最近一段时间的市场行情跌跌涨涨,其中涌现出了一批有意思的项目。通常想要了解这个项目运行得怎么样,数据看板是一个非常有用的工具。
这篇文章将通过 Dune 这个工具,带你一览六月非常值得关注的几个数据。
01 Bitcoin Ordinal
https://dune.com/thb3100/bitcoin-nft-marketplace-overview?undefined=
作者:@thb0301
这个看板关注的是比特币生态的 NFT 数据,包括 NFT 市场的排名、每日数据、每周数据等等。
02 Arbitrum One
https://dune.com/salva/ag
作者:@sal_carrizo
这是 Arbitrum 生态的数据看板,尽管 Arbitrum 已经发放了空投,但是作为 L2 的龙头,仍然是被大家极力看好,那么它的生态数据自然也就成了不可忽视的一部分。
03 Raft
https://dune.com/the_datanerd/raft
作者:@OnchainDataNerd
Raft 既是一个借贷协议,也是一个稳定币项目。它通过质押 stETH 以铸造与美元挂钩的稳定币 $R。
04 LSDfi
https://dune.com/defimochi/lsdfi-summer
作者:@defi_mochi
LSDfi 是流动性质押赛道,随着 ETH 2.0 质押的开启,这个赛道逐渐火热起来。该数据看板收集了当前热门的几个 LSDfi 项目的数据,包括 Lybra Finance、Unsheth、Origin DeFi、Alchemix、Gravita、Asymetrix、Pendle、Curve、Raft。
05 以太坊用户指标
https://dune.com/joshua_web3/dau-mau
作者:@web3_joshua
该看板包括了活跃地址、用户粘性等指标,以太坊主网的数据真实地反映了当前市场的现状,因此也是非常值得研究的内容。
06 蓝筹 NFT 数据
https://dune.com/russwest/blue-chip-nft-screener
作者:@russwestwizzard
最近 Azuki 项目方的搞事,也大家导致大家对于 NFT 的购买欲望再次下降,整个 NFT 市场也被带跌不少。
该看板收集了蓝筹 NFT 的相关数据,例如 CryptoPunks、BAYC、Doodles 等,既有整个蓝筹 NFT 地板价排名与价格变化,也有针对每个 NFT 项目单独的图表分析。
07 ERC-6551
https://dune.com/sealaunch/erc-6551
作者:@SeaLaunch_
ERC-6551 是一个比较新的 NFT 协议,它主张为每一个 NFT 创建属于自己的智能合约,使其更具有可组合性、动态性和交互性。
Biteye 也在很久之前就发表过文章专门介绍过该协议,如果您想要详细了解,可以阅读下面的文章。
ERC-6551:下一个 NFT 的风口
Cryptokitties联创:ERC 6551带来NFT与DID 新范式
08 Optimism Bedrock 迁移相关数据
https://dune.com/oplabspbc/optimism-bedrock-migration-impact-dashboard
作者:@optimismFND & @MSilb7
最近币安推出的二层解决方案 opBNB 吸引了市场的目光,它就是基于 OP Stack 的 Bedrock 版本实现。
Bedrock 作为由 OP Labs 开发的新一代去中心化 Rollup 基础架构,旨在为Layer2 网络提供模块化、简单性和以太坊等效性。
在该看板中,作者也是竭力突出了 Bedrock 迁移之后手续费的降低、效率的提高,前后对比非常明显。
09 Worldcoin
https://dune.com/subinium/worldcoin-dashboard
作者:@subinium
Worldcoin 作为这些项目里面可能比较冷门的一个,光说名字,很多人一时间还反应不过来。但是他背后的那个男人,你肯定了解,那就是 OpenAI 的创始人——山姆·奥特曼。
因为有了 OpenAI 的加持,该项目也曾火过一段时间,但由于其需要虹膜验证,难度太大,导致逐渐被人们所遗忘。
该看板统计了 Worldcoin 账户目前的总用户量、每周增长用户、交易量等数据,帮助用户更加清晰地了解这个有点陌生的项目。
10 EigenLayer
https://dune.com/sankin/eigenlayer-stage-1
作者:@sankin_eth
EigenLayer 是一个以太坊再质押协议,已经拿到了六千多万美元的融资,本身也是属于上面 LSDfi 的范畴,但是由于该项目被很多人极力看好,并认为是潜在的大毛,因此使用单独的一个数据看板去研究它,也是非常有必要的。
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