DeFi-Protocol-Data-on-Ethereum-2023-2024|去中心化金融数据集|以太坊数据集

该数据集用于分析去中心化金融（DeFi）协议和交易，包含四个主要文件：contracts.parquet、transactions.parquet、market.parquet和users.parquet。数据集涵盖了从2022年12月31日到2024年12月30日的时间范围内的数据。contracts.parquet文件包含选定DeFi协议的合约详细信息；transactions.parquet文件包含以太坊合约的交易数据；market.parquet文件包含带有聚合交易指标的市场数据；users.parquet文件包含基于交易数据的用户配置文件。数据集的目标是分析用户行为、市场趋势和协议性能，支持对DeFi生态系统的深入分析。

原始信息汇总

数据集概述

数据集基本信息

• 数据集名称: DeFi-Protocol-Data-on-Ethereum-2023-2024
• 许可证: MIT
• 标签: finance
• 数据规模: 1M < n < 10M

数据集描述

该数据集旨在分析以太坊区块链上的去中心化金融（DeFi）协议和交易。数据集涵盖了用户行为、协议交互、交易动态和市场趋势的分析，提供了对DeFi生态系统的全面洞察。

数据集结构

数据集包含以下文件：

• contracts.parquet: 包含选定DeFi协议的合约详细信息。
• transactions.parquet: 包含以太坊合约的交易数据。
• market.parquet: 包含带有聚合交易指标的市场数据。
• users.parquet: 基于交易数据的用户档案。

时间范围

• 开始时间: 2022-12-31T22:59:59.000Z
• 结束时间: 2024-12-30T23:00:11.000Z

文件目标

users.parquet

• 目标: 分析用户行为、活动趋势和协议交互。
• 潜在用例:
  • 分析用户在DeFi中的活动生命周期。
  • 识别活跃用户或休眠用户。
  • 映射用户与各种协议之间的交互。

market.parquet

• 目标: 提供市场相关数据的聚合，洞察协议表现和市场动态。
• 潜在用例:
  • 理解DeFi协议和代币的市场趋势。
  • 分析交易量、交易活动和价格波动。
  • 识别特定代币或协议的高活动期或低活动期。

transactions.parquet

• 目标: 提供交易级别的数据，理解DeFi生态系统中的资金流动。
• 潜在用例:
  • 追踪地址之间的资金流动。
  • 分析交易成本（gas）和失败率。
  • 识别异常或欺诈交易。

contracts.parquet

• 目标: 记录与各种DeFi协议相关的智能合约详细信息。
• 潜在用例:
  • 按协议、类型和用例分类合约。
  • 分析特定合约标准（如ERC-20、ERC-721）的采用情况。
  • 探索合约属性与协议表现之间的关系。

数据来源

• CoinGecko API: 用于获取DeFi协议及其市场详细信息的合约数据。
• Etherscan API: 用于提取以太坊智能合约的交易数据。
• Yahoo Finance API: 用于获取市场数据，包括代币的开盘价、最高价、最低价、收盘价（OHLC）和交易量。
• MongoDB: 用于管理和存储大量交易和协议数据。
• Ethereum Blockchain: 作为支持这些协议和交易的去中心化金融基础设施。

变量描述

users.parquet

• address: 用户的钱包地址。
• first_seen: 用户的首次活动记录时间。
• last_seen: 用户的最近活动记录时间。
• protocol_types: 用户交互的协议类型。
• protocols_used: 用户交互的具体协议。
• received_count: 用户接收的交易总数。
• total_received (ETH): 用户接收的ETH总量。
• sent_count: 用户发送的交易总数。
• total_sent (ETH): 用户发送的ETH总量。
• transactions: 用户参与的交易总数。

market.parquet

• timestamp: 数据记录的时间。
• blockchain: 区块链网络（如以太坊、币安智能链）。
• protocol_name: 与数据相关的协议名称。
• symbol: 加密货币或代币的符号。
• type: 资产类型（如代币、NFT）。
• contract_address: 与资产相关的合约地址。
• open (usd): 时间间隔内的开盘价（美元）。
• high (usd): 时间间隔内的最高价（美元）。
• low (usd): 时间间隔内的最低价（美元）。
• close (usd): 时间间隔内的收盘价（美元）。
• volume: 时间间隔内的总交易量。
• nb_tx_1h, nb_tx_24h: 过去1小时和24小时内的交易数量。
• total_value_eth_1h, total_value_eth_24h: 过去1小时和24小时内转移的ETH总量。
• total_gas_used_1h, total_gas_used_24h: 过去1小时和24小时内使用的总gas量。
• nb_unique_receivers_1h, nb_unique_receivers_24h: 过去1小时和24小时内的唯一接收地址数量。
• nb_unique_senders_1h, nb_unique_senders_24h: 过去1小时和24小时内的唯一发送地址数量。
• std_value_eth_1h, std_value_eth_24h: 过去1小时和24小时内交易值的标准差（ETH）。
• std_gas_used_1h, std_gas_used_24h: 过去1小时和24小时内使用的gas的标准差。
• avg_gas_used_1h, avg_gas_used_24h: 过去1小时和24小时内使用的平均gas量。
• avg_value_eth_per_tx_1h, avg_value_eth_per_tx_24h: 过去1小时和24小时内每笔交易的平均ETH值。
• max_gas_used_1h, max_gas_used_24h: 过去1小时和24小时内使用的最大gas量。
• max_value_eth_1h, max_value_eth_24h: 过去1小时和24小时内转移的最大ETH值。
• median_value_eth_1h, median_value_eth_24h: 过去1小时和24小时内交易值的中位数（ETH）。
• min_gas_used_1h, min_gas_used_24h: 过去1小时和24小时内使用的最小gas量。
• min_value_eth_1h, min_value_eth_24h: 过去1小时和24小时内转移的最小ETH值。
• num_errors_1h, num_errors_24h: 过去1小时和24小时内的错误数量。
• error_rate_1h, error_rate_24h: 过去1小时和24小时内的错误率。

