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도구 이해 결 → 수집 방법 결 → 처리 결 → 활용 결
온체인 데이터 수집·처리는 블록체인 스터디에서 이더리움 트랜잭션 데이터를 분석하는 프로젝트를 통해 처음 접했습니다. 도구 이해 자리에서는 Etherscan API와 Web3.py를 이용해 특정 주소의 트랜잭션 이력을 조회하는 것부터 시작했습니다. 온체인 데이터는 퍼블릭이지만, 구조가 낯설어 각 필드가 무엇을 의미하는지를 익히는 과정이 먼저 필요했습니다. 수집 방법 자리에서는 API 호출 제한이 있어 페이지네이션과 딜레이를 설정해 대량 데이터를 수집했습니다. 처리 자리에서는 수집한 데이터를 Python으로 전처리해 트랜잭션 흐름과 주요 주소 간 연결 패턴을 분석했습니다. 특정 주소가 고빈도 거래에 반복 등장하는 패턴이 발견됐습니다. 활용 자리에서는 분석 결과를 그래프 형태로 시각화해 이상 거래 패턴을 탐지하는 방향으로 확장해봤습니다. 온체인 데이터는 투명하지만 노이즈가 많아 전처리 설계가 분석 품질을 결정합니다.
이 결의 특징
Etherscan API와 Web3.py로 트랜잭션 이력을 조회하면서 페이지네이션과 딜레이 설정으로 API 호출 제한을 다루고, 고빈도 거래 반복 주소 패턴을 그래프로 시각화한 흔적이 구체적입니다. 온체인 데이터는 퍼블릭이지만 노이즈가 많아 전처리 설계가 품질을 결정한다는 인식이 자주 보이는 결입니다.
이 결이 통하는 자리
도구 선택 이유와 수집·전처리·분석 흐름이 살아 있고, 온체인 데이터 특성에서 나온 언어로 설명될 때 통합니다. 단계별 접근이 분명한 자리에서 면접관의 꼬리질문이 줄어드는 결이 보입니다.