📊 블록체인 데이터 분석 기본 📊

갑자기 간단하게나마 정리해보고 싶어서 공유합니다. 제가 평소 대시보드 만드는 데이터 분석 생각 흐름은 다음과 같습니다.

"X 시장이 소셜에서 언급이 되고 있네. 시장 뷰를 보기위해 데이터는 어떻게 만드는 게 좋을까?"

우선 블록체인에서 확인할 수 있는 가장 큰 정보는 4가지입니다.

1. 주체 - 크게 2가지입니다. (a) 사용자와 (b) 컨트랙트

2. 동작 (이벤트) - 거래 동작을 제외하고도 컨트랙트가 구현해둔 다양한 표현의 로그를 확인할 수 있습니다. 단순 transfer 외에도 withdraw/deposit 등 구분도 있고 팀의 재량과 표준에 대한 지식이 필요합니다. 코드를 알아두면 가장 좋은 부분이 여기이긴 합니다.

3. (거래) 재화 -3가지로 모두 표현 가능합니다. ft / nft / native token. 여기에 총 양과 가격 데이터를 곱해주면 더 직관적인 값을 얻을 수 있습니다.

4. 시점 - 블록체인 특성상 해당 트랜잭션이 담긴 블록의 block_time으로 많이 계산합니다.

이 네 가지의 조합으로 데이터를 뽑는 게 가장 중요합니다. 가장 쉽게는 대푯값을 사용합니다. 합, 평균, 중앙값, 최댓값, 최솟값, 사분위값 등이 있습니다.

데이터 분석은 (1) 비교 (2) 관계 (3) 분포/구성 선에서 대부분 정리할 수 있습니다.

이렇게 생각하면 시간 흐름에 따른 유저/거래액/리텐션 비교, 유저와 거래액 상관관계, 특정 기준에 따른 사용자 분포와 구성 등등이 있습니다.

그렇기에 대표적으로 사용되는 DAU/WAU/MAU (일간/주간/월간 사용자 수), 트랜잭션 수, 거래액, TVL의 변화량, PnL, 유통량 등을 통해 어느 정도 상황 판단을 할 수 있습니다. 그리고 프로토콜에 따라 다양한 상호작용을 이해할 수록 더 자세하게 만들 수 있고, 사용자에 대한 기준을 섬세하게 잡을수록 재밌는 분석도 가능합니다. (거래량 또는 보유액 기준/주소 생성 기준/과거 활동 기준 등등)

블록체인은 크게 까다로운 게 2가지인데. (1) 체인/댑 등 프로토콜에 따른 표준 차이 (2) 레이블링 부족이 있습니다. 물론 점점 추상화 테이블이 많아지고 레이블이 많아지지만 제가 느끼기에 시장 규모에 비하면 턱없이 부족한 수준이기도 합니다. 그럼에도 익스플로러를 통해 컨트랙트를 읽거나 다양한 데이터 플랫폼들의 레이블을 가져올 수 있기에 본인의 검색 및 코드리터러시 역량에 따라 쉬울 수도 있습니다.

그리고 이게 예측의 레벨로 넘어갈 수 있느냐. 이건 분석에서 또 다른 영역입니다. 왜냐하면 데이터만으로는 알 수 없는 영역이 분명히 많습니다. 소셜 활동 지표, 매크로 상황 등 다양한 요소가 있기 때문입니다.

궁극적으로 프로젝트를 운영하는 팀에서는 해당 데이터를 기반으로 단순히 진단 뿐만 아니라 a/b test 등을 통해 시스템을 개선하는 방향으로 갈 수 있습니다.

대시보드를 만드는 가장 큰 목적은 의사 결정의 support입니다. 데이터 자체만으로 결정을 내리는 것은 쉽지는 않습니다. 사용자의 시점에 따라 누구는 롱을 누구는 숏을 볼 수 있으니까요. 물론 그런 시점들을 잘 학습시켜두면 시스템으로 가능하기도 합니다. 그리고 통계학적 유의미성을 위한 과정도 이미 선대의 분석가들이 많이 해두었습니다.

다만 의사 결정 시스템에서 시각화 과정에서 몇 가지 원칙은 있습니다. 제가 대학원에서 배운 가장 중요한 원칙은 슈나이더만 규칙입니다.

"항상 전체를 먼저 제시하고, 이후 필터 또는 검색을 통해, 더 자세한 데이터를 제공한다"

이 외에도 더 재밌는 것은 많습니다. 배치/색상 등은 어떻게 해야 오해석을 막을 수 있는지, 인터랙션을 어떻게 제시할 것인지, 빠른 판단을 위해 UX를 어떻게 제공할 것인지 등등

데이터 분석과 시각화는 정말 재밌는 영역입니다. 종종 대학교 학회 및 동아리, 기업 강의에서 발표를 많이 했었는데 언제 시간나면 유튜브에 Dune Dashboard를 라이브코딩하면서 시각화 영상을 공유해보도록 하겠습니다.

대시보드 많이 활용하고, 기회되시면 대시보드마다 좋아요도 눌러주세요.

https://dune.com/hashed_official