FootprintAMA实录：手把手教你分析数据看加密市场大盘

嘉宾：Footprint CMO Jimmy | 主持人：白泽研究院-顾我

9月26日，Footprint受邀参加白泽研究院社区联合区块链网络举办的AMA的活动，现在我们带领大家来回顾下Footprint CMO Jimmy的分享：手把手教你使用数据分析区块链，以下是Footprint整理的AMA活动的问题汇总，在不改变原意的情况下，稍有删减。

主持人：欢迎大家来到我们今天的AMA，我是今天的主持人白泽研究院顾我，白泽研究院是分享区块链独到见解、干货分享，区块链前沿自媒体。

今天的AMA由Footprint、区块链网络和白泽研究院联合举办，感谢本次参与AMA的朋友们，也感谢各位媒体朋友们的大力支持。

在开始之前我先对Footprint进行一个简单的介绍：

2017年DeFi的出现，加密货币世界迎来爆发性增长，NFT等也成为了新的潮流，越来越多的机构，投资人，项目，投资机构，交易员以及数据分析师等参与到DeFi行业，DeFi项目和用户的增长，也让链上数据呈现指数级增长，这些海量的数据有着巨大的挖掘价值。

Footprint Analytics，是一个一站式链上数据分析、可视化平台，解决了链上数据清理整合的问题，让用户免费享受0门槛的区块链数据分析体验。

提供千余种制表模板和拖拽式的作图体验，任何人都可以在10秒内建立自己的个性化数据图表，轻松洞察链上数据，了解数据背后的故事。

Jimmy:

Hi 大家好，我是Footprint Analytics CMO Jimmy, 10年传统金融券商分析从业经验，现负责Footprint Analytics全球市场事务。

主持人：

大家都可能很好奇，我们能用Footprint可以做什么？分析哪些方面的数据？

Jimmy:

footprint.network作为一个一站式数据分析平台，主要服务2种角色：

1. 服务于投资者，呈现从宏观到微观的行业数据，解决用户缺乏投资依据的问题，比如：

a 宏观的，帮助投资者了解行业变化趋势，包括：

1）BTC、ETH等主流币账户的数量及变化趋势。

2）链上不同类型项目的数量变化、不同类型（赛道）项目的增长趋势、各个公链/项目/细分行业TVL（总锁仓量，类似市值的指标）权重变化等。

b 微观的，帮助投资者便于识别项目及行业热度，包括：

1）了解各细分行业的变化趋势（如哪个细分行业发展速度更快），比如Dex（去中心化交易所）、Lending（借贷平台）、Yield Aggregator（收益聚合器）、NFT等。

2）某个细分行业内哪个项目的市场份额、盈利性、交易活跃度、价值锁定规模、用户数、收入利润更多。

3）某个项目中，每个币对（对于Dex）、每个pool（对于lending和yield）的gas fee、手续费、滑点、收益、借贷利率、池子深度等数据是怎样的。

2. 服务于开发者、项目方，解决开发者缺乏资源或能力去洞察（行业及自身的）数据，从而更好的开发及运营项目的问题，比如：

a 呈现行业宏观数据，这点与投资者是一样的。

b 呈现项目运营数据，例如整体数据、行业对比数据、每个Pool参与的用户数，TVL，增长趋势，收益率等。

主持人：

我们作为普通“小韭菜”，为什么需要掌握数据分析的能力？

为什么数据分析在区块链中很重要？以及我们如何利用这些数据？

Jimmy:

我以前是从事证券分析行业的，主要撰写宏观市场和微观个股的分析报告，并给投资者提供投资建议。

另外我们团队在2017年也给一些证券公司做过数据分析系统。

不管是我个人的经理还是团队做项目的经历，都教会我一件事，投资=信息差获利。

在传统投资行业，信息，或者说数据，特别是关键的、有用的、影响决策的数据，是很难获取的。

对于传统的数据分析来说，不同的交易所、机构、个人之间的数据很难互通，且因为用户隐私和合规监管的问题，数据的获取难度非常大，可以说机构所拥有的数据本身就是壁垒，而数据分析工具只是附属品。

而在区块链中，数据是去中心化的、开放的，任何人都可以获取，所以相对传统行业，区块链参与者们就有了天然的优势，他们可以根据更准确、更全面的数据，消除信息差的壁垒，做出更为客观合理的判断和决策。

所以我想说，对于开发者和投资者来说，习惯于使用数据分析工具，是非常必要的，没有依据的决策大概率是错误的，特别是在区块链这样一个信息透明的行业，数据分析工具的使用效果会比传统行业好的多，如果说传统行业的数据工具可以在投资决策上提供30%的依据，区块链上我认为可以达到70%以上。

但与此同时，链上数据的获取难度也不低，不同的链有不同的底层共识、不同的平台有不同的合约机制，对普通人或机构来说，没有足够的能力或资源，达到刚才说的“全面”和“准确”。我们目前服务的很多项目方，也希望由我们footprint.network来解决这个专业问题，而不是他们自己费时费力的去啃。

