Kiểm kê mười bảng điều khiển dữ liệu tốt nhất trong tháng 6
Phần tổng hợp gốc: Người đóng góp cốt lõi cho Biteye Crush
Phần tổng hợp gốc: Người đóng góp cốt lõi cho Biteye Crush
Thị trường gần đây thăng trầm và một số dự án thú vị đã xuất hiện. Thường muốn hiểu dự án đang chạy như thế nào, bảng điều khiển dữ liệu là một công cụ rất hữu ích.
Bài viết này sẽ sử dụng Dune như một công cụ để giúp bạn xem qua một số dữ liệu đáng chú ý trong tháng 6.
01 Bitcoin Ordinal
Mô tả hình ảnh
https://dune.com/thb 3100/bitcoin-nft-marketplace-overview? undefined=
Diễn đàn này tập trung vào dữ liệu NFT của hệ sinh thái Bitcoin, bao gồm xếp hạng của thị trường NFT, dữ liệu hàng ngày, dữ liệu hàng tuần, v.v.
02 Arbitrum One
Mô tả hình ảnh
https://dune.com/salva/ag
Đây là bảng điều khiển dữ liệu của hệ sinh thái Arbitrum, mặc dù Arbitrum đã phát hành airdrop, với tư cách là người dẫn đầu L2 nhưng vẫn được mọi người rất lạc quan nên dữ liệu sinh thái của nó đương nhiên trở thành một phần không thể bỏ qua.
03 Raft
Mô tả hình ảnh
https://dune.com/the_datanerd/raft
Raft vừa là một giao thức cho vay vừa là một dự án stablecoin. Nó đúc ra stablecoin $R được chốt bằng USD bằng cách đặt cọc stETH.
04 LSDfi
Mô tả hình ảnh
https://dune.com/defimochi/lsdfi-summer
LSDfi là một đường đua Liquid, với việc mở ETH 2.0, đường đua này dần trở nên hot. Bảng điều khiển dữ liệu thu thập dữ liệu từ một số dự án LSDfi phổ biến hiện nay, bao gồm Lybra Finance, Unsheth, Origin DeFi, Alchemix, Gravita, Asymetrix, Pendle, Curve và Raft.
05 chỉ báo người dùng Ethereum
Mô tả hình ảnh
https://dune.com/joshua_web3/dau-mau
Bảng điều khiển bao gồm các chỉ số như địa chỉ hoạt động và mức độ gắn bó của người dùng. Dữ liệu của mạng chính Ethereum phản ánh thực sự tình hình thị trường hiện tại, vì vậy nó cũng rất đáng để nghiên cứu.
06 Dữ liệu NFT Blue Chip
Mô tả hình ảnh
https://dune.com/russwest/blue-chip-nft-screener
Những rắc rối gần đây của bên dự án Azuki cũng khiến mong muốn mua NFT của mọi người lại giảm sút, toàn bộ thị trường NFT cũng bị sụt giảm rất nhiều.
Bảng này thu thập dữ liệu liên quan của các NFT blue-chip, chẳng hạn như CryptoPunks, BAYC, Doodles, v.v. Nó không chỉ có thứ hạng và sự thay đổi về giá của toàn bộ sàn NFT blue-chip mà còn có phân tích biểu đồ riêng cho từng dự án NFT .
07 ERC-6551
Mô tả hình ảnh
https://dune.com/sealaunch/erc-6551
ERC-6551 là một giao thức NFT tương đối mới, chủ trương tạo hợp đồng thông minh của riêng mình cho mỗi NFT, làm cho nó trở nên dễ kết hợp, năng động và tương tác hơn.
Biteye cũng đã xuất bản một bài viết về giao thức này từ lâu, nếu bạn muốn biết thêm về nó, bạn có thể đọc bài viết dưới đây.
ERC-6551: Lối thoát tiếp theo cho NFT
Sáng tạo chung của Cryptokitties: ERC 6551 mang đến mô hình mới của NFT và DID
08 Lạc quan Dữ liệu liên quan đến di cư Bedrock
Mô tả hình ảnh
https://dune.com/oplabspbc/optimism-bedrock-migration-impact-dashboard
Gần đây, giải pháp cấp 2 opBNB do Binance tung ra đã thu hút sự chú ý của thị trường, được triển khai dựa trên phiên bản Bedrock của OP Stack.
Bedrock, là một thế hệ cơ sở hạ tầng Rollup phi tập trung mới được phát triển bởi OP Labs, nhằm mục đích cung cấp tính mô-đun, sự đơn giản và tương đương Ethereum cho các mạng Lớp 2.
danh hiệu cấp một
09 Worldcoin
Mô tả hình ảnh
https://dune.com/subinium/worldcoin-dashboard
Là một trong những dự án này, Worldcoin có thể tương đối không được ưa chuộng, chỉ cần nhắc đến cái tên, nhiều người nhất thời không thể hiểu được. Nhưng người đứng sau anh ấy, bạn phải biết, chính là người sáng lập OpenAI-Sam Altman.
Nhờ sự phù hộ của OpenAI nên dự án này đã nổi tiếng một thời gian, nhưng vì yêu cầu xác minh mống mắt và quá khó nên nó dần bị mọi người lãng quên.
Bảng điều khiển đếm tổng số người dùng hiện tại của tài khoản Worldcoin, mức tăng trưởng người dùng hàng tuần, khối lượng giao dịch và các dữ liệu khác để giúp người dùng hiểu rõ hơn về dự án xa lạ này.
10 EigenLayer
Mô tả hình ảnh
https://dune.com/sankin/eigenlayer-stage-1
EigenLayer là một giao thức cam kết lại Ethereum, nó đã nhận được hơn 60 triệu đô la Mỹ tài trợ, bản thân nó cũng thuộc loại LSDfi ở trên, việc nghiên cứu nó với dữ liệu kanban cũng rất cần thiết.
