行情数据自己分析也可。密码财经 mimacaijing，专注区块链信息。

Ⅳ 什么是数据区块链（BlockChain）怎么解释让人更容易理解

想了解区块链应用，可以多参考很多书籍和观点，有《图说区块链》《区块链：重塑经济与世界》《新经济蓝图与导读》，还有币安社区的文章，包括对币安社区这个平台也详细了解，实力牛X。

一、区块链是什么

区块链（Blockchain），顾名思义，是由区块（Block）和链（chain）组成，它是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造、安全可信的分布式账本。

2008年，中本聪发表的论文《比特币：一种点对点的电子现金系统》中第一次提出区块链和加密数字货币的构想。从比特币开始，区块链成为各种各样数字货币的底层技术。

二、区块链的工作原理:

1、基本概念包括：（1）交易（Transaction）：操作一次，会使账本状态改变一次，如添加一条记录；（2）区块（Block）：记录规定时间内发生的交易和状态数据，是对当前账本状态的一次共识和保存；（3）链（Chain）：由一个个区块按照时间顺序串联而成，是整个状态变化的日志记录。理解了区块链的工作概念也就不难理解其工作原理，假设存在一个分布式的数据记录本，这个记录本只允许添加、不允许删除和更改，其结构是由一个个“区块”串联而成的线性的链（这也是“区块链”名字的来源），新的数据要加入，必须放到一个新的区块中，维护节点可以提议一个新的区块，但是必须经过一定的共识机制来对最终选择的区块达成一致。

2、以比特币为例来看区块链的工作原理。

比特币的区块分为区块头和区块体两部分。

三.区块链的核心优势和特点

1、去中心化区块链数据的验证、记账、存储、维护和传输等过程均是基于分布式系统结构，不存在中心化的硬件或管理机构，任意节点的权利和义务都是均等的，系统中的数据块由整个系统中具有维护功能的节点来共同维护。2、开放透明系统是开放的，除了交易各方的私有信息被加密外，区块链的数据对所有人公开，任何人都可以通过公开的接口查询区块链数据和开发相关应用，因此整个系统信息高度透明。3、安全性区块链采用基于协商一致的规范和协议（比如一套公开透明的算法）使得整个系统中的所有节点能够在去信任的环境自由安全的交换数据，使得对“人”的信任改成了对机器的信任，任何人为的干预不起作用。4、信息不可篡改一旦信息经过验证并添加至区块链，就会永久的存储起来，除非能够同时控制住系统中超过51%（几乎不可能）的节点，否则单个节点上对数据库的修改是无效的，因此区块链的数据稳定性和可靠性极高。5、匿名性由于节点之间的交换遵循固定的算法，其数据交互是无需信任的（区块链中的程序规则会自行判断活动是否有效），因此交易对手无须通过公开身份的方式让对方自己产生信任，对信用的累积非常有帮助。

四、区块链的分类

目前来说，区块链最主流的分类是根据参与者的不同，把区块链分为公有链（Public Blockchain）、私有链（Private Blockchain）和联盟链（Consortium Blockchain）。

1、公有链：任何人都可以参与使用和维护，并且能够获得该区块链的有效确认，公有链是最早的区块链，也是目前应用最广泛的区块链，典型的如比特币区块链，信息是完全公开的。

如果引入许可机制，包括私有链和联盟链两种。2、私有链：一个公司或者个人，仅使用区块链的技术，独享该区块链的写入权限，信息不公开。目前保守的巨头（传统金融）都是想实验尝试私有区块链，私链的应用产品还在摸索当中。3、联盟链：是介于公有链和似有链之间，由多个组织共同控制的区块链，该链的使用是有权限的管理，可以受制于管理者，也根据管理者的意愿开放给他人。除此之外，根据区块链使用场景和目的的不同，分为以数字货币为目的的货币链，以记录产权为目的的产权链，以众筹为目的的众筹链等。

五、区块链的具体应用场景分析

1、信息防伪

5月28日，腾讯CEO马化腾在贵阳数博会上就茅台酒打假问题提出了：基于云端的综合区块链技术的防伪方法，其效率将远高于传统防伪方式。未来的防伪验证场景可能只需用户使用手机进行简单的扫描，就可以得到大量的基于不同的维度的完整信息。

