Dataset Viewer
Auto-converted to Parquet Duplicate
address
stringlengths
42
42
n2v_00
float32
-5.46
3.33
n2v_01
float32
-1.83
6.58
n2v_02
float32
-4.43
5.71
n2v_03
float32
-5.87
3.66
n2v_04
float32
-4.13
3.47
n2v_05
float32
-4.64
3.98
n2v_06
float32
-7.03
2.69
n2v_07
float32
-4.87
3.71
n2v_08
float32
-4.48
6.59
n2v_09
float32
-4.72
5.15
n2v_10
float32
-3.9
6.45
n2v_11
float32
-3.96
6.48
n2v_12
float32
-3.9
6.74
n2v_13
float32
-4.6
4.15
n2v_14
float32
-5.39
4.58
n2v_15
float32
-7.33
1.95
0x00000000000014aa86c5d3c41765bb24e11bd701
-0.146972
0.237791
-0.15565
-0.208733
-0.196058
-0.090861
-0.060548
0.021139
0.011701
-0.046586
0.056639
-0.002258
0.16869
-0.042074
-0.145169
-0.174187
0x000000000000d5775ff7721cefb8097af62e52dd
0.142715
0.492344
0.098749
-0.36867
-0.401096
-0.214018
-0.416773
-0.126749
0.251303
-0.281247
0.223516
0.218385
0.493682
0.068526
-0.25643
-0.509307
0x000000000004444c5dc75cb358380d2e3de08a90
-1.693759
1.607173
-2.983822
-0.376079
-2.541731
0.266206
-1.639973
-0.047753
-0.59785
-0.807028
-0.950116
-0.713258
1.081802
0.29211
1.027247
-0.704219
0x00000000000858efe9cbe894e3578e92e7955dad
-0.06264
0.334008
-0.079952
-0.11428
-0.222499
-0.052951
-0.082466
-0.004266
-0.041695
-0.098781
0.087852
0.024641
0.196372
-0.005851
-0.035459
-0.221449
0x00000000000ba9cd9f5175108141a82b6c24d727
-0.233128
0.340048
-0.477254
-0.264127
-0.191406
-0.112115
-0.225095
-0.01831
-0.076127
-0.116001
0.231986
-0.126057
0.452142
-0.120621
-0.278619
-0.444404
0x00000000000dfd47d200dc26e4e5c79b7e6de984
-0.16908
0.353139
-0.251463
-0.217944
-0.308869
-0.168149
-0.188613
-0.049675
-0.034268
-0.12083
0.023603
0.059745
0.359546
0.086882
-0.141878
-0.379832
0x00000000003b3cc22af3ae1eac0440bcee416b40
-0.397344
0.692242
-1.094236
-0.188031
-0.434597
-0.26856
-0.388424
0.081055
-0.060814
-0.226419
0.149736
-0.214201
0.680907
-0.131893
-0.45616
-0.552505
0x000000000049c7bcbca294e63567b4d21eb765f1
-0.298796
1.142859
-0.943621
0.209673
-0.938424
-0.32815
-0.084695
-0.235231
0.021712
-0.240011
0.155847
-0.221479
0.816327
-0.077074
-0.317337
-0.848133
0x00000000004e3d5628234f18b977041e5242651f
0.419261
0.716324
0.357894
-0.545193
-0.957386
-0.791335
-0.42077
0.084669
0.756382
-0.331146
-0.196573
0.432719
1.048054
0.626526
-0.749563
-0.241106
0x00000000008d5f1200332af8a6813cb8377b5bfd
-0.4981
1.051423
-1.062495
-0.122724
-0.576724
-0.20319
0.038155
-0.005111
-0.140906
-0.047879
0.272504
-0.242794
0.869999
-0.222788
-0.347239
-1.097199
0x00000000009726632680fb29d3f7a9734e3010e2
-0.202598
0.955869
-0.600584
-0.247855
-0.634107
-0.345835
0.058187
-0.060617
-0.022656
0.014413
-0.087145
-0.178212
0.750853
-0.011936
-0.383263
-0.785658
0x00000000009e50a7ddb7a7b0e2ee6604fd120e49
-1.157623
1.669402
-2.60163
-0.192569
-0.988349
-0.612298
-0.453303
0.506765
-0.063788
-0.487432
0.519414
-0.281999
1.772532
-0.30513
-0.627036
-0.845934
0x0000000000bbf5c5fd284e657f01bd000933c96d
-1.370126
1.123882
-1.372888
0.131601
-0.967288
-0.716062
0.187738
-0.437765
-0.391415
-0.474506
1.010419
