在加密的狂野世界中，總有一條黃金法則 - 進行自己的研究（DYOR）
在21世紀，區塊鏈是終極公共分類帳的答案，記錄每筆交易和智慧合約互動。 Web3 投資者可以獲得豐富的資訊來源，因為智慧合約互動產生的所有數據（例如資產詳細資料、交易數據和合約代碼）都記錄在區塊鏈上，任何人都可以存取。這裡沒有秘密，一切都是公開的，每個人都有公平的機會。然而，不同程度的數據分析專業知識決定了投資者對市場的理解，從而導致不同的交易行為。
鏈上行為就像追蹤區塊鏈中的資金流向。使用者正在經歷鏈上數據分析的缺乏，遊戲變得越來越困難，指標也越來越複雜。於是，鏈上數據分析平台誕生了。
Ave.ai是一個鏈上數據分析、DEX、錢包集成一體的綜合Web3服務平台。該平台匯集了70多個區塊鏈的鏈上數據，連結超過400萬個錢包，吸收超過100萬用戶使用該平台。
鏈上數據分析和巨鯨警報
分析Web3專案主要有三個面向：基本面分析、技術面分析、鏈上分析。
在Ave.ai的主頁上，用戶可以存代幣排名、市場概覽、情緒指數和L1概覽等基本資訊。
代幣排名會根據熱門程度、上市時間、價格波動、交易量、交易量變化等多種因素來排序項目。排行榜還顯示代幣的價格、24小時波動率、交易頻率、交易量、總發行量和開盤價。值得注意的是，Ave.ai 為每個代幣分配一個安全評分作為風險警報。
透過造訪各個代幣的資訊頁面，用戶可以XEM其基本信息，包括項目資訊、白皮書、市值、交易量、流動性、持有holder、專案團隊等。基本面分析在評估資產XEM被高估或低估方面發揮重要Vai。
技術分析涉及使用歷史數據來研究加密以預測市場行為，重點關注過去的市場行為、價格變動和交易活動。 Ave.ai 讓用戶探索代幣的交易歷史和蠟燭圖。價格走勢和圖表可以幫助使用者預測市場趨勢和潛在的價格趨勢。透過點擊交易歷史記錄，用戶可以在區塊鏈瀏覽器上查看交易詳情。
確定數據分析平台的功能有兩個關鍵指標：範圍和及時性。如前所述，Ave.ai 包含 60 多個區塊鏈的數據，並擁有令人印象深刻的快速更新能力。 BRC-20概念一提出，Ave.ai就迅速上線了自己的BRC20市場追蹤頁面。
鏈上研究XEM於區塊鏈中的資金流動，以確定潛在的投資機會。鏈上流往往會追隨持有大量加密貨幣的巨鯨、個人或組織，尤其是在加密和 NFT 產業。然而，在投資時監控巨鯨活動時要小心，因為詐騙者可以透過將資金轉移到巨鯨帳戶來偽造巨鯨投資。
Ave.ai 提供錢包活動警報，讓用戶可以追蹤巨鯨的活動。透過在巨鯨轉移資金時接收通知，用戶可以隨時了解主要市場動向並做出更明智的投資決策。此外，該平台還提供鏈遊和 NFT 專案的更新，提醒用戶該領域的重大事件或機會。
智慧合約風險監控
區塊鏈技術的定義特徵之一是其匿名性。這在有效保護用戶隱私的同時，也為網路犯罪者創造了避風港。儘管區塊鏈網路操作是公開且透明的，但用戶由地址（鏈隨機數）代表，因此很難找出他們的真實身份。交易可能涉及仿盤身份，交易的代幣資產可能是偽造的。
XEMERC-20 標準智能合約為例。該標準允許任何人在以太坊上發行代幣。去年10月，以太坊上有超過45萬個ERC-20代幣，很難區分仿盤代幣代幣。一些仿盤代幣旨在乘風破浪並詐騙資金，而另一些則可以直接竊取您的錢包。例如，去去中心化社交平台 Damus上線一週內，以太坊和 BNBChain 上就出現了 15 個名為「Damus」的仿盤合約。其中 7 個合約的銷售稅高達 100%，這些合約中嵌入的惡意軟體可能會控制用戶的錢包。除了財務損失之外，與非法智能合約互動的用戶可能會無意中成為非法活動的一部分並面臨法律後果。
那麼，用戶如何透過智能合約來防範詐騙呢？ Ave.ai的「智慧合約風險偵測」功能可以幫助使用者評估合約安全性並識別潛在風險。該工具目前支援超過 19 個區塊鏈網絡，包括 BSC、以太坊和Arbitrum。
要使用此功能，只需將合約地址貼上到搜尋框中，選擇網路並搜尋即可接收智能合約風險評分。風險評估包括蜜罐合約、合約所有權、合約代理、增發代代幣機制、黑/白名單功能、滑點率、交易冷卻機制等30多個安全監控項目。有了這些訊息，用戶可以做出明智的決定並保護自己免受智能合約詐騙。
作為一個綜合性的 Web3交易，Ave.ai 提供的不僅僅是數據分析、鏈上追蹤和警報功能。用戶可以選擇匯入現有的加密貨幣錢包或直接在Ave.ai平台上建立新錢包進行交易。去中心化交易所（DEX）允許用戶在多個去中心化交易所或加密貨幣錢包上交易，確保他們獲得最優惠的匯率和結果。
鏈上數據分析平台為加密貨幣投資者提供了大量的鏈上指標和可存取的數據集。然而，對投資人來說，這只是進行自己研究（DYOR）的輔助手段，不應成為做出投資和交易決策的唯一依據。
XEM區塊鏈數據的透明度，數據分析工具必須不斷改進自己的產品，實現快速更新和修改，並提供更容易使用的指標來吸收用戶使用。這與傳統 Web2 公司面臨的數據採購困難形成鮮明對比。
