Gas Hero Coupon NFT 概览与数据分析

2024-02-05 16:28

本文主要是介绍Gas Hero Coupon NFT 概览与数据分析,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

作者:stella@footprint.network

编译:ming@footprint.network 数据源:Gas Hero Coupon NFT Collection Dashboard

Gas Hero “盖世英雄” 是一个交互式的 Web3 策略游戏,强调社交互动,并与 FSL 生态系统集成,利用其原生代币 GMT。在这个游戏中,玩家可以收集并定制各种英雄 NFT,为其配备装备武器和宠物,并展开任务以积累游戏资源。Gas Hero Coupon NFT 系列是 Gas Hero 游戏 NFT 的一部分。

关于 Gas Hero Coupon

Gas Hero Coupon NFT 系列为 Gas Hero 宇宙的爱好者提供了特权的机会。这是可兑换的 NFT ,在游戏中充当数字优惠券,当兑换时,玩家可以获得特权或物品。

图片1.jpg

Gas Hero Coupon NFT 系列

Gas Hero Coupon NFT 幕后团队

Find Satoshi Lab (FSL) 是一家经历了显著增长的 Web3 产品开发工作室。FSL 团队的使命是创造各种在人们日常生活中具有相关性和实用性的 Web3 产品。FSL 以着眼未来的方式定位自己,作为全球向 Web3 过渡的催化剂,专注于开发以用户为中心、易用的 Web3 应用。

该工作室的产品组合包括基于运动的健身应用 StepN、NFT 市场 MOOAR 和去中心化交易平台 DOOAR。随着 Gas Hero 的引入,FSL 进一步进军游戏领域,这标志着其从以 StepN 为中心走向的转变。Gas Hero 的构思是呈现一个丰富的科幻宇宙,拥有自己广阔的故事背景。这一举措表明 FSL 的初心是将游戏体验扩展到更广泛的叙事,如漫画书,凸显他们构建沉浸式和引人入胜的 Web3 宇宙的决心。

Gas Hero Coupon NFT 系列数据

在 Web3 动态变化的世界中,理解 NFT 就像探索一个庞大而未知的海洋。数据分析是帮助所有相关方(收藏家、投资者和创作者)找到方向的工具。它通过密切观察交易记录、拥有权细节、价格波动以及用户与 NFT 的互动方式来实现。这些信息帮助人们做出明智的选择,避免风险,并发现 NFT 市场中的新机遇。

拥有这种指南对于在不断变化的 NFT 领域中保持步伐至关重要。它帮助人们做出与市场保持一致的选择,确保没有人在广泛的 NFT 数据中迷失方向。

  • 市场趋势

NFT 市场是一个充满活力的生态系统,而数据指标则如同测量其变化脉络的晴雨表。市值、交易量、地板价以及交易市场的活跃度等关键指标,为我们解析该领域的健康状况和增长潜力。

那些能够把握市场趋势的投资者可以预测潮流的方向,管理投资风险,并发现隐藏的机会。这些数据非常重要,它是明智投资计划的基础,也是抵御 NFT 市场起伏的防线。

图片2.jpg

来源:Gas Hero Coupon NFT - 市场交易量日报

Footprint Analytics 数据显示 Gas Hero Coupon NFT 的日交易量现了两次显着增长 :第一次是在 2023 年 12 月游戏社区测试期间,第二次是 2024 年 1 月 3 日正式发布后。

  • 用户行为

在 NFT 领域,用户行为数据如总销售量、买卖双方总数、独特持有者和每日交易等,提供了用户行为的微观视图。每日销售量、交易量以及持有者、卖家和买家数量的波动等指标,为市场脉动提供了实时洞察。

分析这些用户行为数据使 NFT 参与者对市场情绪和参与者活动有了更深入的理解。可以识别出购买高峰时段、持有者情绪的转变以及买卖压力的出现等趋势。通过利用这些情报,投资者和创作者可以完善他们的策略,使之与市场需求保持一致,并在不断变化的 NFT 世界中保持领先。

图片3.jpg

​来源:Gas Hero Coupon NFT - 每日持有者、卖家和买家数量

Footprint Analytics 数据显示在游戏的社区测试阶段到正式发布期间,用户积极参与了Gas Hero Coupon NFT 的兑换。

您可以在这里查看所有 Gas Hero NFT 数据

利用 Footprint Analytics 获取 NFT 数据

Footprint Analytics 提供全面的区块链分析套件,使分析师、开发者和投资者能够将原始区块链数据转化为可行的洞见。其关键功能包括结构化的表格,可实现有条理的数据呈现;一个无需编码的平台,实现无缝的 NFT 分析;并提供详尽 API,以彻底理解相关指标。

我们的数据覆盖范围包括主要的区块链,如以太坊、Polygon、BNB Chain、Cronos、Optimism 和 Sui,以及领先的交易市场,如 OpenSea、LooksRare 和 Blur 等。

浏览我们的 NFT 研究页面,探索我们提供的数据。如果您需要获取我们目录外的区块链数据,我们诚邀您与我们一同启航。预约会议,我们可以讨论增加新的区块链数据或为您的 NFT 系列定制个性化数据解决方案。

________________

Footprint Analytics 是一家区块链数据解决方案提供商。借助尖端的人工智能技术,我们提供 Crypto 领域首家支持无代码数据分析平台以及统一的数据 API,让用户可以快速检索超过 30 条公链生态的 NFT、游戏以及钱包地址资金流追踪数据。

产品亮点

  • 面向开发人员的  Data API

  • 用于GameFi项目的  Footprint Growth Analytics (FGA) 