0.019956
1.138049
-0.780825
0.162068
-1.539068
0x00000000032962b51589768828ad878876299e14
-0.348381
0.667427
-0.806973
-0.193727
-0.541622
-0.259748
-0.229767
0.122212
-0.012933
-0.196761
0.084618
-0.231837
0.620173
-0.052387
-0.470674
-0.535
0x00000000043dd264ca5e68e6853790e818e9edb8
-0.016923
0.375104
-0.165861
-0.297517
-0.224129
-0.240548
-0.251211
0.006558
0.074142
-0.152587
0.230783
0.026419
0.250084
0.060818
-0.155848
-0.302887
0x00000000063e0e1e06a0fe61e16be8bdec1bea31
-0.248222
0.445034
-0.734187
-0.252789
-0.284284
-0.237043
-0.279352
0.06291
-0.062774
-0.115551
0.065953
-0.159653
0.42019
-0.007902
-0.261927
-0.430232
0x0000000009b1fd739aea4b4581034de77be8e722
-0.083808
0.382148
-0.52567
-0.186184
-0.245832
-0.022498
-0.331067
-0.003353
-0.088672
-0.165312
0.11772
-0.071854
0.383234
0.033113
-0.403506
-0.352806
0x000000000c56e91f092023d942aee89b3cc089ff
-0.141238
0.961872
-0.954245
-0.34993
-0.424865
-0.671643
-0.151948
0.286863
-0.15705
0.004631
0.256117
-0.191666
0.839695
-0.263349
-0.133301
-0.457936
0x000000000dfde7deaf24138722987c9a6991e2d4
-0.217896
1.074122
-0.218244
-0.282422
-0.732053
-0.463583
0.097133
-0.258387
-0.143492
-0.211324
-0.194776
-0.105917
0.637217
-0.122228
-0.868494
-0.527887
0x000000002b0184b12e908bf97941f2f5385c9820
-0.138349
0.301793
-0.37484
-0.138529
-0.126369
-0.053709
-0.146871
0.048529
0.065257
0.003507
0.080002
0.000009
0.244194
-0.084247
-0.123056
-0.210609
0x000000002f509304432a39dde264091a96cba117
-0.457362
0.82356
-1.144817
-0.209112
-0.744573
-0.433757
-0.221806
0.06051
-0.005085
-0.298575
0.17571
-0.261057
0.739026
-0.075974
-0.255145
-0.732752
0x0000000058c2206930a7717bc77afc12b0fb5661
0.023365
0.47248
0.014062
-0.631029
-0.21038
-0.019953
-0.430738
-0.126565
0.124864
-0.248584
0.286586
0.027353
0.289866
-0.138769
-0.142733
-0.475105
0x000000008039dee765bc3e9117319d29877232df
0.442976
0.786455
0.172723
-0.409873
-0.642901
0.102776
-0.347081
0.129214
-0.032747
-0.287187
-0.195697
-0.158725
0.548455
-0.340799
-0.253057
-0.541693
0x0000000087bf5615b053dcabf78c93aa4e5b9c76
-0.294314
0.280791
-0.413022
-1.178384
-0.349137
-0.089462
-0.428874
-0.23858
0.143106
-0.504866
0.501956
0.34088
0.209914
0.16677
-0.057813
-0.75753
0x00000000ecfb25b63e2bc620a08e2c0272c551d8
-0.55323
0.731439
-1.167861
-0.404436
-0.352832
-0.070012
-0.293871
-0.0934
-0.318886
-0.260407
0.327882
-0.167252
0.603547
-0.068253
-0.203939
-0.849794
0x00000000ede6d8d217c60f93191c060747324bca
-0.528807
0.829028
-1.606069
-0.282403
-0.425141
-0.279103
-0.531184
0.053779
-0.146265
-0.250663
0.144092
-0.284829
0.797913
-0.087358
-0.377091
-0.923249
0x0000000f2eb9f69274678c76222b35eec7588a65
-0.38689
1.59735
-1.005662
0.188677
-0.920313
-0.492046
0.164653
-0.145467
-0.105791
-0.365083
0.171111
-0.207251
1.178901
-0.32578
-0.081266
-0.947673
0x00000047bb99ea4d791bb749d970de71ee0b1a34
-0.488745
0.527364
-0.996714
-0.439676
-0.323767
-0.131803
-0.493496
0.056374
-0.123618
-0.284902
0.227495
-0.061968
0.517191
-0.08242
-0.232301
-0.707191
