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NFT 시장 동향을 추적하는 방법? 어떤 데이터 분석 도구를 사용할 수 있습니까?
To stay ahead in the NFT market, track trends using tools like Dune Analytics and Nansen, and combine data with insights from Twitter and Discord.
2025/05/08 00:07
NFT 시장 동향을 추적하는 것은 욕설이없는 토큰의 역동적 인 세계에서 앞서 가고 싶은 투자자, 수집가 및 애호가에게 필수적입니다. 시장 동향을 이해함으로써 NFT 구매, 판매 또는 보유에 대한 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있습니다. 이 기사에서는 NFT 시장 동향을 추적하는 프로세스를 안내 하고이 목적으로 이용할 수있는 다양한 데이터 분석 도구를 소개합니다.
NFT 시장 동향 이해
NFT 시장 동향은 가격 변동, 거래량 및 다양한 NFT 컬렉션의 인기를 포함하여 NFT 시장의 패턴과 움직임을 나타냅니다. 이러한 추세는 전체 암호 시장, 유명 인사 보증 및 개별 NFT의 고유 한 가치 제안과 같은 다양한 요인의 영향을받습니다.
이러한 트렌드를 효과적으로 추적하려면 몇 가지 주요 메트릭에 중점을 두어야합니다.
- 가격 : NFT의 현재 가격과 역사적 가격 데이터.
- 거래량 : 특정 기간 내에 거래되는 NFT의 수.
- 시가 총액 : 특정 NFT 컬렉션 또는 전체 NFT 시장의 총 가치.
- 유동성 : 가격에 크게 영향을 미치지 않으면 서 NFT를 얼마나 쉽게 구매하거나 판매 할 수 있습니다.
NFT 시장 동향에 대한 데이터 소스
NFT 시장 동향에 대한 데이터를 수집하려면 신뢰할 수있는 출처에 의존해야합니다. NFT 데이터를 얻기위한 가장 인기있는 플랫폼 중 일부는 다음과 같습니다.
- OpenSea : 최대 NFT 시장 중 하나 인 OpenSea는 NFT 판매, 가격 및 거래량에 대한 포괄적 인 데이터를 제공합니다.
- Rarible : 또 다른 중요한 시장 인 Rarible은 NFT 트렌드와 시장 활동에 대한 통찰력을 제공합니다.
- NFTGO : NFT 데이터 분석 전용 플랫폼으로 자세한 통계 및 추세 분석을 제공합니다.
- Cryptoslam : 여러 NFT 마켓 플레이스에서 판매를 추적하는 사이트로 NFT 시장에 대한 전체적인 견해를 제공합니다.
NFT 시장 동향 분석 도구
필요한 데이터를 수집 한 후에는 다양한 도구를 사용하여 NFT 시장 동향을 분석 할 수 있습니다. 사용 가능한 가장 효과적인 도구는 다음과 같습니다.
Dune Analytics : Dune Analytics를 사용하면 NFT 데이터를 분석하기 위해 사용자 정의 대시 보드 및 쿼리를 만들 수 있습니다. 다양한 블록 체인의 데이터를 지원하므로 NFT 시장 분석을위한 다양한 도구입니다.
- NFT 트렌드에 모래 언덕 분석을 사용하는 방법 :
- Dune Analytics 웹 사이트로 이동하여 아직하지 않은 경우 계정을 만듭니다.
- '새 쿼리 만들기'를 클릭하여 분석 구축을 시작하십시오.
- OpenSea 또는 Rarible과 같은 적절한 데이터 세트를 선택하십시오.
- 필요한 데이터를 추출하고 분석하려면 SQL 쿼리를 작성하십시오. 예를 들어, 지난 달 동안 특정 컬렉션에서 NFT의 평균 가격을 계산하기 위해 쿼리를 작성할 수 있습니다.
- 내장 차트 도구를 사용하여 데이터를 시각화하십시오.
- 대시 보드를 저장하고 공유하여 시간이 지남에 따라 트렌드를 추적하십시오.
- NFT 트렌드에 모래 언덕 분석을 사용하는 방법 :
Nansen : Nansen은 NFT 시장 분석을 위해 특별히 설계된 도구를 포함하여 고급 블록 체인 분석을 제공합니다. 지갑 활동, 토큰 전송 및 시장 동향에 대한 통찰력을 제공합니다.
- NFT 트렌드에 Nansen을 사용하는 방법 :
- Nansen 계정에 가입하고 귀하의 요구에 맞는 구독 계획을 선택하십시오.
- NFT 대시 보드로 이동하여 NFT 시장의 개요를 볼 수 있습니다.
- 검색 기능을 사용하여 분석하려는 특정 NFT 컬렉션 또는 지갑을 찾으십시오.
- 거래량, 가격 변동 및 유동성과 같은 다양한 메트릭을 탐색하십시오.
- 중요한 시장 운동에 대한 업데이트를 유지하기 위해 사용자 정의 경고를 만듭니다.