以茅台酒为例：

酒厂地址，制作车间，操作员工，检验员，出厂时间，运输车辆信息及驾驶人员信息，

酒的年份原料来源，原料提供商，保存仓库编号，原料运输车辆及驾驶人员信息，

所有的信息都能够精准溯源，被永久记录且不可篡改。

综合以上信息即可轻易验证真伪。

2、食品安全问题

早在去年11月份沃尔玛就已经和IBM进行合作，通过使用区块链技术来追踪食品来源，以此来确保食品的安全性及增加食品的而流通性以降低成本，对于沃尔玛等大型超市来说，以往出现食品安全问题需要几天时间进行问题食品的来源调查，使用了此项技术之后，只需要产品的一项信息就能够做到精准溯源，食品产地、检验者、供应商、物流运输等重要信息，几分钟之内就能快速发现问题。目前来说使用区块链追踪的产品有包括美国的包装产品和中国的猪肉。

3、信息安全

区块链技术正在推动一场信息安全技术变革。中间人攻击、数据篡改、DDoS三大安全威胁

（1）身份保护

PKI是电子邮件、消息应用、网站等各种通讯应用中常见的公钥加密技术。但是由于大多数PKI的实现以来集中式的可信第三方认证机构(CA)来发放、激活和存储用户证书，黑客可攻击PKI假冒用户身份或破解加密信息。

CertCoin是首个区块链PKI实现，来自MIT，去除了中心化的认证中心，以区块链作为于域名和公钥的分布式账本。

Pomcor公司：区块链PKI实现路径：保留认证中心，用区块链存储已经发放和激活的证书的hash值。用户通过去中心化和透明的来源鉴别证书的真实性，同时还能通过本地基于区块链拷贝进行秘钥和签名的认证来提高网络访问性能。

（2）数据完整性保护

GuardTime开发了基于区块链技术的无秘钥签名架构(KSI)，取代基于秘钥的数据认证技术。KSI在区块链上存储原始数据和文件的哈希表，运行哈希算法来验证其他拷贝，将结果与区块链存储的数据对比。任何数据的篡改都会被迅速发现，因为原始哈希表存储在数以百万计的节点。

（3）关键基础设施保护

互联网的“阿喀琉斯之踵”，DDoS进入TB时代，DDoS仍然是黑客低成本搞垮大目标的最简单的武器，DNS服务是黑客进行大规模破坏的首要目标，但区块链技术有望从根本上解决。

区块链的分布式存储，使黑客攻击失去焦点，Nebulis正在开发一种分布式DNS系统，使用以太坊区块链和星际互联文件系统(IPFS，HTTP的分布式替代品)来注册和解析域名。DNS最大弱点是缓存，缓存使DDoS攻击成为可能，也是集权政府审查社交网络，操纵DNS注册的祸根。一个高度透明的、分布式的DNS系统能够有效杜绝任何实体，包括政府恣意操纵记录。

四、金融行业

（1）数字货币：提高货币发行及使用的便利性

如国外的比特币、以太币，我国目前有果仁宝等等。

从使用实物交易,到物理货币和信用货币,再到比特币网络的崛起,让更多的人意识到其背后的分布式账本区块链技术,逐步在数字货币外的许多场景进行应用。

（2）跨境支付与结算：实现点到点交易,减少中间费用

转账与支付。目前，区块链技术最成熟的应用便是支付与转账，区块链技术能够避免繁杂的系统，省却银行间对账和审查的流程，加速结算速度；用虚拟货币无需清算所的介入，减少交易费用。各国家的清算程序不同,单笔汇款需2、3天才到帐,效率低,在途资金占比极大。不再通过第三方,通过区块链技术形成点对点的支付。省去第三方机构的环节,即可全天支付、实时到账、提现快捷及降低隐形成本,有助于规避资金风险。具有及时性便利性。

（3）票据与供应链金融业务：减少人为介入,降低成本及操作风险

点对点之间的价值传递,实物票据或中心系统进行控制验证;中介将被消除,减少人为介入。效率的提升,融资渠道更畅通,风险更低，多方受益。

（4）证券发行与交易：实现准实时资产转移,加速交易清算速度

区块链技术的应用可使证券交易的流程更简洁、透明、快速,减少重复功能的IT系统,提高市场运转的效率。对于股票,区块链可以消除纸笔或电子表格记录,减少交易的人为差错,提高交易平台的透明度和可追踪性。花旗与纳斯达克合作推进区块链应用。

（5）客户征信与反欺诈：降低法律合规成本,防止金融犯罪

记载于区块链中的客户信息与交易纪录有助于银行识别异常交易并有效防止欺诈。区块链的技术特性可以改变现有的征信体系,在银行进行“认识你的客户”(KYC)时,将不良纪录客户的数据储存在区块链中。

