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年末年初,又到了小编最喜欢的统计环节。相信各位一定也对加密货币领域的活跃用户数字感到好奇。在本文中,我们全面概述了使用最广泛的协议的统计信息。让我们一起看看吧!
根据不同的日活跃用户数量,以下是目前排名前25位的dapp和区块链。
1. BNB链
月平均日活跃用户数(独特发送者地址数):
2022年1月:117万
2023年1月:78万
同比变化:-33%
2. 以太坊
月平均日活跃用户数(独特发送者地址数):
2022年1月:36.58万
2023年1月:35.69万
同比变化:-2%
3. Polygon
月平均日活跃用户数(独特发送者地址数):
2022年1月:32.6万
2023年1月:45.32万
同比变化:+39%
4. Solana
月平均日活跃用户(独特首次签署者地址数):
2022年1月:26.17万
2023年1月:16.68万
同比变化:-36%
5. PancakeSwap
月平均日活跃用户数(与业务相关合约交互的独特地址数):
2022年1月:34.67万
2023年1月:11.82万
同比变化:-66%
6. Optimism
月平均日活跃用户数(独特发送者地址数):
2022年1月:2k
2023年1月:5.59万
同比变化:+2695%
7. Uniswap
月平均日活跃用户数(与业务相关合约交互的独特地址数):
2022年1月:2.66万
2023年1月:4.91万
同比变化:+84%
8. OpenSea
月平均日活跃用户数(与业务相关合约交互的独特地址数):
2022年1月:6.6万
2023年1月:6.02万
同比变化:-9%
9. Arbitrum
月平均日活跃用户数(独特发送者地址数):
2022年1月:6.8K
2023年1月:4.96万
同比变化:+629%
10. Fantom
月平均日活跃用户数(独特发送者地址数):
2022年1月:7.54万
2023年1月:6.4万
同比变化:-15%
11. Avalanche C-Chain
月平均日活跃用户数(独特发送者地址数):
2022年1月:8.74万
2023年1月:2.51万
同比变化:-71%
12. PoolTogether
月平均日活跃用户数(与业务相关合约交互的独特地址数):
2022年1月:662
2023年1月:1.01万
同比变化:+ 1426%
13. Stargate
月平均日活跃用户数(与业务相关合约交互的独特地址数):
2022年7月:261
2023年1月:8.4K
6个月变化:+3118%
14. Perpetual Protocol
月平均日活跃用户数(与业务相关合约交互的独特地址数):
2022年1月:150
2023年1月:7.4K
同比变化:+4833%
15. Blur
月平均日活跃用户数(与业务相关合约交互的独特地址数):
2022年10月:2.2K
2023年1月:1.03万
季度变化:+282%
16. Quix
月平均日活跃用户数(与业务相关合约交互的独特地址数):
2022年7月:464
2023年1月:4.9K
6个月变化:+956%
17. Lens Protocol
月平均日活跃用户数(与业务相关合约交互的独特地址数):
2022年7月:3.2K
2023年1月:5.4K
6个月变化:+69%
18. Zora
月平均日活跃用户数(与业务相关合约交互的独特地址数):
2022年1月:21
2023年1月:3.2K
同比变化:+15138%
19. Trader Joe
月平均日活跃用户数(与业务相关合约交互的独特地址数):
2022年1月:2.64万
2023年1月:2.8K
同比变化: -89%
20.Synthetix
月平均日活跃用户数(与业务相关合约交互的独特地址数):
2022年1月:80
2023年1月:3.7K
同比变化:+4525%
21. StarkNet
月平均日活跃用户数(独特发送者地址数):
2022年1月:141
2023年1月:4.6K
同比变化:+3162%
22. Aave
月平均日活跃用户数(与业务相关合约交互的独特地址数):
2022年1月:4.2K
2023年1月:5.1K
同比变化:+21%
23. SushiSwap
月平均日活跃用户数(与业务相关合约交互的独特地址数):
2022年1月:1.3万
2023年1月:3.1K
同比变化:-76%
24. SpookySwap
月平均日活跃用户数(与业务相关合约交互的独特地址数):
2022年1月:2.11万
2023年1月:2.4K
同比变化:-89%
25. ApeSwap
月平均日活跃用户数(与业务相关合约交互的独特地址数):
2022年1月:6.9K
2023年1月:2.6K
同比变化:-62%
方法:
值得注意的是,组成图(下图)可能比日活跃用户总量图(上图)显示的数值更高。
这种差异是由于两张图表使用了不同的方法造成的。
以Aave为例,一个地址在同一天可能既是存款人又是借款者。
在总量图中,该用户被记录为1个独立的用户,而在组成图中,相同的地址被记录为2个不同的用户。
明天同一时间,同一位置,我们锁定——数据统计:谁在加密领域中赚取了最多的费用?
信息来源自tokenterminal,略有修改
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