在加密的狂野世界中，总有一条黄金法则 - 进行自己的研究（DYOR）
在21世纪，区块链是终极公共分类帐的答案，记录每笔交易和智慧合约互动。 Web3 投资者可以获得丰富的资讯来源，因为智慧合约互动产生的所有数据（例如资产详细资料、交易数据和合约代码）都记录在区块链上，任何人都可以存取。这里没有秘密，一切都是公开的，每个人都有公平的机会。然而，不同程度的数据分析专业知识决定了投资者对市场的理解，从而导致不同的交易行为。
链上行为就像追踪区块链中的资金流向。使用者正在经历链上数据分析的缺乏，游戏变得越来越困难，指标也越来越复杂。于是，链上数据分析平台诞生了。
Ave.ai是一个链上数据分析、DEX、钱包集成一体的综合Web3服务平台。该平台汇集了70多个区块链的链上数据，连结超过400万个钱包，吸收超过100万用户使用该平台。
链上数据分析和巨鲸警报
分析Web3专案主要有三个面向：基本面分析、技术面分析、链上分析。
在Ave.ai的主页上，用户可以存代币排名、市场概览、情绪指数和L1概览等基本资讯。
代币排名会根据热门程度、上市时间、价格波动、交易量、交易量变化等多种因素来排序项目。排行榜还显示代币的价格、24小时波动率、交易频率、交易量、总发行量和开盘价。值得注意的是，Ave.ai 为每个代币分配一个安全评分作为风险警报。
透过造访各个代币的资讯页面，用户可以XEM其基本信息，包括项目资讯、白皮书、市值、交易量、流动性、持有holder、专案团队等。基本面分析在评估资产XEM被高估或低估方面发挥重要Vai。
技术分析涉及使用历史数据来研究加密以预测市场行为，重点关注过去的市场行为、价格变动和交易活动。 Ave.ai 让用户探索代币的交易历史和蜡烛图。价格走势和图表可以帮助使用者预测市场趋势和潜在的价格趋势。透过点击交易历史记录，用户可以在区块链浏览器上查看交易详情。
确定数据分析平台的功能有两个关键指标：范围和及时性。如前所述，Ave.ai 包含 60 多个区块链的数据，并拥有令人印象深刻的快速更新能力。 BRC-20概念一提出，Ave.ai就迅速上线了自己的BRC20市场追踪页面。
链上研究XEM于区块链中的资金流动，以确定潜在的投资机会。链上流往往会追随持有大量加密货币的巨鲸、个人或组织，尤其是在加密和 NFT 产业。然而，在投资时监控巨鲸活动时要小心，因为诈骗者可以透过将资金转移到巨鲸帐户来伪造巨鲸投资。
Ave.ai 提供钱包活动警报，让用户可以追踪巨鲸的活动。透过在巨鲸转移资金时接收通知，用户可以随时了解主要市场动向并做出更明智的投资决策。此外，该平台还提供链游和 NFT 专案的更新，提醒用户该领域的重大事件或机会。
智慧合约风险监控
区块链技术的定义特征之一是其匿名性。这在有效保护用户隐私的同时，也为网路犯罪者创造了避风港。尽管区块链网路操作是公开且透明的，但用户由地址（链随机数）代表，因此很难找出他们的真实身份。交易可能涉及仿盘身份，交易的代币资产可能是伪造的。
XEMERC-20 标准智能合约为例。该标准允许任何人在以太坊上发行代币。去年10月，以太坊上有超过45万个ERC-20代币，很难区分仿盘代币代币。一些仿盘代币旨在乘风破浪并诈骗资金，而另一些则可以直接窃取您的钱包。例如，去去中心化社交平台 Damus上线一周内，以太坊和 BNBChain 上就出现了 15 个名为「Damus」的仿盘合约。其中 7 个合约的销售税高达 100%，这些合约中嵌入的恶意软体可能会控制用户的钱包。除了财务损失之外，与非法智能合约互动的用户可能会无意中成为非法活动的一部分并面临法律后果。
那么，用户如何透过智能合约来防范诈骗呢？ Ave.ai的「智慧合约风险侦测」功能可以帮助使用者评估合约安全性并识别潜在风险。该工具目前支援超过 19 个区块链网络，包括 BSC、以太坊和Arbitrum。
要使用此功能，只需将合约地址贴上到搜寻框中，选择网路并搜寻即可接收智能合约风险评分。风险评估包括蜜罐合约、合约所有权、合约代理、增发代代币机制、黑/白名单功能、滑点率、交易冷却机制等30多个安全监控项目。有了这些讯息，用户可以做出明智的决定并保护自己免受智能合约诈骗。
作为一个综合性的 Web3交易，Ave.ai 提供的不仅仅是数据分析、链上追踪和警报功能。用户可以选择汇入现有的加密货币钱包或直接在Ave.ai平台上建立新钱包进行交易。去中心化交易所（DEX）允许用户在多个去中心化交易所或加密货币钱包上交易，确保他们获得最优惠的汇率和结果。
链上数据分析平台为加密货币投资者提供了大量的链上指标和可存取的数据集。然而，对投资人来说，这只是进行自己研究（DYOR）的辅助手段，不应成为做出投资和交易决策的唯一依据。
XEM区块链数据的透明度，数据分析工具必须不断改进自己的产品，实现快速更新和修改，并提供更容易使用的指标来吸收用户使用。这与传统 Web2 公司面临的数据采购困难形成鲜明对比。
