比特幣等數字貨幣是一種極其不穩定的資產。然而，自從今年年初以來，比特幣的價格漲了兩倍多，投資者和任何想賺錢的人一直在試圖找到分析這種加密貨幣的方法，以及其他替代品，如Ethereum(以太坊)和Litecoin（萊特幣）。
在起步階段，大數據分析被用于分析比特幣和其他加密貨幣。雖然許多人可能會譴責大數據分析在識別用戶的加密貨幣的潛在用途，稱這種用途違反了本身的密碼學本身的精神，但仍然存在大數據分析可以合法利用密碼學的方法，例如通過識別假冒或危險的用戶，防止盜竊，并預測未來趨勢。
（1）識別假冒或危險用戶
盡管通過提供有限的信息（例如交易中涉及的錢包和發送的貨幣數量）來阻止用戶的匿名性，但這些數據和其他有關區塊鏈的相關數據（如社交媒體分析）隨著比特幣應用的日益增長而增長，每天超過20萬筆交易（截至2017年9月30日）。
數據分析師可以利用區塊鏈相關信息的方式是通過驗證交易，并確保交易和交易參與者是合法和可信的。在沒有驗證區塊鏈參與者的身份的情況下，企業可能難以遵守越來越嚴格的隱私條例規定，而不是以不可信賴的意圖出售給犯罪分子或其他人。隨著美國的商業創造已經在衰退，小企業不再需要生存的障礙，就像被非法出售給犯罪分子一樣被列入黑名單。
通過對數千個交易中的區塊鏈和模式識別產生的數據進行深入分析，可以實現這種身份驗證。通過這種分析和模式識別，可以識別和處理惡意用戶。盡管許多人可能會將其視為違反保護用戶匿名性的區塊鏈技術的精神，但這些分析可能通過確保用戶受到保護，而最終加密貨幣給予更大的合法性和更大的應用。
（2）預防盜竊
數據分析還可以通過阻止加密隱藏或冒用它們來竊取隱私權來幫助加密。雖然許多像比特幣的加密貨幣非常安全，但是量子計算和基于數據的黑客的興起導致數據泄露以及最終被盜的潛力。使用數據分析，分析師可以發現潛在的漏洞和盜竊案例，這將是確保交易保持合法，安全和可靠的關鍵。
（3）預測趨勢
盡管許多人想使用區塊鏈數據進行預測，但其他人仍然在查看區塊鏈接外的元素來了解可能會影響關注的內容，例如加密貨幣的價格。在比特幣的短暫歷史中，已經受到世界事件和整體比特幣社區情緒多次受到影響。例如，分析師在世界上最大的比特幣交易商Mt.Gox關閉后分析了社交媒體。Gox在2014年曾是最大的比特幣交易所。社交媒體趨勢被用來識別社區情緒，主要聲音和利益相關者，然后將這些信息與貨幣的價格表現相關聯，這些資產可能受到重大事件的影響。不同于區塊鏈，不允許通過錢包輕松識別用戶，社交媒體分析為分析人員提供了可以進行更好分析的主要人口統計信息。
比特幣和其他加密貨幣的其他特征使其成為社會數據分析和趨勢預測的理想選擇，這些資產大多數的價值幾乎完全依賴于市場需求，因為貨幣供應是可預測的，而不是與實體商品相關。比特幣交易者趨向于與社交媒體用戶相同的人口，比特幣主要是由個人而不是機構交易;而影響比特幣的事件首先在社交媒體上討論。
雖然大型數據分析技術尚處于早期階段，隨著數據創建在各個領域的不斷增長，分析師們可以使用越來越多的數據進行挖掘和分析，每天都會創建2.5EB字節的數據，或者是156萬部16GB容量Phone的數據。
雖然針對密碼安全性的大數據分析的定義用例目前包括惡意用戶的識別，預防盜竊和趨勢預測，但人們無法想象與加密貨幣相關的數據分析的新用途很可能會出現，而比特幣，加密貨幣，以及區塊鏈的出現賦予了新的行業和企業更多的活力。
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