我们不必知道现象背后的因果，我们只想让数据自己发声。那么，在区块链时代，如何让端对端加密的数据发声？
原创|阿常
在大数据时代，我们不必知道现象背后的原因，我们只要让数据自己发声。
维克托·迈尔-舍恩伯格《大数据时代》移动互联网、大数据技术的发展让我们享受着数据带来的红利，购物、打车、理财等等应用或者服务采集用户的信息，提供精准化、个性化的服务，给人们的生活带来了极大便利。
而这些便利背后，却是数据分析方放弃追求数据“结果”，选择追求一种“联系”，寻找数据之间的关联性，洞察我们的需求进而提供出更具针对性的服务。
而在区块链的网络中，数据呈现出端对端加密的特质，远比互联网数据更加严密，寻找这些数据背后的“结果”更是难上加难；但是对于从业者而言，找到这些数据之间的关联，提供“定制化服务”并研判发展趋势同样重要。
比亚迪与AI和元宇宙公司MeetKai达成合作:金色财经报道，7月11日，比亚迪与AI和元宇宙公司MeetKai共同推出“BYD World比亚迪元宇宙”虚拟展厅，为美洲客户提供线上沉浸式品牌及产品互动体验。“BYD World比亚迪元宇宙”展厅于7月11日在厄瓜多尔首站上线，并于次日在智利上线，随后将会陆续登陆多个拉美市场。[2023/7/11 10:48:27]
市场刚需，加密数据如何利用
大数据分析精髓在于挖掘数据与真实信息的关系。通过海量数据分析甚至某一特殊事件的数据解读，不再热衷于追求数据分析的精确度。单纯令数据发声，提供行动指南。
而区块链数据由于其本身的匿名性特征，很多时候并不能轻易找到关联关系，但是通过过去某种现象背后数据的全面分析，就能为之后类似事件提供前瞻性建议或者预警。
英国FCA：三个主要关注领域是ESG、AI和加密资产:5月25日消息，英国金融行为监管局（FCA）创新负责人Ravi Bhalla在威斯敏斯特商业论坛政策会议上表示，FCA三个主要关注领域是环境、社会和治理（简称ESG）、人工智能（AI）和加密资产。“ESG和加密货币非常受欢迎，我们正在展望未来。”[2023/5/25 10:40:10]
区块链大数据技术已经广泛应用在交易所、钱包、安全机构的业务场景中，通过对交易信息特征的分析，可以得到交易与潜在风险的关联关系，规避掉黑客盗币、等等违法犯罪行为，并能够帮助用户挽回受损资产。
Chaindigg创始人叶茂举例称，一些黑客在盗取数字货币后，有时会设定远高于市价标准的手续费，令矿工率先确认其交易，以便快速实现资金转移的目的。那么在面对一些不合常理的手续费时，交易所可以对这类地址进行区分处理，降低风险。
现场 | bitflyer创立者：AI和区块链将会构建新的社会:金色财经现场报道，10月2日，N.avenue株式会社在东京举办日本区块链大会b.tokyo，在本次大会上，日本交易所bitflyer创立者加納裕三进行了“区块链的互联网价值如何改变未来社会”的主题演讲。他表示：区块链的价值在于不能复制，对谁都可以简单的使用和可追踪的，而且转账非常快速。现在转账延迟是很大的一个问题，使用区块链就可以解决，现在的社会已经开始变化了，变成无现金的通证化的社会。我相信区块链技术的未来，相信区块链和AI是可以应用到未来的生活中，希望大家可以接受新鲜事物，不要被时代抛弃。加納裕三表示，未来社会将会变成AI和通证化的社会，AI和区块链将会构建新的社会。日本应该积极拥抱区块链，接受区块链行业。[2019/10/2]
区块链大数据，可以说是目前市场的刚需，可诞生于互联网的大数据技术仍需要做出一些改变，适应区块链数据的特征。
动态 | 日本NEC发布使用AI和面部识别技术的最新解决方案:9月6日至7日，日本电气公司NEC在东京总部举办了“AI??IOT共创解决方案展示会”。一款利用区块链和面部识别技术研发的网络电子投票系统，用户可在智能手机或平板电脑上通过NeoFace Cloud完成身份认证，实现智能化投票。用户也可以通过NEC提供的Mynumbercard中的影像的解决方案直接进行身份认证进行投票。该方案可以减少统计错误并削减成本，且支持用户在家进行个人投票，有望提高投票率。[2018/9/7]
相比较互联网中的数据构成，区块链数据更具备规律性。所有信息都是按照区块组织排列，每个区块中包含着的交易数据都按照该公链所设定的逻辑排列，且大部分区块在时间中存在先后次序，那么在挖掘数据、查找数据的过程中能够精确规定到某一个时间节点；而互联网大数据则往往由于没有一致的标准和时序，产生诸多异构性数据，通过统一加工后方才能够分析。
区块链数据维度比互联网数据相对简单。区块链大数据能够划分的维度相对较少，一般分为交易发起方、交易接收方、交易时间、交易金额、交易频次等维度，简单的特征将有助于更好地对数据进行归类分析。
处理区块链大数据，了解数据特征只是基础，更重要的是需要保证两个关键因素：准确率、召回率。
如何保证数据分析精度？
区块链大数据不光要考虑数据的特征，同时也要考虑数据的准确性，以及在相关维度中信息的关联——其核心难度在于准确性、召回率的提升。
准确性又可以理解为真实性，即数据真伪。以比特币网络为例，在可抓取到的几亿条地址当中，存在一些地址、地址等，那么如果能够在分析数据时发现这些数据，无疑能够提高安全性，降低风险，只有准确率足够高时才能够发挥数据的真正作用。
但仅仅保证高准确性并不足够，召回率同样重要。在巨量的准确数据中仍只有一部分数据能够被分析出来，而某些特征不清晰的数据则无法被解读。以比特币网络为例，某些地址交易记录频繁，有时间、数量、交易费等特征可以分析，这部分数据无疑更方便解读；但同时也有一些地址，可以分析的特征维度较少，甚至只有一笔或者没有交易记录，这部分“难啃的骨头”啃不掉，数据召回率同样无法提高，也就难以利用区块链大数据。
Chaindigg创始人叶茂在接受链得得采访时就指出，准确性、召回率虽然划分维度不同，但是同样重要，只有两者齐备才能够真正进行区块链大数据分析，单一一项很难起到决定作用。
理论上而言，提高了准确性、召回率，就能够提高区块链大数据的使用能力，但是区块链大数据仍面临诸多困难。
相比较互联网数据，同一公链中内容更加规范，但是目前主流数字货币基数较多，存在一些公链产生的数字货币具有较强的特殊性；此外，联盟链中数据则具备更强的商业价值，甚至涉及商业机密，起着指导企业后续规划等作用，这也给数据分析的普适性提出更高要求。
换而言之，想要进行区块链数据分析，就必须研制出能处理这些差异的普适性技术。以比特币与以太坊网络为例，后者较前者增加了智能合约的功能，那么在进行数据采集分析过程中就要考虑到智能合约地址的特征，提高数据分析的准确率和召回率。
互联网语境中大数据分析常用的多项技术和策略，例如机器学习、数据标注、模型分析、交叉验证等等，将其嫁接到区块链语境中同样事半功倍。
区块链大数据，或许可以理解为大数据技术在区块链领域的延伸，尽管区块链数据经过了层层加密，但是仍需要从中寻找到向前发展的指引。
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