  • 大数据批量下载功能 Batch download

  • Footprint 提供的所有数据集

  • 查看我们的推特(Footprint_Data)了解更多产品更新信息

这篇关于Gas Hero Coupon NFT 概览与数据分析的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/681489

相关文章

Python:豆瓣电影商业数据分析-爬取全数据【附带爬虫豆瓣,数据处理过程,数据分析,可视化,以及完整PPT报告】

**爬取豆瓣电影信息,分析近年电影行业的发展情况** 本文是完整的数据分析展现,代码有完整版,包含豆瓣电影爬取的具体方式【附带爬虫豆瓣,数据处理过程,数据分析,可视化,以及完整PPT报告】   最近MBA在学习《商业数据分析》,大实训作业给了数据要进行数据分析,所以先拿豆瓣电影练练手,网络上爬取豆瓣电影TOP250较多,但对于豆瓣电影全数据的爬取教程很少,所以我自己做一版。 目

win7下安装Canopy(EPD) 及 Pandas进行python数据分析

先安装好canopy,具体安装版本看自己需要那种,我本来是打算安装win764位的,却发现下载总是出现错误,无奈只能下载了32位的! https://store.enthought.com/downloads/#default 安装好之后,参考如下连接,进行检验: 之后再根据下面提供的连接进行操作,一般是没问题的! http://jingyan.baidu.com/article/5d6

SIGMOD-24概览Part7: Industry Session (Graph Data Management)

👇BG3: A Cost Effective and I/O Efficient Graph Database in ByteDance 🏛机构:字节 ➡️领域: Information systems → Data management systemsStorage management 📚摘要:介绍了字节新提出的ByteGraph 3.0(BG3)模型,用来处理大规模图结构数据 背景

「大数据分析」图形可视化,如何选择大数据可视化图形?

​图形可视化技术,在大数据分析中,是一个非常重要的关键部分。我们前期通过数据获取,数据处理,数据分析,得出结果,这些过程都是比较抽象的。如果是非数据分析专业人员,很难清楚我们这些工作,到底做了些什么事情。即使是专业人员,在不清楚项目,不了解业务规则,不熟悉技术细节的情况下。要搞清楚我们的大数据分析,这一系列过程,也是比较困难的。 我们在数据处理和分析完成后,一般来说,都需要形成结论报告。怎样让大

【Rust光年纪】Rust 机器人学库全景:功能、安装与API概览

机器人学+Rust语言=无限可能:六款库带你开启创新之旅! 前言 随着机器人技术的快速发展,对于机器人学领域的高效、可靠的编程语言和库的需求也日益增加。本文将探讨一些用于 Rust 语言的机器人学库,以及它们的核心功能、使用场景、安装配置和 API 概览,旨在为机器人学爱好者和开发人员提供参考和指导。 欢迎订阅专栏:Rust光年纪 文章目录 机器人学+Rust语言=无限可能:

结合Python与GUI实现比赛预测与游戏数据分析

在现代软件开发中,用户界面设计和数据处理紧密结合,以提升用户体验和功能性。本篇博客将基于Python代码和相关数据分析进行讨论,尤其是如何通过PyQt5等图形界面库实现交互式功能。同时,我们将探讨如何通过嵌入式预测模型为用户提供赛果预测服务。 本文的主要内容包括: 基于PyQt5的图形用户界面设计。结合数据进行比赛预测。文件处理和数据分析流程。 1. PyQt5 图形用户界面设计

使用AI大模型进行企业数据分析与决策支持

使用AI大模型进行企业数据分析与决策支持已成为现代企业管理的重要趋势。AI大模型凭借其强大的数据处理能力和智能分析功能,能够为企业提供精准、高效的数据分析服务,进而支持企业的决策过程。以下是使用AI大模型进行企业数据分析与决策支持的具体方式和优势: 一、AI大模型在数据分析中的应用 超级数据处理能力 海量数据处理:AI大模型能够同时处理海量数据,包括结构化数据、非结构化数据等,满足企业大规模

AIGC与数据分析融合,引领商业智能新变革(TOP企业实践)

AIGC与数据分析融合,引领商业智能新变革(TOP企业实践) 前言AIGC与数据分析融合 前言 在当今数字化时代,数据已成为企业发展的核心资产,而如何从海量数据中挖掘出有价值的信息,成为了企业面临的重要挑战。随着人工智能技术的飞速发展,AIGC(人工智能生成内容)与数据分析的融合为企业提供了新的解决方案。 阿里巴巴作为全球领先的科技公司,一直致力于探索和应用前沿技术,以提升企业

技术培训 | 大数据分析处理与用户画像实践|预告

主题: 大数据分析处理与用户画像实践 时间: 5 月 11 日 20:00 —— 21:30 地点: QingCloud 技术分享群,文末有二维码。 讲师: 孔淼 诸葛io 创始人 & CEO 90 后连续创业者,曾任 37degree CTO ,在任 37degree CTO 期间,孔淼曾带领团队服务 CCTV 、海尔、聚美优品、宝马等知名企业,对大数据分析的技术与行业有深厚的理解

用ACF和PACF计算出一堆数据的周期个数以及周期时长,数据分析python

具体步骤 1使用ACF和PACF:可以通过查看ACF图中的周期性峰值,找到数据中的周期性。如果ACF图在某个滞后期处出现显著的正相关峰值,并且这种模式在多个滞后周期中重复出现,这就是周期性信号的特征。而PACF则可以帮助确定延迟的直接影响。 2找周期数和周期长度:周期的时长可以通过ACF中第一个显著的峰值(排除滞后期为0时的峰值)来确定,而周期的个数则可以通过分析整个序列中的周期性重复次数来估计