0x000000a5aa50833cbdd1a6c8f484058c1323f042
-0.011911
0.575229
-0.102015
-0.326042
-0.493837
0.045685
-0.155534
0.042005
0.040491
-0.157359
-0.117918
0.033904
0.27783
0.122453
-0.437226
-0.370946
0x000000dceb71f3107909b1b748424349bfde5493
-0.175181
0.688905
-0.593753
-0.118907
-0.521057
-0.261097
-0.253848
-0.055549
-0.123097
-0.170203
0.135597
-0.277855
0.380357
-0.007738
-0.193992
-0.638199
0x000001ac4e512d670c34fedf6c71ce2f49fb160a
-0.367925
1.08566
-0.879049
0.060088
-0.76058
-0.487658
-0.040966
-0.152332
-0.103731
-0.202328
0.135663
-0.181355
0.860807
-0.028656
-0.322377
-0.887428
0x00000688768803bbd44095770895ad27ad6b0d95
-2.265525
2.359841
-1.227526
-0.706345
-0.068535
1.788369
1.546991
-0.007918
-1.242061
0.953805
0.284585
0.597645
1.991114
-1.831833
-1.061762
-2.498603
0x0000093161e379aebcf40e7acfd387edb3000000
-0.176862
0.467258
-0.496058
-0.212805
-0.218813
-0.11371
-0.443921
0.111404
-0.142935
-0.015641
0.036103
-0.230371
0.356242
0.01477
-0.237651
-0.491415
0x00000f91109c4d0007e90000d9facad5298a0cac
-0.463793
0.672253
-1.104463
-0.241832
-0.609776
-0.495603
-0.121056
0.0938
0.021812
-0.138602
0.19754
-0.179988
0.90094
-0.18936
-0.473534
-0.697096
0x000010036c0190e009a000d0fc3541100a07380a
-1.438156
2.168504
-1.595448
0.73436
-1.221212
-0.968818
-0.576858
0.07108
-0.54879
-0.251719
0.193421
0.120037
1.746036
-0.607786
-0.190532
-0.949133
0x0000317bec33af037b5fab2028f52d14658f6a56
-0.455092
0.794514
-0.50033
0.041904
-0.596861
-0.361883
0.051396
-0.267732
-0.182133
-0.47351
0.72899
-0.042405
0.777843
-0.352025
0.071483
-1.049725
0x000052423c1db6b7ff8641b85a7eefc7b2791888
-0.215696
0.567532
-0.778609
-0.275347
-0.546112
-0.252898
-0.332196
0.001869
0.02171
-0.141683
0.079241
-0.152322
0.469835
-0.060611
-0.21877
-0.596849
0x00006e297efd76beb7b9c6b29dae03dc4b0c6d3c
-0.055002
0.490992
0.291033
-0.634078
-0.40541
-0.128086
-0.445397
-0.245674
-0.137562
-0.008257
-0.032504
-0.017736
0.164222
-0.169604
0.073278
-0.704263
0x00012e8f731556f90a61c478dd8e86c379e68c0e
-0.506029
0.530305
-0.256562
-0.567809
-0.192669
0.047135
-0.546758
0.511262
0.388519
-0.282636
0.158017
0.039922
0.793579
0.380824
0.192949
-0.852712
0x0002810d2b1d621f3ae6c8a7af9e2f09efa1f8bb
-0.029393
0.20032
-0.017763
-0.204668
-0.182005
-0.005336
-0.136244
-0.061828
-0.011312
-0.080117
0.054239
0.044058
0.140378
0.040269
-0.14886
-0.099225
0x0004748b75e7257409a1dff8ad8e1edfb86f263b
0.281142
0.553186
0.165731
-0.37683
-0.345206
-0.12739
-0.087137
-0.051616
-0.084522
-0.040009
-0.011968
-0.048993
0.403987
0.119722
-0.329308
-0.488046
0x00048c8cc6529b7a50ca3b276ceeb2b69f9e43bf
-0.124229
0.824678
-0.197774
-0.199604
-0.586359
-0.229303
-0.107005
0.012789
0.003283
-0.23495
-0.074009
0.083104
0.574175
0.206062
-0.563852
-0.40371
0x000497e1b4948d67aa20ff2ca74e8d461e97558b
-0.024299
0.859844
-0.045016
-0.323613
-0.574548
-0.227033
-0.211391
-0.294495
-0.115478
-0.042936
-0.146829
-0.0672
0.463361
0.077256
-0.535337
-0.373615
0x0004b12f6677b4cb58cd915fe4d246e41139d215
-0.075467
0.591653
0.312104
-0.713381
