2025年解碼鏈上數據的10種機器學習工具，像專業人士一樣

簡而言之

機器學習正在通過幫助高級用戶解碼復雜的區塊鏈活動、揭示隱藏的模式以及獲得可操作的洞察，改變鏈上分析。

鏈上分析每年變得更加困難：更多的鏈，更多的交易，更復雜的行爲，以及遠比任何人能手動解碼的噪音。但現代機器學習工具正在改變這一點。它們從巨大的區塊鏈數據集中篩選出隱藏的模式，映射實體，並揭示傳統啓發式方法根本無法捕捉的洞察。

以下是十個最具影響力的機器學習驅動工具，幫助高級用戶清晰、精準和深入地解碼鏈上數據。

南森

Alt cap: Nansen 標志展示了一個簡單的抽象青色形狀，具有四個圓形相交的環，形成了一個對稱的設計，背景爲白色。

Nansen是最早和最具影響力的平台之一，將機器學習引入主流鏈上分析。Nansen的核心是使用基於機器學習的錢包聚類，將區塊鏈地址分組爲可識別的實體和行爲類別。

此類模型處理巨大的交易圖，識別大量交互之間的相似性，以得出關於錢包所有權的結論——無論它們是交易所、做市商、DAO 國庫、聰明資金交易者還是 NFT 社區。

Nansen 的獨特之處在於其標記數據集的規模和質量。其實體標記是基於經過多年歷史活動訓練的概率模型構建的，通過監督學習和無監督學習進行了精煉。

結果是關於錢包身分的清晰程度，只有少數平台能夠競爭。Nansen 爲基金經理、分析師和量化交易員等高級用戶提供了行爲儀表板、羣體分析和實時警報等工具，通知他們大型玩家如何在鏈之間轉移資產。

阿卡姆智能

Alt cap：白色幾何圖形logo，類似於一個抽象的A，旁邊是黑色背景上以粗體白色大寫字母書寫的ARKHAM。

阿卡姆智能將情報機構的思維方式引入區塊鏈數據，重度依賴機器學習來去匿名化和深入映射交易。該平台使用圖神經網路和定制的機器學習模型來聚類地址，發現錢包之間的聯繫，並揭示主要資金流背後的實體。

Arkham的界面類似於調查軟件，呈現出網路圖，顯示資本在交易公司、場外交易臺、交易所和私人錢包之間的流動情況。

其機器學習系統擅長識別微妙的關係——多跳路徑、休眠錢包重新激活或協調的移動模式，這對於分析師來說幾乎不可能手動追蹤。

Arkham 專注於身分識別，爲高級用戶提供對鏈上實際活躍者的詳細視圖，而不僅僅是發生了什麼。

Chainalysis 反應器

Alt cap: 一個圓形的橙色和白色抽象標志，包含三個相互交錯的曲線形狀，形成一個類似風車的設計，背景爲白色。

Chainalysis Reactor 是全球用於追蹤非法活動、合規性和高風險資金流動的最廣泛使用的工具之一。雖然它最爲人知的是用於執法，但其底層的機器學習框架對於高級鏈上研究人員來說也是強大且相關的。

Reactor使用機器學習來分類風險等級，評分交易，並檢測歷史和實時區塊鏈活動中的可疑模式。監督學習模型在包含已知欺詐類型、反洗錢模式、暗網市場交易、與制裁相關的地址和洗錢策略的數據集上進行訓練。

由於Reactor的機器學習模型必須滿足監管標準，其聚類和異常檢測往往非常強大。對於需要高可信度實體映射的分析師——特別是在DeFi漏洞調查或追蹤復雜資金流動方面——Chainalysis仍然是頂級工具。

玻璃節點

Alt cap: Glassnode標志顯示一個小寫的白色字母g，位於純黑色背景的中央。

Glassnode 已成爲宏觀級鏈上分析的基石，其許多最復雜的數據依賴於機器學習。機器學習嵌入在諸如實體調整供應、錢包細分、長期持有者分析、羣體行爲指標和流動性結構建模等功能中。

Glassnode的機器學習模型使用概率啓發式方法來確定哪些地址屬於同一實體，以及錢包組在市場週期中的行爲。這使得平台能夠生成先進的指標，例如長期持有者之間的供應集中度、不同羣體之間的流動性遷移或對宏觀事件的反應。

Glassnode專注於長期行爲模式。機器學習在實時警報中的使用較少，而更多用於結構性洞察——非常適合那些希望理解市場階段而非日常噪音的分析師。

聖托拉

Alt cap: Sentora徽標展示了一個白色輪廓的半人馬拉弓的圖案，背景爲純藍色，後腿附近有註冊商標符號。

Sentora 結合鏈上、鏈下和市場數據，通過多種基於機器學習的指標進行分析。該平台運行機器學習分類模型、情感分析引擎、聚類算法和預測系統，以生成超出原始區塊鏈指標的洞察。

