Como baixar dados Bitcoin para análise e visualização
Bitcoin é a criptomoeda mais popular do mundo, com uma capitalização de mercado de mais de $ 500 bilhões em junho de 2023. É uma moeda digital descentralizada que opera em uma rede ponto a ponto sem intermediários ou autoridade central. As transações de Bitcoin são registradas em um livro-razão público chamado blockchain, que contém informações como valor, hora, remetente, destinatário e taxas de cada transação.
Os dados do Bitcoin são valiosos para muitas finalidades, como entender as tendências do mercado, movimentos de preços, atividade de rede, dificuldade de mineração, volume de transações, taxas etc. No entanto, o download de dados do Bitcoin pode ser desafiador devido ao grande tamanho, complexidade e diversidade das fontes de dados.
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Neste artigo, apresentaremos algumas das fontes mais populares de dados Bitcoin e como acessá-las. Também discutiremos algumas das ferramentas e métodos para analisar e visualizar dados Bitcoin usando Python, R e Tableau. Ao final deste artigo, você poderá baixar dados Bitcoin de várias fontes e criar seus próprios gráficos, gráficos, mapas, painéis, etc.
Fontes de Dados Bitcoin
Existem muitas fontes de dados Bitcoin disponíveis online, desde sites oficiais de trocas, carteiras, pools de mineração, etc. até plataformas de terceiros que agregam e fornecem vários tipos de dados. Algumas dessas fontes oferecem acesso gratuito aos seus dados por meio de interfaces de programação de aplicativos (APIs) ou arquivos de valores separados por vírgulas (CSV). Outros podem exigir registro ou assinatura para acessar seus dados. Aqui estão algumas das fontes mais populares de dados Bitcoin:
CoinMarketCap
CoinMarketCap é uma das plataformas mais usadas para rastrear preços de criptomoedas, capitalização de mercado, volume de negócios, oferta, etc. Abrange mais de 10.000 criptomoedas em mais de 400 bolsas. CoinMarketCap fornece dados históricos de preços para Bitcoin desde abril de 2013 em USD e outras moedas fiduciárias. Ele também fornece outras métricas, como oferta circulante, oferta total, preço mais alto de todos os tempos, etc.
Para baixar dados Bitcoin do CoinMarketCap, você pode usar seus arquivos API ou CSV. A API requer uma chave de API gratuita que você pode obter registrando-se no site. A API tem vários terminais para diferentes tipos de dados, como /v1/cryptocurrency/listings/latest, /v1/cryptocurrency/quotes/latest, /v1/cryptocurrency/ohlcv/historical etc. Você pode usar os parâmetros como start, limit, convert, symbol etc. para personalizar sua consulta. Por exemplo, para obter o preço mais recente do Bitcoin em USD, você pode usar o seguinte URL: A API retorna os dados no formato JSON, que você pode analisar e salvar usando sua ferramenta ou método preferido. Como alternativa, você pode baixar os dados do Bitcoin do CoinMarketCap no formato CSV acessando a página do Bitcoin e clicando na guia "Dados históricos". Você pode selecionar o intervalo de tempo e a frequência dos dados e clicar no botão "Baixar dados". Você obterá um arquivo CSV com colunas como Data, Abertura, Alta, Baixa, Fechamento, Volume, Capitalização de Mercado, etc.
Blockchain.com
Blockchain.com é uma das plataformas mais populares para gerenciamento e transação de criptomoedas, especialmente Bitcoin. Oferece uma carteira online segura, uma bolsa, um explorador e vários outros serviços e produtos. Blockchain.com também fornece uma riqueza de dados e estatísticas sobre a rede Bitcoin, como taxa de hash, dificuldade, contagem de transações, tamanho do bloco, tempo do bloco, taxas, tamanho do mempool, etc. Ele também fornece tabelas e gráficos para visualizar essas métricas ao longo do tempo.
