① 区块链上交易量怎么看,查询区块链交易记录
追踪和管理数字资产新姿势，教你学会查看区块链账单账单记录价值流通和状态，是金融服务的基础功能。
我们常用的银行、支付宝、微信支付等都会为普通用户和商家记录一笔交易，提供不同维度的查询、统计和分析服务。
比如大家爱晒的支付宝年度账单，会统计用户全年的总收支、消费种类、余额宝和其他理财收益、点外卖的次数等。通过大数据技术，展示各个地域，不同年龄段的消费兴趣和趋势，让消费者更了解自己周边的消费环境，商家能够及时把握市场需求。
在去中心化的区块链网络里，交易被永久的记录在链上，公开透明，人人可查。
但是由于区块链的设计更倾向于保证不可篡改和数据压缩需求，导致业务层面的过滤查询功能缺失。加上不同链的规则不同，追踪和管理加密资产变的异常困难。这也是为什么数字资产投资者常常感叹“总觉得帐没算明白“的原因所在。
SixPencer推出全新区块链记账神器，目前已支持比特币（Bitcoin）和以太坊（Ethereum）底层的资产追踪和管理，免费使用，无需注册。
一经推出，受到了包括矿工、资管机构、OTC商户、加密创业公司、数字资产投资者的喜爱。
作为专业的资管工具，不仅能够查询所有链上交易记录，实时查看账户余额和持有资产，而且提供每日各币种收支情况、支持单或多地址聚合收支统计、地址画像分析和图表、大额交易记录排行、联系人管理等。
进入网站后，在首页搜索框，输入比特币或以太坊地址，点击搜索即可进入该地址的总览页面。
我们以目前ETH持有量全网排名第一的地址：(标签:bitfinex1)?账户作为demo账户进行演示，所有数据均为真实链上数据。
这里简单介绍下区块链上的地址和银行账户的区别。在区块链上，地址就类似于银行卡号，知道地址就等于知道银行卡号一样，可以向其转账。
但不同的是，区块链是不可篡改的分布式公开账本，通常具有匿名性，任何人可以对任何地址进行公开查询。银行账户只能查询本人的账户信息，无法通过银行卡号得知其他人的账户信息。
如果用户有多个地址，或者想追踪其他地址，均可以通过搜索，所有搜索过的地址信息会在资产组合页面进行汇总，点击下拉框即可切换或者删除账户。
SixPencer除包含区块链浏览器提供的基础信息外，添加展示了一些个性化的指标，帮助用户了解自己的链上画像，也可以追踪其他账户的链上轨迹。在下面总览页面可以查看地址的资产概览、历史指标、收支统计、持有资产信息。
地址概览
创建时间：第一次收到ETH的日期
净资产：所有资产，包含ERC20token资产的合计美元价值
ETH排行：持有ETH数量在所有以太坊地址中的排名
ETH余额和估值：持有的ETH数量和其对应的美元价值
历史指标
历史指标展示交易量、交易次数、代币分析和联系人分析四大维度。通过统计，算不清的糊涂账终于能算清了，比如最简单的会计计算，ETH总收入=ETH余额+ETH总支出+ETH总手续费。再比如总交易次数=转入交易次数+转出交易次数。
由于以太坊网络的特殊性，所有转账的手续费都是以ETH支付。因此我们将手续费单独罗列出来，在交易明细中也支持手续费单独筛选，帮助用户统计手续费支出。
一些有趣的数据，demo账户手续费支出为1.1556ETH，ETH单笔大额转账达90万个ETH，持有代币数量有350种，交易次数最多的代币是USDT，与其交易过的地址仅37个。
一般持有上百种不同资产的地址通常都是交易所地址，加上交易次数和联系人并不多，可以排除是对外地址，基本可以判断是bitfinex交易所内部使用地址。
收支情况
统计了本月全部资产合计收入和支出，支出包含手续费支出。
持有资产情况
展示持有的资产数量、价值、资产价格和24h涨跌幅。demo账户这类交易所的地址，持有资产通常10页都放不下。
SixPencer除了提供地址的交易流水外，还支持全历史交易记录查询和筛选、余额信息、日收支统计等。
交易明细
从下面页面可以清晰得知ETH资产的本月收支情况，用户还可以根据日期，资金流向、交易分类和标签系统进行筛选，根据自身需求进行更细致的统计，后面会介绍如何进行指定地址的交易筛选。
点击上图中的ETH下拉框，可以切换到其他币种的交易详情页面，比如切换到USDT的交易详情查看USDT的明细状况。
