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什么是链上数据
链上数据就是写到区块链上的数据，它是一种结构化数据，但是它的形式比较复杂。我们以比特币的区块来说明。
每一个区块首先会有一个区块号，其次会包含一些区块的基本信息，例如当前区块的哈希值，前一个区块的哈希值，当前区块的时间戳以及当前区块所包含的交易笔数等。最后就是区块里的每笔交易的详细信息，这里就包括交易的哈希值，转入地址，转出地址，转账金额等信息。这里需要说明的是，由于比特币采用的是UTXO模型，它的交易可能包含多个转入地址和多个转出地址。但是像以太坊这样采用账户模型的区块链只会有一个转入地址和一个转出地址。
另外，由于以太坊支持智能合约，交易里可能还会包括一些智能合约相关的信息，比如创建一个智能合约，调用智能合约等操作都会上链。这些信息同时也增加处理和分析链上数据的难度。
我们再来看看链上数据的数据量，这取决于区块链本身的活跃度以及所采用的共识机制。比特币的共识算法是工作量证明，大约10分钟产出一个区块，当前每个区块大小约为1MB，一天时间比特币区块链就会增加144MB的数据；以太坊大概每10秒出一个区块，当前每个区块约20KB，因此，以太坊一天会增加约173MB的数据。
与区块链相关的还有其他形式的数据，例如，加密货币的交易行情数据、白皮书数据等。交易行情数据都是时间序列数据，包括tick行情，K线，市场深度，历史逐笔成交等。交易数据的数据结构相对简单，但是粒度更细。一般交易所每500毫秒就会推送最新的tick数据。区块链项目里的白皮书、社群里的舆情是非结构化数据，需要用到自然语言处理技术来进行分析。但是本文仅讨论链上数据的分析。
链上数据分析方法
区块链提供的是账本的完整性，数据统计分析的能力较弱，而大数据则具备海量数据存储技术和灵活高效的分析技术，能够极大提升数据的价值和使用空间。二者的结合，即，链上数据分析，是一个新兴的技术领域。
链上数据分析的重点与难点是挖掘账户/地址之间的关联关系。下图是根据FBI掌握的“丝绸之路”的比特币的地址而画出的与其关联的比特币交易网络。图中的节点就是比特币地址，图中的边就是一笔转账交易。可以看到，区块链上形成的是一个非常复杂的网络状数据，再加上区块链的匿名性，深度的链上数据挖掘是十分困难的，需要用到大规模网络分析和机器学习等方法。
首先，简单介绍一下链上数据分析的一些基本方法和步骤。要做链上数据分析第一步是获取数据。现在基本上每一个主流区块链都有自己的区块链数据浏览器。比如比特币的http://bitinfocharts.com，以太坊的http://etherscan.io，EOS的http://eosflare.io，以及波场的http://tronscan.org等。有些浏览器也提供数据的API接口，我们可以直接通过调用接口来获取数据。但是这些网站通常有访问限制且访问速度比较慢，如果需要爬取大量数据就比较困难。快速系统的获取链上数据的方法是搭建一个区块链全节点，然后通过访问本地的全节点获取并解析链上数据，再将清洗好的数据落入数据库。
不过这种方式成本是比较高的，对于个人来说实现起来比较困难。首先，我们需要一台性能不错的服务器，其次，按我们之前的计算，一个链一天会有100M以上的数据增量，这就要求有大量的存储空间，再者，完成整个流程也有一定的技术门槛。
完成数据的获取，清洗和落库之后，第二步是给地址打标签。我们知道，区块链是一个匿名的系统，通常我们并不知道这一串字符的背后，持有巨额财富的人到底是谁。但是我们做链上数据分析，最希望挖掘的信息就是地址间的关联。所以我们首先要做的是尽可能的找到地址背后的实体是谁。
给地址打标签一般有三种方法：
最简单的方法是从一些公开的数据源获取。比如，比特币有www.walletexplorer.com这个网站，上面有大量比特币地址的标签，以太坊也可以通过https://etherscan.io/labelcloud拿到部分地址标签，其他区块链通常也能从他们的区块链浏览器拿到部分地址标签，但是越新的链标签越少。
