数据可视化

Solana仪表板系列 - 第5集 标签机器人

在本期视频中，主持人讨论了如何通过对交易机器人的分析来提升数据分析的效果。核心内容包括对Solana平台上交易机器人的识别和分析方法。 主要观点： 1. 交易机器人在某些启动平台上的交易量占比显著，例如在PumpFun平台上，约33%的交易量来自机器人。 2. 主持人强调了建立简单有效的分析方法的重要性，建议在没有深入了解特定区块链的情况下，保持分析的简洁性。 关键论据和信息： - 主持人采用了一种基于交易失败率和交易频率的简单方法来识别机器人：如果用户的交易失败率超过25%且交易次数超过15,000次，则可能是机器人。 - 这些数据的来源包括Helios公司的研究，认为约8%的失败交易是由真实用户发起的，因此将阈值设置为25%是合理的。 - 最终，主持人通过构建一个表格来标记交易者是机器人还是人类，得出了约1300万次交易是由机器人完成的结论。 视频最后，主持人预告了下一期将讨论数据可视化和仪表板结构的重要性，以帮助数据分析师更好地展示和评估数据。

Solana 仪表板系列 - 第4集 交易量

在本视频的第四集中，主持人讨论了如何分析和计算Solana协议的交易量。视频的核心内容包括两种情况：理想情况下，协议已经在数据表中提供了交易量数据；而在复杂情况下，主持人分享了如何通过解析交易日志来获取交易量。 关键论据和信息如下： 1. **理想情况**：如果协议的数据已经在“DEX交易表”中可用，可以直接通过汇总每周的交易金额来计算总交易量。 2. **复杂情况**：对于Moonshot的交易量计算，主持人尝试了多种方法，最终通过解析交易日志中的转账信息来提取每笔交易的SOL值，并将其转换为美元价值。 3. **数据处理**：使用正则表达式提取特定文本中的数字，并将多个交易记录展开为单独的行，以便于汇总和计算。 4. **后续内容**：视频最后提到，下一集将讨论交易机器人，并计划介绍数据可视化和仪表板创建的内容。 总的来说，视频强调了在数据分析中灵活应对不同情况的重要性，并提供了具体的技术细节和方法。

Dune 101：创建可视化（图表）

本文介绍了如何在Dune平台上创建和格式化不同类型的可视化图表，包括表格、柱状图和线图等。首先，用户需运行查询以获取结果，然后可以通过调整标题、轴标签、颜色和格式来优化可视化效果。文中还提到如何使用图例、堆叠显示和自定义颜色，以提高图表的可读性和美观性。此外，用户可以将创建的图表添加到仪表板中，或为其添加描述以提供更多上下文信息。