除月账单外，SixPencer展示每笔交易的交易明细，提供交易方向、交易对手方、交易金额、账户余额、交易时间、每日收支情况等信息。下图可以看到近6笔ETH交易均为从bitfinex3账户转入bitfinex1的交易。
交易详情
点击任意一笔交易明细，即可进入该笔交易的交易详情页。交易哈希是每笔链上转账都有的唯一不可篡改的交易ID，类似于订单号的概念。
通过交易哈希就可以查询到一笔交易的具体信息。
下面所展示的交易数量、交易状态、交易时间、发送和接受方、手续费等都是这笔交易的具体信息，在这里不再赘述。值得注意的是，SixPencer提供个人标签和备注系统，用户可以对单笔交易，进行个性化分类和备注，帮助记忆，不遗忘每一笔交易。
如何快速找到和指定地址的交易信息？
时间变久，交易变多后，查询链上指定交易信息就变得异常复杂和困难，SixPencer将交易信息按照业务需求进行细化，并提供标签系统辅助用户进行自定义交易查询和统计。
比如想要查询2020年6月地址（标签：bitfinex3）一共向demo账户转入了多少ETH。通过我们的账单系统，仅需两步操作即可查询。
1、打标签：为了演示，我们将“bitfinex3“这个标签重命名为“测试test”。
2、筛选：将日期筛选为6月1日-6月30日，在筛选栏选中“转入”，并在最下面的标签栏选中“测试test”，点击保存。
保存后即可搜索出所有6月“测试test”转入到demo账户的交易信息，从下图可以看出6月份，demo账户共从标签为“测试test“的地址收到58,440.2489个ETH。
如果用户想查询和多个指定地址的交易，选中多个标签后，调整日期、资金流向等信息即可进行资产的自动统计。
在分析一栏，用户可以查询地址不同维度的图表分析信息，包含余额、交易、分类和排行四大维度。分别点击各维度还能够查看更多详细数据和图表。
余额：余额展示资产的余额数量和价值走势
交易：交易展示全部交易、转入和转出的交易数量、交易数量价值和交易次数走势
分类：分类根据平台地址标签系统对交易类型进行统计，反应地址的交易偏好
排行：排行按照交易次数展示活跃联系人，按照交易金额展示大额交易
比如排行分析，能够很快查看与某个地址的具体交易金额和大额转账情况。如下图，demo账户与标签为“测试test”的地址在本月一共交易了177次，其他与demo账户交易较多的都是ERC20Token合约调用交易。
从下图看，大额排行也都是与标签为“测试test”的地址交易信息，表格展示交易对象、交易时间、交易方向、交易数量和价值。对交易所大户感兴趣的，可以查询交易所地址的大额转账信息，看看哪些地址都是充提大户。
通讯录展示所有和demo账户有过交易记录的地址，除平台自带的标签体系外，用户可以对地址添加标签或者重命名标签。
标签：展示平台标签系统已知标签和用户自行添加的标签
最近联系人：展示最近30天有过交易记录的地址/标签
全部联系人：展示所有有过交易记录的联系人地址/标签，交易数量超过1万笔的地址，取最近1万笔交易的联系人展示
综上，SixPencer的全新资产追踪和管理工具能够提供比区块链浏览器或者钱包更综合的查询和分析功能，作为一款工具产品意在辅助用户进行数字资产管理，通过对链上用户画像的进一步解析，帮助大家更好的决策。
我们认为区块链的公开透明机制应该让数据查询更简单，但目前按照实际业务需求快速查询区块链数据仍然是难点痛点，并成为商业落地的一大阻碍。
数字资产交易仅仅是其中一小块，未来还将有大量有价值的数据存储在区块链上，SixPencer将继续推出更多实用工具，让数据更好为业务服务。
怎么查别人区块链信息
1.如果是查询账户余额、账户的历史交易数据等信息,建议直接输入钱包地址查询;如果是查询某笔转账的相关信息,比如是否到账、进展如何,输入交易ID是最方便的。当然了,区块链浏览器不仅可以查询自己的账户,也可以查询别人的账户全部联系人:展示所有有过交易记录的联系人地址/标签,交易数量超过1万笔的地址,取最近1万笔交易的联系人展示综上,SixPencer的全新资产追踪和管理工具能够提供比区块链浏览器或者钱包更综合的查询和分析功能,作为一款工具产品意在辅助用户。