股权众筹：建立在区块链技术上的股权众筹可以实现去中心化信任，投资者的回报也得到保证。

5、供应链管理

分布式分类帐系统，参与者全程跟踪资产的所有权，可应用于国家和工厂之间移动时跟踪汽车零件。

丰田为其核心零部件供应链运营，研发区块链技术解决方案的前提。通过大量的数据帮助丰田更高效地确保记录数据准确性，也能帮助管理供应链。同时，区块链供应链能够通过智能合同来控制保修，维修货物相关成本和规格，整个产品生命周期内的交易不可撤销。

航运业的第一个公共解决方案解决方案由海运国际（MTI）部署，使用区块链供应链技术共享运输集装箱的验证总量（VGM）信息。有关集装箱VGM的信息对于确保船舶正确存放，防止在海上和港口事故发生是非常重要的。VGM数据存储在区块链供应链上，为港口官员，运输公司，托运人和货主提供永久记录。这取代了麻烦的日志，电子表格，数据中介和私人数据库。

物流诚信体系 货车帮货车帮推出基于区块链的物流企业金融解决方案，旨在为企业提供可靠的金融服务。不仅能帮助司机解决贷款难的问题，亦能改变行业诚信缺失的现状，助力打造物流诚信体系。帮助构建物流企业身份链，打造物流企业可信数据生态。以透明、可监督、可追溯的算法模型，筛选需要资金支持且可靠的企业，为其提供金融服务。另一方面，在技术层面将各执法部门链接起来，对失信企业进行联合处罚。

6、政务管理

（1）选举

基于区块链技术特征，联想到现在选举技术的弊端，我们将搭建一个开源的、针对选举、投票和彩票的区块链应用，我们称之为选举链（ElectionChain）。我们希望优化选举和投票技术，使得投票更加公开透明，减少人为操控，让选民可验证自己的选举结果。

包括身份认证、多链体系、闪投协议、共识算法EDPOS、隐私保护、选票机制设计、去中心化ELC租借市场、存贮方案、智能合约等。

（2）政务服务

旨在实现基于区块链技术的电子政务数字生态系统，向公民提供政务服务和政府各部门业务的自动化机制，必须将国家政务所有领域结合在一起，形成一个共有的信息空间，包含政府机构、经济数据、金融交易和社会领域。这个生态系统还应包括注册管理部门机构和对应软件，用于构建基于智能合约的政府机构、企业和公共用户的应用程序和平台。

Ⅳ 如何简单易懂解析区块链

对于很多人来说，可能一看到这么高大上的词汇，一看到这么晦涩难懂的技术解说，然后衡量一下自己的知识储备量，就被吓得稍微有点退后了。

一句话，它是一种特殊的分布式数据库。首先，区块链的主要作用是储存信息。任何需要保存的信息，都可以写入区块链，也可以从里面读取，所以它是数据库。其次，任何人都可以架设服务器，加入区块链网络，成为一个节点。区块链的世界里面，没有中心节点，每个节点都是平等的，都保存着整个数据库。你可以向任何一个节点，写入/读取数据，因为所有节点最后都会同步，保证区块链一致。

区块链

区块链的最大特点：分布式数据库并非新发明，市场上早有此类产品。但是，区块链有一个革命性特点。区块链没有管理员，它是彻底无中心的。其他的数据库都有管理员，但是区块链没有。如果有人想对区块链添加审核，也实现不了，因为它的设计目标就是防止出现居于中心地位的管理当局。正是因为无法管理，区块链才能做到无法被控制。否则一旦大公司大集团控制了管理权，他们就会控制整个平台，其他使用者就都必须听命于他们了。但是，没有了管理员，人人都可以往里面写入数据，怎么才能保证数据是可信的呢？被坏人改了怎么办？请接着往下读，这就是区块链奇妙的地方。

链乔教育在线旗下学硕创新区块链技术工作站是中国教育部学校规划建设发展中心开展的“智慧学习工场2020-学硕创新工作站 ”唯一获准的“区块链技术专业”试点工作站。专业站立足为学生提供多样化成长路径，推进专业学位研究生产学研结合培养模式改革，构建应用型、复合型人才培养体系。