主持人：

我们都不是专业的分析师，也不太懂数据分析，使用Footprint会有难度吗？需要什么技能吗？

Jimmy:

这也是我们比较关注的问题，我自己和我们项目，都用过非常多的数据分析工具，包括传统的和链上的，感觉这些工具普遍都是比较有门槛的，比如现在链上的Dune，需要使用者会写代码，写SQL。

我们团队2015-2018年曾经运营过超过百万用户的投资类APP，在用户体验方面非常有经验，用户使用footprint.network是不需要技能基础的。

我会把数据分析用户分为两类，对这两类用户，使用footprint.network都是非常方便的：

1. viewer看表

- 我们有1万多个标签，用户可以通过搜索栏快速的找到自己感兴趣的内容。

- 如果比较茫然不知道该怎么开始看，可以在广场上找到我们推荐的、比较多人看的报表。

- 找到感兴趣的表格后，可一键复制别人的chart、dashboard。

2. analysts做表

- 无需写代码，拖拉式操作，一分钟完成表格制作。

- 可以创建关于不同链（eth、bsc等）、不同类型（dex、lending、yield等）、不同形式（统计、对比）的xx种类型（线、表、饼图等，持续增加中）的表格。

- 对于初级的做表用户，也可以从复制报表并修改开始。

同时，我也想提醒大家，数据分析只是工具，不是目的，目的是解决开发及投资问题，你可以自己尝试解决，也可以尝试抛出你的问题让别人帮你解决，欢迎随时在社区抛出你的问题，我们及其他分析师用户会十分愿意帮你解决工具的使用问题。

主持人：

你们为什么会想做这种数据分析的产品？据我所知，数据解析非常耗费资源和人力还有时间。

Jimmy：

你说的没错，要整合不同的链（具有不同的共识机制）、不同的类型（不同的智能合约结构）、不同的项目（不同的运行机制），并在底层对数据进行清洗、整合。

这些都是非常耗时、非常难的工作，需要持续地、长期地进行投入，才能具备解决问题的能力。

我们选择去解决这个问题，更多的跟我们遇到过的困难有关。

我们团队从17年开始接触区块链，并在今年年初，开发了一款DeFi应用。作为一个DeFi项目的运营方，我们希望统计应用的运营数据，例如每个Pool参与的用户数，TVL，增长趋势，收益率等，但市场上并没有满足我们需求的产品，所以我们选择自己开发。

同时，我们自己作为DeFi的投资者，也遇到过很多问题，例如：

- 因为无法掌握资金流动情况，而丢过钱；

- 找新的投资机会的时候，由于信息的缺失而错过了一些好的时机；

- 没办法管理以及了解已经投资的资金，不知道APY怎么算。

- 我们急需有一些工具，能帮助我们了解自己的投资现状、投资历史，并做出客观准确的分析，从而作出投资策略的优化，但市场上也没有好用的工具。

结合着我们过往的经验（我们曾经为证券公司开发过数据分析工具，也有链上数据分析工具的使用和开发经验），团队决定要开发一款低门槛易用的区块链数据分析平台，也就是footprint.network，服务自己，也服务用户。

主持人：

冒昧问一句，你们Footprint的数据是不是准确的？这一点对于分析结果来说是非常重要的。

Jimmy：

我们的数据准确性目前在90%以上，从技术角度，100%是非常难的，我们希望接下来可以达到接近100%。

如前面所说，数据解析是一个脏累活，虽然所有数据都可追溯，但跨链跨平台的数据由于开发者的不一样，也让本应该同一意义的数据变得“个性化”十足，使得数据使用者在使用这些数据的时候不得不花比较大的精力进行数据清洗。

我们开始做footprint.network的时候，前面已经有一些平台跑得比较长时间了，我们在追赶别人的过程中，不断去摸索提高我们效率的方法，实现弯道超车。

在短短的2个月内，我们迭代了10+个数据解析通用模型。目前我们已经搭建的模型有流水解析模型、合约解析模型以及事件解析模型。

我们的数据解析和分析工作不只是堆砌人力和程序员，而是建立了独有的，高度自动化，高效智能的工具，这些工具是我们的核武器。

比如，一个新平台出现，别人可能要1-3周去解释和分析这个平台，我们的自动化工具可以在1天内完成解析和分析，并得出上百个个指标的计算。

我们的目标，是实现faster new platform, faster new model, faster coverage. 即更快、更广地覆盖新的项目和模式。