2.可以通过区块链浏览器进行查询。在区块链浏览器中我们可以知道一个钱包地址都进行过哪些交易,账户上有多少资产等等的信息。用区块链浏览器就可以查看。在搜索输入框内输入想查询的钱包地址,如果你输入的地址不完整,但是这个地址之前有在区块链上进行过ETH交易或者被查询过,那么输入框会自动把你查询的
区块链记录哪些信息？区块链是一个分布式的大账本，每一个区块就相当于是这个账本中的一页。
目前，区块链的区块主要记录了区块头、交易详情、交易计数器和区块大小等数据。：区块头是区块的前80个字节，区块内部的数据如下：1.交易详情：详细记录了每笔交易的转出方和收入方、金额及转出者的数字签名，这是每个区块内的主要内容；2.交易计数器：这记录的是每个区块中发生的交易数量；3.区块大小：表示每个区块数据的大小，…如果你想详细了解关于这些方面的知识，我建议你到广州煊凌网络学习下，可以给你介绍得很详细，专业的事找专业的人问！准没错，希望对你有所帮助！
② 直播间交易额数据怎么查看
为了查看直播间的交易额数据，你可以考虑以下几种途径：
首先，大多数直播平台都内置了数据统计功能，通过登录后台管理系统，可以轻松获取到直播间交易额的数据报表。这些报表通常会包含关键指标，如总销售额、平均订单金额、交易次数等。
其次，第三方数据分析工具也是不错的选择。这类工具能够连接直播平台的API，实时获取直播间的交易额数据，并提供更为详细的分析报告。这些报告不仅包括交易额数据，还可能涵盖用户行为、流量来源等多维度信息。
最后，如果你所在平台没有提供相关数据统计功能，可以考虑使用自定义数据统计方法。例如，通过集成Google Analytics等工具，来跟踪和分析直播间内的交易额。这种方法灵活性较高，可以根据具体需求定制化设置。
无论选择哪种方式，都需要确保拥有相应的权限来访问这些数据。同时，根据自己的具体需求，选择最合适的统计方法，以便更全面地了解直播间交易情况。
值得注意的是，在查看和分析这些数据时，应重点关注关键指标，如总销售额、平均订单金额、交易次数等，这些数据能帮助你更直观地了解直播间的表现。
此外，定期回顾这些数据，可以帮助你发现潜在的问题或机会，进而优化直播策略。例如，如果发现某个时间段销售额较低，可以分析原因，调整直播内容或时间，以提高销售额。
总之，通过合理利用平台提供的数据统计功能或第三方工具，以及自定义数据统计方法，可以有效地监控和分析直播间交易额，为优化直播策略提供数据支持。
③ 大数据分析基础——维度模型
维度模型的概念出自于数据仓库领域，是数据仓库建设中的一种数据建模方法。维度模型主要由事实表和维度表这两个基本要素构成。
维度是度量的环境，用来反映业务的一类属性 ， 这类属性的集合构成一个维度 ， 也可以称为实体对象。 维度属于一个数据域，如地理维度(其中包括国家、地区、 省以及城市等级别的内容)、时间维度(其中包括年、季、月、周、日等级别的内容)。
维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中，将度量称为“事实” ， 将环境描述为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。例如， 在分析交易过程时，可以通过买家、卖家、商品和时间等维度描述交易发生的环境。
维度所包含的表示维度的列，称为维度属性。维度属性是查询约束条件、分组和报表标签生成的基本来源，是数据易用性的关键。
事实表是维度模型的基本表，每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据表可能包含业务销售数据，如销售商品所产生的数据，与软件中实际表概念一样。
事实表作为数据仓库维度建模的核心，紧紧围绕着业务过程来设计，通过获取描述业务过程的度量来表达业务过程，包含了引用的维度和与业务过程有关的度量。
事实表中一条记录所表达的业务细节程度被称为粒度。通常粒度可以通过两种方式来表述:一种是维度属性组合所表示的细节程度:一种是所表示的具体业务含义。
作为度量业务过程的事实，一般为整型或浮点型的十进制数值，有可加性、半可加性和不可加性三种类型。
相对维度来说，通常事实表要细长，行的增加速度也比维度表快的多，维度表正好相反。
事实表有三种类型 :
原子指标和度量含义相同，基于某一业务事件行为下的度量，是业务定义中不可 再拆分的指标，具有明确业务含义的名词 ，如支付金额。