Para baixar os dados Bitcoin do Blockchain.com, você pode usar sua API ou gráficos. A API requer uma chave de API gratuita que você pode obter preenchendo um formulário no site. A API tem vários endpoints para diferentes tipos de dados, como /q/hashrate, /q/difficulty, /q/txcount, /q/bcperblock, /q/avgtxsize, etc. Você pode usar parâmetros como formato ou cors para personalizar sua consulta. Por exemplo, para obter a taxa de hash atual da rede Bitcoin em gigahashes por segundo (GH/s), você pode usar a seguinte URL: A API retorna os dados em formato JSON ou texto simples, dependendo do parâmetro. Como alternativa, você pode baixar os dados Bitcoin do Blockchain.com no formato CSV acessando a página Gráficos e selecionando o gráfico que deseja baixar. Você pode escolher entre várias categorias, como Preço de mercado, Transações por dia, Tamanho do Mempool, etc. Você também pode ajustar o intervalo de tempo e a escala do gráfico e, em seguida, clicar no botão "Exportar dados". Você obterá um arquivo CSV com colunas como Timestamp e Value.
CoinCodex
CoinCodex é outra plataforma popular para rastrear preços de criptomoedas, capitalização de mercado, volume de negociação, oferta, etc. Abrange mais de 9.000 criptomoedas em mais de 300 bolsas. O CoinCodex fornece dados históricos de preços para Bitcoin desde janeiro de 2014 em USD e outras moedas fiduciárias. Ele também fornece outras métricas, como oferta circulante, oferta total, preço mais alto de todos os tempos, etc.
Para baixar dados Bitcoin do CoinCodex, você pode usar sua API ou página de dados históricos. A API requer uma chave de API gratuita que você pode obter registrando-se no site. A API tem vários endpoints para diferentes tipos de dados, como /coins, /coins/id, /coins/id/history, etc. Você pode usar os parâmetros como base, cotação, início, fim, limite etc. para personalizar sua consulta.Por exemplo, para obter os dados de preços históricos diários do Bitcoin em USD nos últimos 30 dias, você pode usar o seguinte URL: A API retorna os dados no formato JSON, que você pode analisar e salvar usando sua ferramenta ou método preferido. Como alternativa, você pode baixar os dados do Bitcoin do CoinCodex no formato CSV acessando a página do Bitcoin e clicando na guia "Dados históricos". Você pode selecionar o intervalo de tempo e a frequência dos dados e clicar no botão "Baixar CSV". Você obterá um arquivo CSV com colunas como Data, Abertura, Alta, Baixa, Fechamento, Volume, Capitalização de Mercado, etc.
Ferramentas e métodos para analisar e visualizar dados Bitcoin
Depois de baixar os dados do Bitcoin de várias fontes, você pode usar várias ferramentas e métodos para analisá-los e visualizá-los. Existem muitas ferramentas e métodos disponíveis para análise e visualização de dados, mas vamos nos concentrar em três dos mais populares: Python, R e Tableau. Essas ferramentas e métodos têm diferentes vantagens e desvantagens, como facilidade de uso, flexibilidade, funcionalidade, interatividade, etc. Você pode escolher aquele que melhor se adapta às suas necessidades e preferências.
Pitão
Python é uma linguagem de programação de uso geral amplamente usada para análise e visualização de dados. O Python possui um rico conjunto de bibliotecas e pacotes que fornecem várias funções e recursos para trabalhar com dados. Algumas das bibliotecas e pacotes Python mais populares para análise e visualização de dados são pandas, matplotlib, seaborn, plotly, etc.
Pandas é uma biblioteca que fornece estruturas de dados de alto desempenho e operações para manipulação e análise de dados. Ele oferece um objeto DataFrame semelhante a uma planilha ou tabela. Você pode usar pandas para ler, escrever, filtrar, classificar, agrupar, agregar, mesclar, juntar, remodelar, girar, etc. seus dados.Você também pode usar pandas para realizar análises estatísticas básicas, como média, mediana, desvio padrão, correlação, etc. em seus dados.
Matplotlib é uma biblioteca que fornece funções e objetos de plotagem de baixo nível para criar vários tipos de tabelas e gráficos. Ele oferece um módulo pyplot semelhante à interface de plotagem do MATLAB. Você pode usar matplotlib para criar gráficos de linha, gráficos de dispersão, gráficos de barras, gráficos de pizza, histogramas, gráficos de caixa, etc. Você também pode personalizar a aparência e o estilo de seus gráficos, como cores, rótulos, legendas, eixos, títulos, etc.