-0.462089
-0.097392
-0.634111
-0.417522
-0.07312
0.01977
-0.041252
0.015568
0.205988
-0.213358
0.095235
-0.815521
0x000501462dfd0d68a9a852661efee931202815d6
0.033999
0.486137
-0.198639
-0.754715
-0.430116
-0.131605
-0.537813
-0.068674
0.105322
-0.182281
0.253268
0.150958
0.248147
-0.224758
0.090023
-0.24634
0x0005025c46b1b4ee75c020ddb6a6f5b092dec6fa
-0.290577
0.294075
-0.393611
-0.43547
-0.204568
-0.04509
-0.389357
0.007618
-0.136539
-0.274956
0.218253
-0.00797
0.347005
-0.169023
0.01303
-0.466489
0x0005057527cf0f14c2fda713a3247c21a011596a
0.170052
1.025294
0.064741
-0.078615
-0.335664
-0.278571
-0.111104
0.009948
0.171428
-0.114872
0.16613
-0.216247
0.243095
0.14844
-0.238811
-0.913432
0x00051d55999c7cd91b17af7276cbecd647dbc000
-0.248973
0.364025
-0.196839
-0.818321
-0.341454
-0.198595
-0.594703
-0.108504
-0.014123
-0.448354
0.588262
0.415416
0.399202
-0.21868
-0.011094
-0.550396
0x000567e22317cb4ba0c8d7bc27196014f33d1988
-0.139064
0.539986
-0.099037
-0.585821
-0.264307
-0.222851
-0.249476
-0.531722
0.565695
-0.407084
1.015436
0.174974
0.588988
0.063082
0.269916
-0.86634
0x0005b8a6e186b8b29a0988d847a7a0364102a1da
-0.207527
0.509456
-0.175509
-0.556598
-0.206223
-0.202666
-0.304876
0.14359
0.046832
0.083223
0.207564
0.097566
0.244023
-0.106924
-0.136879
-0.461082
0x0005e8353c03b6af9be2f1430fcd4c56306377b1
0.194472
0.64054
0.025282
-0.445603
-0.268573
-0.125716
-0.151535
0.048518
-0.065819
-0.005267
0.016979
-0.028832
0.354034
0.095944
-0.307883
-0.540938
0x000629c49aa5d81fb0d61becbd750e7f6b606850
-0.084736
0.47455
-0.153986
-0.622922
-0.20061
-0.136679
-0.280145
-0.425254
0.508249
-0.293588
0.877636
0.164731
0.369147
0.077667
0.284282
-0.775366
0x0007a2a58f7458ee2b9ef2f24d00e59d486f65a5
0.093425
0.955171
0.19794
-0.727351
-0.274149
-0.194228
-0.382
-0.476642
0.021143
-0.332762
0.010267
0.108761
0.31899
0.230369
-0.228106
-0.216749
0x0007ab6caaf97ca8efc973b9dbe49415bef870b6
0.063044
0.421168
-0.124821
-0.857834
0.001482
-0.276934
-0.562803
-0.039301
-0.039724
-0.193871
0.259208
-0.033513
0.366371
-0.259408
-0.096231
-0.606362
0x0007de94fea9dcb6ee8931f848ee31df6fc4c577
-0.048267
0.541896
-0.024197
-0.464962
-0.644804
-0.383603
-0.109553
-0.237905
-0.034233
-0.277697
0.025104
0.173937
0.69299
0.299152
-0.723386
-0.270234
0x0008bf4dfbe46365a2915bdf992909f77d16c9d3
0.122156
0.6446
-0.168362
-0.831424
0.198494
-0.027554
-0.130568
-0.1448
-0.040405
-0.68278
0.264747
0.412562
0.750312
0.026166
-0.334046
-0.385316
0x000ab2e2dbb6588bdaaff8dc4eb361399d76e83a
-0.629772
0.906519
-0.858014
-0.216811
-0.592124
-0.18153
0.099747
-0.167007
-0.174415
0.019918
0.32232
0.155835
0.845812
-0.183423
-0.515328
-0.74881
0x000adc2ce2677d34003a2116aea34ab03c7d5d31
-0.480029
0.513498
-0.701293
-0.177789
-0.383432
-0.12724
-0.234998
-0.320904
-0.152059
-0.284589
0.152359
0.013712
0.608514
0.023469
-0.283358
-0.797849
0x000b3a15649d5d820b7c8218d567f58a9ec991de
-0.091033
0.4452
-0.495611
-0.057791
-0.408311
-0.237834
-0.243
-0.011157
-0.062324
-0.172368
0.215815
-0.244263
