首先获取链上日活跃地址数据，通过Etherscan或API接口导出90天内CSV文件；接着清洗数据，统一UTC时区并剔除异常值；然后计算7日移动平均及环比增长率，筛选增长超5%的显著节点；再结合空投、升级等外部事件标注关键时间点；最后通过交易频次与Gas消耗分层验证地址真实性。
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一、获取链上数据源
日活跃地址数依赖于真实链上交易记录，需从权威区块链浏览器或API接口提取原始数据。确保数据覆盖完整区块高度且无缺失。
1、访问Etherscan或Solscan对应主网页面，进入“Analytics”或“Charts”板块。
2、选择“Active Addresses”指标，设定时间范围为最近90天，导出CSV格式数据文件。
3、使用Blockchair或Nansen平台，调用其公开API，传入network参数与date_range字段获取结构化响应。
二、清洗与对齐时间序列
原始数据常含异常值与时间戳偏移，需统一为UTC时区并剔除零值或重复统计项，保障趋势分析基础准确。
1、用Pandas读取CSV，将timestamp列转为datetime64[ns, UTC]类型。
2、对date列执行groupby操作，取每日最大活跃地址数值，消除同一日内多次快照干扰。
3、检查连续三日数值为0的区间，确认是否属链上停机或数据抓取失败，标记为待验证点。
三、计算滑动窗口增长率
单日数值波动剧烈，采用7日移动平均可平滑噪声，再计算环比变化率以识别真实增长动能。
1、新增列ma7_active，调用rolling(window=7).mean()生成7日均值序列。
2、新增列growth_rate，用(pct_change(periods=1) * 100)计算前值百分比变动。
3、筛选growth_rate > 5.0 的日期，定位显著增长起始点。
四、关联外部事件标注
地址增长常由协议升级、空投发放或生态应用上线驱动，需人工比对链上事件日志与峰值时间重合度。
1、在Dune Analytics搜索目标网络的“Token Airdrop Events”看板，导出发放日期列表。
2、将空投日期、主网上线公告日、DEX交易量突增日等标记为vertical line叠加至折线图。
3、核查标注日期前后±2日的活跃地址增幅是否超过均值两倍标准差，确认因果强度。
五、分层验证地址质量
单纯计数易受刷量干扰，需结合交易频次与Gas消耗判断地址是否具备真实交互意图。
1、从链上提取所有当日活跃地址，统计其当日交易笔数，过滤交易数=1且GasUsed 21000 的地址。
2、对剩余地址计算每地址平均转账金额（ETH/USDT等主流通证），剔除低于0.001单位的低价值地址。
3、重新聚合过滤后地址集合，生成修正版日活跃曲线，与原始曲线并列对比斜率差异。