主持人：

站在你们专业的角度，能否给我们提供一个比较通用的数据分析的思路，去分析某个项目或是平台的现状？

Jimmy：

好的，对于一个项目或平台，上面有提到过，有很多维度的数据可以去看。

所以在选择思路的时候，要先想想分析的目的是什么，即“start with why”，举几个例子：

- （投资者）希望评估一个dex是否比其他的更好，需要看它的pool的深度、TVL稳定性、LP reward历史变化、滑点高低等

- （投资者）希望评估一个lending/yield的return和risk，需要看它的TVL稳定性、pool深度、历史及预估APY、清算情况等

- （项目方）希望掌握用户增长情况及质量，需要看TVL变化趋势、波动率、交易活跃度、用户进入及离开的频率等

- （项目方）希望掌握知道DAO的投票倾向性和集中度，需要看具有投票权的token的分布、历史投票情况、持有者之间的流动情况等

还有很多例子，我想说的是，作为一个工具，footprint.network只是做好了基础数据工作，把数据采集、清洗、整合好，并提供用户友好的使用体验，具体的数据分析思路，是由用户自己根据不同的‘why’决定的。

主持人：

我平时看一些分析文章，经常看到Nansen和Dune的图表，他们已经深耕区块链分析很久了，相比起来，Footprint有什么优势？

Jimmy：

前面提到我们的数据来源以及技术方案，这个也是Footprint的核心优势。

关于Nansen，我们认为，在区块链这样一个去中心化的生态中，工具的定位一定不是做一个“信息茧房”，即“我认为你应该看什么”。

工具应该是符合去中心化生态定义的“built for user，built by user”，我们只负责做好数据基础、应用生态，怎么用、用哪些、做什么，都由用户决定。

我们希望未来我们是个数据分析社区，而不是数据门户网站，目前我们已经有1000多张表，大部分都是用户自己创建的。

对于Dune，他们的众包打标签、做表的idea我们非常欣赏。

但在应用端UX方面我们更有优势，我们服务过百万级的C端用户，在如何听到用户声音、如何发现用户深层需求、如何解决用户真正的问题方面，我们有很强的竞争力。

比较典型的是，Dune的数据都是raw data，分析者需要了解SQL才能使用，而footprint.network使用分析模型更快速去生成中间表，便于分析者使用。

你可以看到Footprint使用非常简便，拖拽式1分钟你就可以做出一张表，我们的几千张表都是不到一个月时间由用户制作的。

主持人：

你能分享一下未来的路线图或Footprint平台即将开发的方向吗？目前的用户可以期待。

Jimmy：

在此之前的2个月里，Footprint 1.0版本成为了一个功能强大且易于使用的分析工具，用于发现和可视化区块链数据，涵盖主流平台的基本指标。更多的数据接入，更多更好玩的可视化图表，更深入的洞察衍生数据，都是我们一直努力的方向。接下来的两个月，Footprint计划通过获取ETH和BSC的实时数据来提供更多的指标，Footprint还将支持Pool分析；此外，NFT数据的提供也是重要的计划之一。

未来，我们将继续扩大我们的数据池子，继续扩展Polygon和Solana链的数据，以及跟踪钱包地址的投资收益数据等。

好的产品是用户驱动出来的，欢迎大家使用和体验Footprint的产品，给我们提反馈建议，我们会动态调整产品计划，解决用户问题。

主持人：

您是如何看待NFT的？在NFT领域如何使用Footprint？

Jimmy：

NFT现在争议还比较大，我个人认为有一篇文章说的比较透彻，在元宇宙，NFT具备了娱乐价值、金融价值，我非常看好NFT的未来。

对footprint.network来说，需求在哪里，数据在哪里，我们就会服务到哪里，刚才关于我们的发展方向，也对NFT数据分析的开发有规划，有相关产品上线后，会跟大家做相应的介绍。

同时，对于数据分析工具，NFT有非常大的数据开发和解析基础工作，所以欢迎有兴趣的人、团队、投资者加入，加速这一过程。

主持人：

最后，您如何看待区块链中数据分析领域的未来发展？特别是近期有一些政策，你是如何看待市场的

Jimmy：

我们先来看一组数据：全球78亿人口，互联网用户46亿，区块链用户1亿。

在1亿用户这个数据上，可以说区块链已经是一个举足轻重的产业了，监管的态度是合规，控制风险，不是消灭。

我们作为基础设施建设者，非常支持行业纳入监管，这样只会使行业更加健康。

目前区块链用户相比互联网用户，占比约2%，非常小的一个比例；作为一个完整的生态，区块链的未来空间非常大。

在这样一个前景宽广的生态中，基础设施建设是非常重要的。

我们非常看好数据分析这个行业，我们团队会在这个方向上深耕10年，在合规框架下，做好技术开发，做好整个区块链行业的基础设施建设。

关于Footprint Analytics：

Footprint Analytics是一个一站式可视化区块链数据分析平台。

Footprint Analytics将用户体验放在第一位，它提供了一个直观简洁的用户界面，可以通过拖拽式数据交互，进行查询和可视化数据分析。无论是数据分析师、数据科学家、开发人员、学生、教师、管理者还是项目方，都可以迎合自己的需求，轻松使用这一强大的数据分析工具。

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编译者/作者：Footprint

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