- NFT 트렌드에 Nansen을 사용하는 방법 :
그래프 : 그래프는 블록 체인의 데이터를 색인화하고 쿼리하기위한 분산 프로토콜입니다. NFT 시장 동향을 추적하기위한 맞춤형 애플리케이션을 구축하는 데 사용할 수 있습니다.
- NFT 트렌드에 그래프를 사용하는 방법 :
- 그래프의 웹 사이트를 방문하여 관심있는 블록 체인 및 NFT 시장에 대한 하위 그래프를 만듭니다.
- NFT 판매, 가격 및 거래량과 같은 추적하려는 데이터에 대한 스키마를 정의하십시오.
- 하위 그래프를 배포하고 블록 체인 데이터를 색인화하십시오.
- GraphQL 쿼리를 사용하여 데이터를 실시간으로 검색하고 분석하십시오.
- 시간이 지남에 따라 데이터를 시각화하고 추적 트렌드를 시각화하기위한 프론트 엔드 애플리케이션을 구축하십시오.
- NFT 트렌드에 그래프를 사용하는 방법 :
소셜 미디어 및 커뮤니티 통찰력을 활용합니다
데이터 중심 도구 외에도 소셜 미디어 및 커뮤니티 통찰력은 NFT 시장 동향을 이해하는 데 중요한 역할을합니다. Twitter, Discord 및 Reddit과 같은 플랫폼은 NFT 토론을위한 핫스팟이며 귀중한 질적 데이터를 제공 할 수 있습니다.
- 트위터 : 영향력있는 NFT 아티스트, 수집가 및 분석가에 따라 시장 동향에 대한 실시간 업데이트를 제공 할 수 있습니다. #NFT, #NftArt 및 #CryptoArt와 같은 해시 태그를 사용하여 루프에 머물러 있습니다.
- Discord : NFT 커뮤니티 서버에 가입하면 다른 애호가와 참여하고 다가오는 트렌드와 프로젝트에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
- REDDIT : R/NFT 및 R/Cryptoart와 같은 하위 레딧은 새로운 NFT 방울, 시장 감정 및 지역 사회 의견에 대한 학습을위한 훌륭한 자료입니다.
정량적 및 질적 분석을 결합합니다
NFT 시장 동향에 대한 포괄적 인 이해를 얻으려면 분석 도구의 정량적 데이터를 소셜 미디어 및 커뮤니티 토론의 질적 통찰력 과 결합해야합니다. 이 접근법을 사용하면 숫자뿐만 아니라 트렌드의 이야기를 볼 수 있습니다.
- 결합 된 분석의 예 : OpenSea에서 특정 NFT 컬렉션의 거래량이 갑자기 급증한다고 가정합니다. 트위터와 불화를 확인함으로써 유명인의 승인이나 새로운 파트너십 발표로 인해 급증이 발생했음을 알 수 있습니다. 이 정보를 결합하면 미래의 가격 변동을 예측하고 정보에 입각 한 투자 결정을 내릴 수 있습니다.
자주 묻는 질문
Q : NFT 시장 동향을 얼마나 자주 확인해야합니까?
A : NFT 시장 동향을 점검하는 빈도는 투자 전략과 위험 허용에 달려 있습니다. 활동적인 거래자의 경우 매일 또는 시간당 수표가 필요할 수 있습니다. 장기 투자자의 경우 주별 또는 월별 업데이트로 충분할 수 있습니다. 정보를 유지하고 시장 변동성에 압도되는 것을 피하는 것이 중요합니다.
Q : 무료 도구를 사용하여 NFT 시장 동향을 추적 할 수 있습니까?
A : 그렇습니다. NFT 시장 동향을 추적하는 데 사용할 수있는 몇 가지 무료 도구가 있습니다. Opensea 및 Rarible과 같은 플랫폼은 기본 분석을 무료로 제공합니다. 또한 Dune Analytics에는 쿼리를 생성하고 공유 할 수있는 무료 계층이 있지만 고급 기능은 유료 구독이 필요할 수 있습니다.
Q : 신흥 NFT 트렌드가 주류가되기 전에 어떻게 식별 할 수 있습니까?
A : 신흥 NFT 트렌드를 식별하려면 데이터 분석과 커뮤니티 참여의 조합이 필요합니다. 분석 도구를 사용하여 특정 컬렉션에서 거래량 또는 가격 변동 증가의 초기 징후를 발견하십시오. 또한 소셜 미디어의 NFT 커뮤니티에서 활동을 유지하여 새로운 프로젝트와 아티스트가 널리 퍼지기 전에 버즈를 잡으십시오.
Q : NFT 시장 동향 분석에 의존하는 것과 관련된 위험이 있습니까?
A : 그렇습니다. 위험이 있습니다. 시장 동향은 과대 광고와 추측의 영향을받을 수 있으며, 갑작스런 가격 하락이 발생합니다. 또한, 다른 소스의 데이터가 항상 정확하거나 최신 상태 일 수는 없습니다. 여러 소스를 사용하고 정량적 데이터를 질적 통찰력과 결합하여 이러한 위험을 완화하는 것이 중요합니다.
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