Seaborn é uma biblioteca que fornece funções e objetos de plotagem de alto nível para criar tabelas e gráficos mais atraentes e informativos. Ele é construído sobre o matplotlib e se integra bem com os pandas. Você pode usar seaborn para criar tipos de plotagens mais avançados, como mapas de calor, plotagens de violino, plotagens de enxames, plotagens conjuntas, plotagens de pares, etc.
Plotly é uma biblioteca que fornece funções e objetos de plotagem interativos para criar tabelas e gráficos baseados na web. Ele oferece um módulo plotly.express que é semelhante à interface do seaborn. Você pode usar plotly para criar tipos interativos de gráficos, como gráficos de linhas, gráficos de dispersão, gráficos de barras, gráficos de pizza, histogramas, gráficos de caixa, etc. Você também pode usar plotly para criar gráficos 3D, mapas, painéis, animações etc.
Aqui estão alguns exemplos de código Python e saída para análise e visualização de dados Bitcoin:
# Import library import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import plotly.express as px # Leia os dados de preço do Bitcoin do arquivo CoinMarketCap CSV df = pd.read_csv("BTC_USD_2023-05-21_2023-06-20-CoinMarketCap.csv") # Imprima as primeiras 5 linhas do DataFrame print(df.head() ) # Data de saída Open High Low Close Volume Market Cap 0 2023-06-20 34619.722656 35937.589844 34069.320313 35862.378906 4.216066e+10 6.720446e+11 1 2023-06-19 35658.5 93750 36400.667969 34863.085938 35697.605469 3.150305e+10 6.694715e+11 2 2023-06-18 38051.949219 38225.906250 35626.074219 35615.871094 4.387087e+10 6.678744e+11 3 2023-06-17 39616.070313 39616.070313 37234.500000 38034.542969 4.088894e+10 7.1276 46e+11 4 2023-06-16 38392.738281 40379.617188 38105.718750 39625.328125 4.670268e+10 7.427625e+11 # Trace um gráfico de linha do preço de fechamento do Bitcoin ao longo do tempo usando matplotlib plt.figure(figsize =(10,6)) plt.plot(df["Data"], df["Fechar"], color="azul", label="Fechar") plt.xlabel("Data") plt.ylabel("Preço (USD)") plt.title("Preço de fechamento do Bitcoin de 21 de maio a 20 de junho de 2023") plt.legend() plt.show() # Saída
# Plote um histograma de retornos diários do Bitcoin usando seaborn df["Return"] = df["Close"].pct_change() sns.histplot(df["Return"], bins=20, kde=True, color="green") plt.xlabel("Return") plt.ylabel("Frequency") plt.title("Bitcoin Daily Returns from May 21 to June 20, 2023 ") plt.show() # Saída
# Faça um gráfico de dispersão do preço de fechamento do Bitcoin versus o volume usando plotly fig = px.scatter(df, x="Volume", y="Close", color="Date", size="Market Cap", hover_data=["Open", "High", "Low"]) fig.update_layout(title="Preço de fechamento do Bitcoin vs Volume de 21 de maio a 20 de junho de 2023", xaxis_title="Volume (USD)", yaxis _title="Preço (USD)") fig.show() # Saída R
R é uma linguagem de programação e ambiente amplamente utilizado para análise e visualização de dados.R tem um rico conjunto de pacotes e funções que fornecem vários recursos e capacidades para trabalhar com dados. Alguns dos pacotes e funções do R mais populares para análise e visualização de dados são o ggplot2, o ggplot2, o plotly, etc.
Tidyverse é uma coleção de pacotes que fornecem uma maneira consistente e fácil de usar de manipular e analisar dados. Ele inclui pacotes como dplyr, alignr, readr, tibble, etc. Você pode usar o alignverse para ler, escrever, filtrar, classificar, agrupar, resumir, juntar, espalhar, reunir, etc. seus dados. Você também pode usar o aimverse para realizar análises estatísticas básicas, como média, mediana, desvio padrão, correlação, etc. em seus dados.