事实表和维度交叉汇聚的点，度量和维度构成OLAP的主要概念，这里面对于在事实表或者一个多维立方体里面存放的数颂瞎值型的、连续的字段，就是度量。
维度表是事实表不可分割的部分。维度表是进入事实表的入口。丰富的维度属性给出了丰富的分析切割能力。维度给用户提供了使用数据仓库的接口。最好的属性是文本的和离散的。属性应该是真正的文字而不应是一些编码简写符号。应该通过用更为详细的文本属性取代编码，力求最大限度地减少编码在维度表中的使用。
维度表和事实表二者的融合也就是“维度模型”，“维度模型”一般采用“星型模式”或者“雪花模式”，“雪花模式”可以看作是“星型模式”的拓展，表现为在维度表中，某个维度属性可能还存在更细粒度的属性描述，即维度表的层级关系。
维度属性也可以存储到事实表中，裂肢这种存储到事实表中的维度列被称为“退化维度”。与其他存储在维表中的维度一样 ，退化维度也可以用来进行事实表的过滤查询、实现聚合操作等。
下表显示的是一个维度（“城市”）和两个指标（“会话数”和“每次会话浏览页数”）。
维度中的一些描述属性以层次方式或野源空一对多的方式相互关联，可以被理解为包含连续主从关系的属性层次。比如商品类目的最低级别是叶子类目，叶子类目属于二级类目，二级类目属于一级类目。在属性的层次结构中进行钻取是数据钻取的方法之一。
当属性层次被实例化为一系列维度，而不是单一的维度时，被称为雪花模式。
大多数联机事务处理系统( OLTP)的底层数据结构在设计时采用此种规范化技术，通过规范化处理将重复属性移至其自身所属的表中，删除冗余数据。
将维度的属性层次合并到单个维度中的操作称为反规范化。分析系 统的主要目的是用于数据分析和统计，如何更方便用户进行统计分析决 定了分析系统的优劣。采用雪花模式，用户在统计分析的过程中需要 大 量的关联操作，使用复杂度高，同时查询性能很差;而采用反规范化处 理，则方便、易用且性能好。
数据仓库总线架构的重要基石之一就是一致性维度。在针对不同数 据域进行迭代构建或并行构建时，存在很多需求是对于不同数据域的业 务过程或者同 一数据域的不同业务过程合并在 一起观察。比如对于日志数据域，统计了商品维度的最近一天的 PV 和 UV; 对于交易数据域， 统计了商品维度的最近一天的下单MV。现在将不同数据域的商品的 事实合并在一起进行数据探查 ，如计算转化率等，称为交叉探查。
我们先来看数据仓库的定义:数据仓库是一个面向主题的、 集成的 、 非易失的且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策。
数据由面向应用的操作型环境进人数据仓库后，需要进行数据 集成。将面向应用的数据转换为面向主题的数据仓库数据，本身就是一种集成。
具体体现在如下几个方面:
表级别的整合，有两种表现形式。
水平拆分
维度通常可以按照类别或类型进行细分。由于维度分类的不同而存在特殊的维度属性，可以通过水平拆分的方式解决此问题。
在设计过程中需要重点考虑以下三个原则。
根据数据模型设计思想，在对维度进行水平拆分时，主要考虑如下两个依据。
垂直拆分
在维度设计内容中，我们提到维度是维度建模的基础和灵魂，维度 属性的丰富程度直接决定了数据仓库的能力。在进行维度设计时，依据 维度设计的原则，尽可能丰富维度属性，同时进行反规范化处理。
某些维度属性的来源表产出时间较早，而某些维度属性的来 源 表产出时间较晚;或者某些维度属性的热度高、使用频繁，而某些维度属性的热度低、较少使用 ; 或者某些维度属性经常变化，而某些维度属性比较稳定。在“水平拆分”中提到的模型设计的三个原则同样适合解决此问题。
出于扩展性、产出时间、易用性等方面的考虑，设计 主从维度。主 维表存放稳定 、 产出时间早、热度高的属性;从维表存放变化较快、产 出时间晚、热度低的属性。
参考
《The Data Warehouse Toolkit-The Complete Guide to Dimensional Modeling》
《Google Analytics》
《大数据之路》
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