Ⅵ 数据分析方法都有哪些

大家都知道，每个人都有自己的想法，在数据分析领域也是一样的。不同的数据分析师对于数据分析的方法都有自己的见解，而数据分析的方法中最重要的作用就是能够把某一事物的数据转化成平常人都能够清楚明白的见解，如果做到了这些，我们可以说这就是一个成功的数据分析师。那么对于数据分析师来说，使用一些工具可以更好地理解和分析数据的价值，有一个完整的数据分析体系是一个至关重要的事情，而常用的四种数据分析方法有：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。那么这些数据分析方法具体是什么内容呢？下面我们就简单的给大家介绍一下。
首先我们说一下描述型分析，描述性分析就是表达发生了什么？我们在分析事情之前，首先会考虑发生了什么？这样我们才会有目标的分析事情，而描述型分析就是这样的，描述型分析师一个比较常见的分析方法， 在很多业务中用描述性分析进行对企业的重要指标个业务进行衡量，通过利用可视化工具能够有效的挖掘所提供信息的价值。
然后我们说一说诊断型分析，诊断性分析就是表达为什么会发生？当我们发现的事情发生的开始，我们就要对事情进行进一步的研究，探究事情发生的原因。于是就需要描述性的数据分析的下一步步骤，那就是诊断型分析，而诊断分析能够使数据分析师深入的分析数据，这样才能够有机会去获得数据的核心内容。
接着我们说一下预测型分析，预测性分析就是表达可能发生什么？当我们分析完了事情发生的原因，需要对事情的进行预判，很多的事情都是有预兆性质的，所以我们需要对事情进行预测性分析，预测型分析主要就是用于进行预测分析，事情未来发生的可能性可以转变成一种可以量化的值，或者是预估事情发生的时间，可以使用各种可变的数据进行预测，在不确定的环境下，预测性分析可以做出更好的决定，很多领域都用到了预测模型。
而指令型分析就是表达需要做什么？上述提到的三种分析都是对于事情的分析，但不是对于解决事情做出分析，我们对事情的分析的目的就是为解决事情，通过用户的实际情况确定最佳的解决方案，这样才能够为事情做出最适合的解决方案。这种分析就是指令性分析。
通过上面对数据分析方法的描述，相信大家已经了解了数据分析方法了吧？大家在进行数据分析的时候用到上面提到的数据分析方法，这样才能够对于某种事情进行分析，同时在大家进行分析的时候可以根据上面的顺序进行分析，这样才能够分析出一个比较准确地结果，希望大家能够熟练运用好这些数据分析方法。

Ⅶ 数据分析的分析方法都有哪些

很多数据分析是在分析数据的时候都会使用一些数据分析的方法，但是很多人不知道数据分析的分析方法有什么？对于数据分析师来说，懂得更多的数据分析方法是很有必要的，而且数据分析师工作工程中会根据变量的不同采用不同的数据分析方法，一般常用的数据分析方法包括聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析等，我们要学会使用这些数据分析之前一定要懂得这些方法的定义是什么。
第一先说因子分析方法，所谓因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奥典型抽因法等等。
第二说一下回归分析方法。回归分析方法就是指研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组变量的相依关系的统计分析方法。回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析方法运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

接着说相关分析方法，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系。
然后说聚类分析方法。聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，不需要事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。
接着说方差分析方法。方差数据方法就是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
最后说一下对应分析方法。对应分析是通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。
通过上述的内容，我们发现数据分析的方法是有很多的，除了文中提到的聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析等分析方法以外，还有很多的数分析方法，而上面提到的数据分析方法都是比较经典的，大家一定要多多了解一下此类相关信息的发生，希望这篇文章能够给大家带来帮助。

Ⅷ 区块链技术能进行系统化的数据分析吗

金窝窝将运用区块链技术进行系统的数据分析。目前，非专业机构对数据的分析能力有限，企业组建和维护技术团队的成本非常高，金窝窝将利用本身的技术研发优势，为企业的大数据建模并就其关注的热点数据关系提供报告，帮助企业更有的放矢地进行市场活动，极大地降低企业运营成本和广告投放成本。

Ⅸ 常用的数据分析方法有哪些

常用的列了九种供参考:

一、公式拆解

所谓公式拆解法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素。
举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解

可以看到，数据可以被分到红蓝绿三个不同的簇（cluster）中，每个簇应有其特有的性质。显然，聚类分析是一种无监督学习，是在缺乏标签的前提下的一种分类模型。当我们对数据进行聚类后并得到簇后，一般会单独对每个簇进行深入分析，从而得到更加细致的结果。