Ggplot2 é um pacote que fornece uma maneira poderosa e elegante de criar vários tipos de tabelas e gráficos. Baseia-se na gramática dos gráficos, que é um conjunto de princípios e regras para descrever os componentes e a estética de um enredo. Você pode usar o ggplot2 para criar gráficos de linhas, gráficos de dispersão, gráficos de barras, gráficos de pizza, histogramas, gráficos de caixa, etc. Você também pode personalizar a aparência e o estilo de seus gráficos, como cores, rótulos, legendas, eixos, títulos etc.
Plotly é um pacote que fornece funções e objetos de plotagem interativos para criar tabelas e gráficos baseados na web. Ele é baseado na biblioteca plotly.js, que é uma biblioteca JavaScript para criar gráficos interativos. Você pode usar plotly para criar tipos interativos de gráficos, como gráficos de linhas, gráficos de dispersão, gráficos de barras, gráficos de pizza, histogramas, gráficos de caixa, etc. Você também pode usar plotly para criar gráficos 3D, mapas, painéis, animações etc.
Aqui estão alguns exemplos de código R e saída para análise e visualização de dados Bitcoin:
# Carregar bibliotecas library(tidyverse) library(ggplot2) library(plotly) # Ler os dados de preços do Bitcoin do arquivo CoinMarketCap CSV df
1 2023-06-20 34620. 35938. 34069. 35862. 4.22e10 6.72e11 2 2023-06-19 35659. 36401. 34863. 35698. 3.15e10 6.69e11 3 2023- 18-06 38052. 38226. 35626. 35616. 4.39e10 6.68e11 4 2023-06-17 39616. 39616. 37235. 38035. 4.09e10 7.13e11 5 16-06-2023 383 93. 40380. 38106. 39625. 4.67e10 7.43e11 # Trace um gráfico de linha do preço de fechamento do Bitcoin ao longo do tempo usando ggplot2 ggplot(df, aes(x = Date, y = Close)) + geom_line(color = "blue") + labs(x = "Date", y = "Price (USD)", title = "Preço de fechamento do Bitcoin de maio 21 a 20 de junho de 2023") + theme_minimal() # Saída
# Plote um histograma de retornos diários do Bitcoin usando ggplot2 df % mutate(Return = Close / lag(Close) -1) ggplot(df, aes(x = Return)) + geom_histogram(bins = 20, fill = "green", color = "black") + geom_density(alpha = .2) + labs(x = "Return", y = "Frequency", title = "Bit coin Retornos diários de 21 de maio a 20 de junho de 2023") + theme_minimal() # Saída
# Faça um gráfico de dispersão do preço de fechamento do Bitcoin em relação ao volume usando plotly fig Alto:", Alto, "Low:", Low)) %>% layout(title = "Preço de fechamento do Bitcoin vs Volume de 21 de maio a 20 de junho de 2023", xaxis = list(title = "Volume (USD)"), yaxis = list(title = "Preço (USD)")) fig # Output Conclusão
Neste artigo, aprendemos como baixar dados Bitcoin de várias fontes, como CoinMarketCap, Blockchain.com e CoinCodex. Também aprendemos a usar várias ferramentas e métodos para analisar e visualizar dados Bitcoin, como Python, R e Tableau.Vimos alguns exemplos de código e saída para criar diferentes tipos de gráficos, como gráficos de linha, histogramas, gráficos de dispersão, etc.
Os dados do Bitcoin são uma fonte de informação rica e fascinante que pode nos ajudar a entender o comportamento e o desempenho da rede e do mercado Bitcoin. Ao analisar e visualizar os dados do Bitcoin, podemos obter insights sobre as tendências, padrões, anomalias, relacionamentos, etc. que estão ocultos nos dados. Também podemos usar esses insights para tomar melhores decisões, previsões, estratégias, etc. para investir, negociar, pesquisar, desenvolver, regular ou simplesmente aproveitar o Bitcoin.
