使用Footprint Analytics, 快速搭建區塊鏈數據應用

Footprint Analytics
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IPFS
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為了重建對加密貨幣和區塊鏈的信任,行業需要更多的鏈上分析,以深入挖掘項目的數字和活動

Nov 2022, Daniel

如果你有一個處理NFTs 或區塊鏈的網站或應用程序,你可以在你的平台上直接向用戶展示數據,以保持他們在網站或者應用內的參與,而不是鏈接以及跳出到其他網站。

對於任何區塊鏈應用或者媒體、信息網站來說,通過在網站上展示數據圖表(如Coinmarketcap 或DappRadar),可以體現業務趨勢,同時讓平台給用戶帶來更高的價值。這種數據應用,在過去需要大量的開發者資源來構建,但現在只需要幾分鐘就能夠實現。

Footprint Analytics 支持任何網站快速、簡便地嵌入我們強大、靈活的可視化功能。此外,任何人都可以用Footprint Analytics 的數據API 構建他們的自定義Web3 應用。

我們的願景是區塊鏈分析變得簡單;每個人都可以使用Footprint 工具建立分析工具和應用。

目前支持3種方式: 

  • iFrame (嵌入網頁)
  • widget(嵌入組件)
  • API (直接調用數據接口)

在未來,我們計劃創建更多的基礎設施工具,供分析開發人員/分析師構建以及定制自己的應用程序。

1. 網站嵌入

開發人員使用iFrame(內置嵌入網頁)在自己的網站內加載一個HTML 文檔。這個文件也可能包含JavaScript 或CSS。

要使用iFrame 整合Footprint Analytics 的數據面板,只需要選擇一些圖表並創建自己的儀錶盤,或者,你可以選擇社區已經創建好的合適面板。然後點擊分享按鈕,複製代碼進行嵌入。僅需一行代碼,即可把數據面板插入你的網站。

點擊此鏈接 可以參考一個使用 Footprint Analytics 快速嵌入網站的樣例。

Footprint Analytics 嵌入式組件

Footprint Analytics 已經開發了一些NFT 嵌入式數據組件,支持任何平台在網站上展示頭部收藏品的數據。你指需要從嵌入式組件列表中,選擇你需要的指標,並簡單地將代碼嵌入你的網站,即可在網站上展示對應的數據。

目前,該小工具可以顯示前6 名或前12 名的NFT收藏,以及每個收藏的三個指標之一—— 成交量(7天)、底價(7天)或市值。用戶還可以選擇白色或暗黑模式。

為了確保小組件顯示的數據是有意義的,Footprint 從7 天的交易量指標中過濾掉了洗盤交易。頭部的NFT 集合反映了實際的鏈上市場活動。

點擊此鏈接,可查看使用Footprint Analytics 嵌入組件以及貼牌面板的樣例。

2. Footprint Analytics 數據API

Footprint Analytics 擁有最全面的鏈上數據索引倉庫,涵蓋22 個公鏈,14 個NFT市場,超過1900 個GameFi項目,以及超過10 萬個NFT收藏。

現在,Footprint Analytics 通過統一的數據API 將所有這些數據放在世界的指尖上。它允許開發人員從包含所有這些協議的結構化數據的數據庫中進行調用,只需一次查詢,或在需要時輕鬆定制數據API。由於該API是跨域的,用戶可以通過一個工具訪問NFT、GameFi和地址數據。洗滌交易過濾器為用戶提供了過濾掉無意義和欺詐性數據的選擇。

靈活的API,有SQL和REST版本,是一個企業級的Web3工具,將任何技術棧連接到區塊鍊網絡。

要了解更多關於Footprint Analytics 數據API 的信息,可以點擊本文檔進行查看。

3. 使鏈上數據分析變得更加觸手可及

正如我們在上週的一篇文章中所述,鏈上數據顯示FTX 在崩盤之前就已有端倪。如果更多的人,而不僅僅是專業分析師,能夠探索區塊鏈數據,也許問題可以更早被發現。

儘管目前市場情緒消極,但隨著區塊鏈開發者繼續建設,我們相信該行業會繼續發展。但易於使用的數據平台對於重建對加密貨幣和NFT 的信任將是至關重要的。

我們的iFrame、widget 和API 集成,使得開發人員可以快速、輕鬆地利用來自22個不同鏈、數千個協議和超過10 萬個NFT 集合的歷史數據。 Footprint 旨在成為開發者在我們的平台上建立應用程序的基礎設施,提供數據洞察力,而無需在前端進一步開發,也方便產品開發者能快速推出以及測試產品概念。而使用Footprint Analytics 的數據API,則可讓你根據產品設計,定制一個更好的用戶體驗和用戶界面。

CC BY-NC-ND 2.0 授权

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Footprint AnalyticsFootprint Analytics 是一个用于发现和可视化区块链数据的工具,涵盖了 NFT 和 GameFi 等领域的相关数据。
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