区块链自诞生以来便受到了广泛的关注。随着区块链技术的发展,许多问题也随之而来,如用户隐私泄露、非法金融活动等。目前,区块链中的数据不断增加,但是只有通过数据分析后获得的数据,才是有价值的数据。而比特币的公有链中,节点可以获取该公有链中的所有数据,为比特币的数据分析提供了数据接口。数据分析人员可以通过获取公有链的交易数据,对该链中的数据进行分析,进而分析数据交易背后的行为,了解和解决相关问题。因此,一个能够高效处理、计算海量数据并对数据结果进行可视化的数据分析平台是及其重要的。本文所描述的数据分析平台是基于比特币的,包含了数据获取、数据存储、数据分析以及数据可视化等技术。本数据分析平台主要包含数据获取、数据处理和数据展示三大部分。系统通过比特币钱包中数据文件提供的索引,按顺序获取数据,然后对数据按需求处理后进行存储。利用Spark SQL组件对数据活跃度进行计算;并利用Spark GraphX框架对交易数据进行图计算与分析;通过Spark MLlib库对异常交易进行识别。计算后,系统将结果通过图表、文件等方式展示。从功能层面上,系统功能又可分为五个模块,分别为数据获取模块、数据展示模块、数据计算模块、数据识别模块和用户管理模块。数据获取模块为用户提供获取数据的接口;数据展示模块中将活跃度指标用折线图的方式呈现;数据计算模块中用户上传数据集,并使用系统提供的计算方式进行计算,计算后将结果保存至文件中返回页面,可供用户下载:数据识别模块中,用户输入需要识别的信息,上传至数据集中计算识别,系统计算后,将信息与结果比对,判断是否为异常交易。本项目使用Java语言获取数据,MySQL数据库存储数据;利用Scala语言、Spark计算框架和HDFS分布式存储文件进行数据计算;最终基于Springboot架构设计,形成一个参数化的、可用性良好、交互友好的系统平台。