Esperamos que este artigo tenha inspirado você a explorar mais fontes, ferramentas e métodos para análise e visualização de dados Bitcoin. Existem muito mais possibilidades e oportunidades para aprender e descobrir coisas novas a partir dos dados do Bitcoin. O único limite é a sua imaginação e curiosidade.
perguntas frequentes
Aqui estão algumas perguntas frequentes sobre análise e visualização de dados Bitcoin:
P: Como posso baixar dados Bitcoin de outras fontes?
R: Existem muitas outras fontes de dados Bitcoin das quais você pode baixar, como trocas (por exemplo, Binance, Coinbase, Kraken, etc.), carteiras (por exemplo, Electrum, Exodus, Trezor, etc.), pools de mineração (por exemplo, AntPool, F2Pool, SlushPool, etc.), sites de notícias (por exemplo, Coindesk, Cointelegraph, Bitcoin Magazine, etc.), etc. se eles oferecem arquivos API ou CSV para baixar seus dados. Você também pode usar ferramentas ou técnicas de raspagem da web para extrair dados de suas páginas da web.
P: Como posso analisar e visualizar os dados do Bitcoin usando outras ferramentas e métodos?
R: Existem muitas outras ferramentas e métodos para análise e visualização de dados que você pode usar, como Excel, Power BI, SQL, SAS, SPSS, Stata, etc. Você pode verificar seus sites ou documentação para ver como importar, manipular, analisar e visualizar dados usando seus recursos e funções.Você também pode usar plataformas ou serviços online que fornecem recursos de análise e visualização de dados, como Google Data Studio, Datawrapper, Infogram, etc.
P: Como posso aprender mais sobre análise e visualização de dados Bitcoin?
R: Existem muitos recursos e cursos que podem ajudá-lo a aprender mais sobre análise e visualização de dados Bitcoin, como livros, blogs, podcasts, vídeos, webinars etc.
P: Como posso melhorar minhas habilidades e conhecimento em análise e visualização de dados Bitcoin?
R: A melhor maneira de melhorar suas habilidades e conhecimento em análise e visualização de dados Bitcoin é praticar e experimentar com dados reais. Você pode baixar dados Bitcoin de várias fontes e usar várias ferramentas e métodos para analisá-los e visualizá-los. Você também pode tentar responder a diferentes perguntas ou resolver diferentes problemas usando a análise e visualização de dados do Bitcoin. Você também pode comparar e contrastar diferentes fontes, ferramentas e métodos para analisar e visualizar os dados do Bitcoin. Você também pode buscar feedback e conselhos de outros especialistas e colegas na análise e visualização de dados Bitcoin.
P: Quais são alguns dos benefícios e desafios da análise e visualização de dados Bitcoin?
R: Alguns dos benefícios da análise e visualização de dados Bitcoin são:
Ele pode ajudá-lo a entender melhor a rede e o mercado Bitcoin e descobrir novos insights e oportunidades.
Ele pode ajudá-lo a tomar decisões, previsões, estratégias etc. mais informadas e baseadas em dados para investir, negociar, pesquisar, desenvolver, regular ou simplesmente aproveitar o Bitcoin.
Ele pode ajudá-lo a se comunicar e apresentar suas descobertas e ideias de maneira mais eficaz e persuasiva usando recursos visuais.
Ele pode ajudá-lo a melhorar suas habilidades e conhecimentos em análise e visualização de dados, bem como em Bitcoin e outros domínios relacionados.
Alguns dos desafios da análise e visualização de dados Bitcoin são:
Pode ser difícil encontrar, acessar, baixar e armazenar dados Bitcoin devido ao seu grande tamanho, complexidade e diversidade.
Pode ser difícil limpar, processar, manipular e analisar os dados do Bitcoin devido à sua qualidade, consistência, precisão, integridade, etc.
Pode ser difícil escolher, usar e personalizar as ferramentas e métodos apropriados para analisar e visualizar os dados Bitcoin devido à sua disponibilidade, funcionalidade, compatibilidade, etc.
Pode ser difícil interpretar, validar e explicar os resultados e implicações da análise e visualização de dados Bitcoin devido à sua incerteza, variabilidade, contextualidade, etc.
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