transactions.parquet

• timestamp: 交易发生的时间。
• transaction_hash: 交易的唯一哈希标识。
• from: 发送方的钱包地址。
• to: 接收方的钱包地址。
• value (ETH): 转移的ETH值。
• gas: 交易指定的gas限制。
• gas_used: 交易实际使用的gas量。
• is_error: 指示交易是否导致错误。
• error_code: 错误代码（如果适用）。
• metadata: 与交易相关的附加元数据。

contracts.parquet

• contract_address: 智能合约的唯一地址。
• blockchain: 合约部署的区块链网络。
• type: 合约类型（如ERC-20、ERC-721）。
• protocol_name: 合约所属的协议名称。
• protocol_symbol: 协议或代币的符号。
• description: 合约用途或功能的描述。
• website_url: 合约或协议的官方网站URL。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集的构建过程涵盖了多个关键步骤，旨在为去中心化金融（DeFi）协议和交易的分析提供基础。首先，通过筛选DeFi协议并提取相关合约数据，确保数据的代表性。接着，利用Ethereum区块链上的交易信息，结合CoinGecko API、Etherscan API和Yahoo Finance API等工具，收集并整合市场趋势数据。最后，通过MongoDB进行数据存储与管理，确保数据结构的完整性与可扩展性。整个过程注重数据的多样性与时效性，覆盖了2022年底至2024年底的时间范围。

特点

该数据集的特点在于其多维度的数据覆盖与精细的结构设计。数据集包含四个核心文件：`contracts.parquet`记录智能合约的详细信息，`transactions.parquet`提供交易级别的数据，`market.parquet`聚合市场动态数据，而`users.parquet`则聚焦用户行为分析。每个文件均针对特定分析目标设计，涵盖用户活动、协议交互、市场趋势及交易流动等关键领域。此外，数据集的时间跨度长达两年，能够捕捉DeFi生态系统的长期演变与短期波动。

使用方法

该数据集的使用方法灵活多样，适用于不同层次的分析需求。用户可通过`users.parquet`深入挖掘用户行为模式，识别活跃用户与休眠用户；利用`market.parquet`分析市场趋势与协议表现；通过`transactions.parquet`追踪资金流动与交易成本；借助`contracts.parquet`探索智能合约的标准化与协议性能。数据以Parquet格式存储，支持高效查询与分析，适用于机器学习、数据可视化及市场研究等多种应用场景。

背景与挑战

背景概述

去中心化金融（DeFi）作为区块链和加密货币领域的重要组成部分，近年来迅速崛起。DeFi协议通过消除传统金融中介，为用户提供了借贷、交易、收益耕作等多样化的金融服务。为了深入理解DeFi生态系统的动态，分析用户行为、协议交互及市场趋势显得尤为重要。2023年至2024年间，基于以太坊的DeFi协议数据集应运而生，旨在为研究人员和开发者提供全面的数据支持。该数据集由多个文件组成，涵盖了合约详情、交易数据、市场信息及用户行为分析，为DeFi生态系统的研究奠定了坚实基础。

当前挑战

该数据集在构建过程中面临多重挑战。首先，DeFi生态系统的复杂性使得数据采集和清洗变得尤为困难，尤其是涉及多个协议和智能合约的交互时。其次，以太坊区块链上的交易数据量庞大，如何高效提取、存储和分析这些数据成为技术难题。此外，市场数据的实时性和准确性要求极高，确保数据的一致性和完整性是构建过程中的关键挑战。最后，用户行为分析需要处理大量匿名数据，如何在保护隐私的同时提取有价值的信息，也是数据集构建中的一大难题。

常用场景

经典使用场景

在去中心化金融（DeFi）领域，DeFi-Protocol-Data-on-Ethereum-2023-2024数据集被广泛用于分析用户行为、协议交互和市场趋势。通过该数据集，研究人员可以深入探讨用户在不同DeFi协议中的活动模式，识别高频用户与休眠用户，并绘制用户与协议之间的交互图谱。这些分析为理解DeFi生态系统的动态提供了重要依据。

解决学术问题

该数据集解决了DeFi领域中的多个关键学术问题，包括用户行为模式的量化分析、市场趋势的预测以及协议性能的评估。通过对用户交易数据的深入挖掘，研究者能够揭示用户参与DeFi的生命周期，识别市场波动背后的驱动因素，并评估不同协议在市场竞争中的表现。这些研究成果为DeFi生态系统的优化和创新提供了理论支持。

衍生相关工作

基于该数据集，衍生出了一系列经典研究工作，包括用户行为聚类分析、市场波动预测模型以及智能合约性能优化算法。例如，研究者利用该数据集开发了基于机器学习的用户行为分类模型，能够准确识别高频用户和休眠用户；同时，基于市场数据的波动预测模型也为投资者提供了重要的决策支持。这些工作进一步推动了DeFi领域的研究与应用发展。