它的工具涵蓋從鯨魚積累到方向性價格信號、流動性行爲、社交情緒、訂單簿流動和資本輪換指標的所有內容。Sentora 的機器學習模型跨多個數據領域工作，使其成爲少數幾個分析師可以同時評估區塊鏈活動、交易所深度和市場心理的平台之一。

通過Sentora的整體方法，機器學習信號並不是孤立的——它們被整合在一起，呈現出市場的多維視角，爲高級用戶提供了更豐富的決策背景。

橢圓透鏡

Alt cap: 單詞 ELLIPTIC 以粗體、大寫字母書寫，採用塊狀幾何字體。字母填充爲白色，邊緣爲黑色，呈現出三維效果。

Elliptic專注於風險評分和合規性，其機器學習基礎設施反映了這一使命。Elliptic Lens使用基於機器學習的異常檢測和經過監督的分類系統，這些系統基於涉及非法金融模式的專有數據集進行訓練。

其模型識別高風險錢包，分類交易集羣，並標記可能指示欺詐、騙局或洗錢活動的異常流動。因爲 Elliptic 直接與金融機構和監管機構合作，所以其機器學習系統經過高精度和可解釋性的調優。

主要因素是其專有數據的廣度，機器學習模型使用這些數據作爲訓練材料。對於調查跨鏈黑客攻擊、欺詐或可疑活動的分析師來說，Elliptic 提供了清晰、可靠、符合監管標準的情報。

TRM 實驗室

Alt cap: 左側有一個圓形網路圖的標志，中央點通過線連接到較小的點，旁邊是白色背景上的粗體字母TRM

TRM Labs專注於跨鏈智能，並使用機器學習模型來檢測洗錢類型、重建多鏈交易路徑以及識別生態系統之間的協調活動。

其機器學習系統在跨多個網路連結錢包方面表現出色——隨着資金越來越多地通過橋梁、Layer-2擴展和隱私增強工具流動，這已成爲一種必要性。TRM的聚類模型還識別出不尋常的資金流動結構和通常用於掩蓋資產來源的多跳路由。

雖然許多平台在單一鏈上表現出色，但TRM是分析在多個網路中流動的資本的最強工具之一。

足跡分析

Alt cap: Footprint Analytics的標志，左側是五彩重疊的腳形狀形成的圓形圖案，右側是粗體紫色字母的Footprint Analytics。

Footprint Analytics主要利用機器學習來解決加密領域中最棘手的問題之一：數據清潔性。鏈上數據 notoriously 是雜亂無章的——地址重復，合約交互模糊，不同區塊鏈的數據結構各不相同。

Footprint的機器學習模型自動清理、規範化和標準化來自多個生態系統的原始區塊鏈數據。它們解析實體關係，去重錢包，分類合約活動，並將數據結構化爲用戶可以查詢的儀表板，無需擔心不準確性。

對於構建復雜儀表板或比較生態系統的高級分析師，Footprint 的基於機器學習的標準化確保了基礎數據的可信性——這是高水平研究的關鍵要求。

Moralis ML洞察 / ML增強數據流

Alt cap: Moralis標志顯示一個在白色背景上呈現藍色、紫色和粉紅色漸變的心形圖案，具有流暢的曲線和現代、簡約的設計。

Moralis專注於直接向開發者提供機器學習智能，使得在應用程序、機器人、儀表板或自動化系統中集成鏈上機器學習洞察成爲可能。

它的機器學習模型實時分類錢包行爲，標記合約事件，並通過行爲信號增強區塊鏈數據流。這爲開發者提供了強大的方式來創建交易機器人、分析儀表板、通知系統和依賴實時機器學習解釋的自動化工作流。

Moralis 的突出之處在於它將機器學習分析與開發者的務實精神相結合。它並不是提供儀表盤，而是提供可以直接集成到產品中的機器學習增強數據流。

Dune + 社區機器學習管道

Alt Cap：Dune 標志，在淺色背景上以粗體黑色文字“Dune”字(bottom right)對角線分成橙色(top left)和深藍色的圓圈。

雖然Dune本身不是一個機器學習平台，但其靈活的數據環境使其成爲構建自己機器學習管道的分析師的最愛。高級用戶常常將Dune查詢結果導出到Python或機器學習環境，運行聚類或預測模型，然後將結果反饋到Dune儀表板中。

社區驅動的機器學習擴展——腳本、模型和筆記本——現在可以分類合約交互，標記錢包行爲，甚至預測活動趨勢。這種DIY-ML工作流程使得Dune獨特而靈活：用戶可以爲小衆生態系統、新興代幣或實驗性重的DeFi協議創建極其專業化的機器學習分析。

對於高級用戶來說，Dune 提供了最豐富的沙盒，用於定制的鏈上機器學習分析。