链上数据分析工具 - 「鲸鱼追踪者」
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案例介绍
该工具针对Web3项目方和投资机构需求开发，用于实时监控区块链链上“鲸鱼”地址（大额持仓者）行为。
功能亮点：
基于Python异步爬虫（Scrapy + Web3.py）抓取以太坊/Solana链上交易数据，识别单笔超过10万美元的交易。
使用Pandas清洗数据并构建关联网络（NetworkX库），分析地址间的资金关联性。
通过Pyecharts生成动态可视化报告，标注可疑洗盘交易模式（如高频对敲）。
技术栈：Python 3.9、MongoDB、AWS Lambda（定时任务）
成果：
为某DeFi项目提前预警3个疑似抛售地址，助其流动性池调整规避$50万潜在损失。
将人工分析效率从8小时/日压缩至30分钟自动生成报告。
功能亮点：
基于Python异步爬虫（Scrapy + Web3.py）抓取以太坊/Solana链上交易数据，识别单笔超过10万美元的交易。
使用Pandas清洗数据并构建关联网络（NetworkX库），分析地址间的资金关联性。
通过Pyecharts生成动态可视化报告，标注可疑洗盘交易模式（如高频对敲）。
技术栈：Python 3.9、MongoDB、AWS Lambda（定时任务）
成果：
为某DeFi项目提前预警3个疑似抛售地址，助其流动性池调整规避$50万潜在损失。
将人工分析效率从8小时/日压缩至30分钟自动生成报告。
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案例介绍
该工具针对Web3项目方和投资机构需求开发，用于实时监控区块链链上“鲸鱼”地址（大额持仓者）行为。
功能亮点：
基于Python异步爬虫（Scrapy + Web3.py）抓取以太坊/Solana链上交易数据，识别单笔超过10万美元的交易。
使用Pandas清洗数据并构建关联网络（NetworkX库），分析地址间的资金关联性。
通过Pyecharts生成动态可视化报告，标注可疑洗盘交易模式（如高频对敲）。
技术栈：Python 3.9、MongoDB、AWS Lambda（定时任务）
成果：
为某DeFi项目提前预警3个疑似抛售地址，助其流动性池调整规避$50万潜在损失。
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