你是否对在Web3领域成为一名卓越的数据分析师充满好奇？或许，你仅仅是想构建一个Web3分析工具，以便深入挖掘你所关注的Web3数据？无论你的出发点如何，这篇指南都值得你一读。在数据分析的世界里，Web3数据的最大挑战往往在于对数据的深入理解。依据我的实践经验，我发现在处理数据时，将每个人视为一个庞大的数据仓库，而以太坊区块链上的协议则像是这个仓库中的复杂表格和视图，这一点尤为关键。此外，这一观点同样适用于其他区块链技术。 在本篇文章中，我将致力于使内容简明扼要，并围绕以下主题展开：让我们开始探索Web3的数据流与景观。 Web3的关键在于实现更高度的独立性和自主性。这一目标是通过区块链和分布式对等网络来实现的，而非传统的服务器-客户端模型。这种模式导致了数据流和格式的变化，与我们熟悉的Web2环境截然不同。通过深入研究，我发现了一些如Dune Analytics和Flipside Crypto这样的数据映射工具，它们提供了解码的区块链数据以及内置的可视化工具，为对Web3感兴趣的数据科学家提供了便利。  上图中展示了从不同的区块链模式中提取数据进行分析的多种方式，以以太坊为例。如果你曾在以太坊（或任何支持智能合约的区块链）上进行过交易，那么你可能已经在区块资源管理器上查找过相关信息，并注意到了这些数据：通过Etherscan区块浏览器查看以太坊区块链上的交易示例。 学习如何阅读交易细节将是进行所有以太坊数据分析和研究的基础，同时，了解代币和交易数据的流动路径也同样重要。 解读Web3数据 尽管我倾向于以以太坊区块链为例来解释解密区块链数据，但根据我的经验，当理解了数据在智能合约上的存储和管理方式后，以太坊会变得更为直观。因此，以下讨论的概念将普遍适用于所有与EVM兼容的区块链和智能合约，例如Polygon、Fantom Opera、BSC、Arbitrum One等。 智能合约交易相当于在智能合约驱动的web3应用程序中的后台API调用。智能合约上的活动细节及其引起的应用状态变化被记录在交易、调用和日志等数据元素中。交易数据元素代表用户（或更准确地说，是EOA）发起的功能调用，调用数据元素代表智能合约在交易中发起的额外功能调用，而日志数据元素代表交易执行期间发生的事件。 为了更好地理解以太坊区块链上的交易数据，我们可以尝试使用Etherscan（以下使用Mirror Crowdfund合约作为交易实例）。这就像检查你的汽车仪表盘，以寻找解决问题的线索，但作为一个数据科学家，我们必须深入了解背后的机制。 通常情况下，存在三种不同类型的交易：[在此处插入关于三种交易类型的详细描述]。 数据是如何结构化的 现在你已经了解了幕后的活动和相应的数据元素，是时候逐一列出构成Web3景观的各个元素了。交易和跟踪数据结构包含了智能合约函数调用的细节，按照以下顺序： [在此处插入具体的结构化信息] 访问和处理Web3数据的工具 现在你已经了解了Web3数据的元素和它们的外观，并在区块链上查询了第一个交易数据，你可能想知道如何快速熟悉一个协议及其数据。以下是一些有用的工具： - Block Explorers：如Etherscan、Polygonscan、BSCScan、Solana Beach等，它们是深入了解区块链上交易的好方法。 尽管区块链探索者对于查询区块链账本内的单个记录非常有帮助，但它们并不擅长回答需要聚合或转换数据的问题。例如，如果你想知道过去三个月有多少NFT通过Opensea交易所售出，或者想知道交易从“Coinbase”流向“Axie Infinity”的频率，仅依靠区块探索器是难以得出结论的。为此，人们需要直接访问数据。[在此处插入更多关于Block Explorers的信息] - Dune Analytics：Dune Analytics是访问和分析区块链数据的优秀资源，它提供了Ethereum、Solana、Xdai、Polygon、Optimism和BSC的原始和解码数据。它还提供了一个PostgreSQL界面来查询数据集，以及一个简单的点选界面来创建仪表盘。[在此处插入更多关于Dune Analytics的信息] 分析数据 在分析了Web3中的经济活动和用户行为时，重要的是要培养对特定智能合约工作方式的理解兴趣，这将有助于你确定感兴趣的指标中涉及的关键功能和事件。 Web3正在快速发展，每天都有新的想法、产品、社区和实验出现。它已经触及生活的方方面面，包括但不限于支付、金融、艺术、音乐、游戏、社区、治理和身份，这使得任何人都能参与其中，非常令人兴奋。 因此，请理解，结合实际使用Web3产品、检查Etherscan等区块浏览器上的数据耗尽情况以及阅读智能合约源代码，是制定正确的数据分析策略的关键。
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