第二种方法就是通过充值来获取地址标签。因为当前的区块链世界其实是以交易所为中心的，交易所控制了大部分的链上资金流向，弄清楚了交易所地址，就会对链上数据有比较清晰的全景图。当我们将币充进交易所后，我们可以根据交易所提供的充值地址追溯到交易所的热钱包地址甚至冷钱包地址。
第三种方法是根据前两种方法获得的地址标签去预测未知地址的标签。这里需要用到网络分析（如标签传播）机器学习（聚类，分类算法等）。基本的思路就是通过已知的地址标签和地址间的交易关系来进行预测。通过这种方式我们就可以得到一个交易所大致的地址池。
完成这些基础工作之后，第三步就是进一步的数据分析或运用。比如，我们可以做链上资金的流向监控，大额转账的预警，统计一个交易所持有的资产总额，建立数字货币的反洗钱系统等。这些信息不论对于数字货币的投资还是监管都是很有价值的。
链上数据分析在加密货币投资中的应用
区块链的链上交易数据对加密货币投资提供了行情数据之外的另一个维度的信息。先介绍一个偏基本面的估值模型：梅特卡夫定律。梅特卡夫定律最初是用于评估一个通信网络或者社交网络的价值，它认为网络的价值与其用户数量的平方成正比。我们之前提到，区块链本质是一个交易网络，因此运用梅特卡夫模型对数字货币进行估值也是合理的。
以比特币为例，首先我们需要从链上交易数据中统计出历史每日的活跃地址数，然后拿到对应时间的比特币市值，通过做对数-线性拟合建立比特币市值和活跃地址数之间的关系。这样我们就可以用该模型对比特币进行估值。当市值高于估值时，说明比特币高估，当市值低于估值时，说明比特币低估，这就可以给投资比特币提供参考。
第二个例子是运用链上数据的事件驱动投资策略。波点钱包自称是波场官方合作的钱包，依靠承诺的高额“定存利息”和拉人头返现，钱包余额最高时曾达到 12 亿枚 TRX。2月中旬之后，波点钱包以主网升级为由停止了TRX充提现，钱包总余额一直维持在7.7亿个TRX左右。但是从 3 月 18 日开始，波点钱包在未告知用户的情况下，开始将所持有的TRX转入到10个新建地址。我们从波场链上数据分析追踪到此次波点钱包的大额转账行为共转出6.83亿枚TRX。3月23日，波点钱包将新建地址中的4000万个TRX转入币安交易所，疑似砸盘套现。
然后，波点钱包的疑似套现行为并没有就此结束。之后，波点钱包又进行了多次大额转出，目的地均为币安交易所。具体情况如下：
- 3月23日，波点钱包第一次大额提币，转移约4000万个TRX至币安交易所，币安TRX价格下跌9%，超过同期其他主流币种跌幅；随后上涨约6%；
- 3月28日，波点钱包第二次大额提币，转移约1500万个TRX至币安交易所，币安TRX价格下跌2%，超过同期其他主流币种跌幅；随后上涨约4%；
- 4月3日，波点钱包第三次大额提币，转移约9200万个TRX至币安交易所，币安TRX价格下跌12%，超过同期其他主流币种跌幅；随后上涨约16%；
虽然TRX价格的下跌不一定由波点钱包的套现行为导致，但是从历史数据回测中，我们可以看到，它们之间的确展现出来某些相关性，这为我们做波段交易提供了机会。我们可以以波点钱包链上转出为信号，在期货市场做空TRX；当TRX价格平稳后，平仓TRX合约，并择机做多TRX现货。
展望
当前的链上数据，绝大部分都是交易和投资为目的产生的，链上的资金不是直接转入了交易所就是在去交易所的路上。不过，随着区块链技术的应用迅速发展，数据规模会越来越大，不同业务场景区块链的数据融合会进一步扩大数据规模和丰富性。
区块链以其可信任性、安全性和不可篡改性，可以让更多数据被解放出来，推进数据的海量增长。区块链的可追溯性使得数据从采集、交易、流通，以及计算分析的每一步记录都可以留存在区块链上，使得数据的质量获得前所未有的强信任背书，也保证了数据分析结果的正确性和数据挖掘的效果。这些优点使其在很多领域都有落地的场景。比如，在金融领域，链上数据天然具备了穿透监管的特性，即对资金来源和资金流向全过程的监控。在物联网领域，IoT设备的数据上链能够是其更安全和透明，并且可以对基于相互连接的智能设备之间服务交换的微交易带来便利。在供应链行业，可以运用链上数据来实现物品的可追溯，提高透明度。
从数据分析和挖掘的角度，通过把大数据AI技术与链上数据相结合，能让区块链中的数据更有价值，也能让大数据的预测分析落实为行动，使其共同成为数字经济时代的基石。