大数据分析挖掘有一个很重要的场景应用就是预知变化。从已知的属性数据变化来预知其它属性数据将会怎么变化。

这不仅仅是大数据挖掘的功效，更是把大数据喂给深度学习算法模型训练的结果。深度学习模型的神经网络从大量数据属性中挖掘关联算法，掌握变化曲线关系。

链小虎(https://www.lianxiaohu.com)通过区块链行业分开数据技术采集，合作渠道投融资事件的获取以及区块链创业公司自已提交数据来构建区块链行业大数据库。从大数据中提取区块链项目，数字货币，创业公司，投资机构，公链上的应用以及参与人物等六个实体。

链小虎(https://www.lianxiaohu.com)再就区块链项目，数字货币，创业公司，投资机构，公链上的应用以及参与人物六大实体，提取实体相关的属性值。

如数字货币行情，交易所，资产分布属性。

如链项目的社交媒体讨论，公众新闻讨论，代码审计等属性。

如创业公司的工商属性，参与人员属性等等。

链小虎(https://www.lianxiaohu.com)更重要的是要通过新闻属性的变化来预知链项目，区块链技术场景落地趋势等变化。