0.365074
-0.037582
-0.275633
-0.551914
0x000b3f5ef42f23b8b9f5f8608212433d391bfa4f
-0.090201
0.422663
0.20979
-0.752152
-0.292309
0.218523
-0.549101
-0.140446
0.404313
-0.065363
0.606395
0.37088
0.340571
-0.161388
-0.067617
-0.663139
0x000c997c3ea47e4e52315d2f15f9ca2005fd93fc
-0.070586
0.939158
0.460599
-0.544182
-0.086173
-0.408626
-0.435669
-0.006785
-0.1186
-0.282008
0.023005
0.158365
0.213328
0.406301
0.008668
-0.481228
0x000d3da7fc9eaed54d627d27e5791b6a0e562f37
-0.025465
0.570831
0.20031
-0.504886
-0.408709
0.07831
-0.175022
-0.074469
-0.064036
-0.20361
0.013308
0.113335
0.274306
0.112856
-0.311516
-0.1861
0x000e371b7da386eeaf73c306c4d03408be4060e2
0.27935
0.864284
0.361582
-0.502917
-0.697997
0.007735
-0.670054
0.188479
-0.074921
-0.36404
0.117172
0.058781
0.169249
-0.325619
-0.327886
-0.206641
0x001006b3d03f7e10b783cf66e4898dfd20bad705
0.345778
0.933851
0.240277
-0.6026
-0.498791
-0.235683
-0.06999
-0.031559
-0.195872
0.119872
-0.114263
-0.053634
0.421884
0.09928
-0.564957
-0.712662
0x0010ca201a1915c500479d5ecc474567b0c12e80
0.059997
0.465053
-0.127639
-0.480931
-0.510904
0.235761
-0.205345
0.013748
0.315242
0.004742
-0.093287
0.058216
0.396676
-0.009944
-0.300579
-0.436531
0x0012967b3338b6ad1d3831f1de775f1e90740c4f
-0.167368
0.769008
0.190749
-0.837627
-0.049759
0.173285
-0.385114
-0.126799
-0.135234
-0.275014
0.217542
0.145445
0.417569
0.080355
-0.242215
-0.400825
0x00142ad32866cb3d40191c970ebbaf1e8ca3dd51
-0.254975
0.097345
0.227134
-1.224355
-0.60957
0.34008
-1.288241
-0.258885
-0.245854
-0.261739
0.354025
0.70309
0.425437
-0.07556
-0.423019
-0.358769
0x0014ff6492e1809566383cae4035693747156afd
-0.111672
0.51197
-0.370938
-1.000861
-0.490994
-0.229078
-0.678159
-0.077108
0.16151
-0.323619
0.235601
0.197659
0.298047
-0.314748
0.189312
-0.317221
0x0015d0931df217d0de2920505c2a816f28aab570
0.031268
0.653323
-0.08179
-0.239671
-0.481349
-0.126573
-0.151422
-0.180031
-0.026448
-0.196241
-0.163133
0.026131
0.460153
0.071609
-0.581915
-0.355013
0x0015ef77126deda70e8dfab2ad8b7eb4f2812ade
-0.266053
0.356161
-0.06282
-0.752225
-0.152398
-0.113524
-0.497504
-0.331891
-0.186571
-0.049509
0.442765
0.446306
0.442129
0.096182
-0.021636
-0.596874
0x00164b4783446fde32eddbf7d5a347b85322f201
-0.087475
0.922043
-0.125915
-0.230064
-0.527083
-0.178521
-0.017739
0.077906
0.160932
-0.151311
-0.042554
-0.100169
0.573718
0.086897
-0.477309
-0.551928
0x00169f315b5789507659d8cdd19afd5bb16c24b4
-0.219264
0.593898
0.632315
-0.646512
-0.237413
-0.19451
-0.615332
0.274227
-0.295478
-0.15492
0.196472
0.131721
0.281146
0.345271
-0.213461
-0.682838
0x0017046ec6b8d3624e8195500e1af8059582cb9a
0.640815
-0.464797
-0.076503
-1.372614
-0.562791
-0.429128
-0.836641
-0.162066
0.068228
-0.384659
1.263541
0.192613
1.50396
-0.392761
-0.129134
-0.810235
0x0017720d838e92b71e36026c90f0d394cb1b5946
0.154224
0.849019
0.14745
-0.420193
-0.540317
0.173782
-0.398255
-0.144305
0.112313
-0.142819
-0.144167
0.010313
0.290159
-0.070445
-0.359654
-0.605917
0x001824df677275134b4eb8ff81b347a2f186d82e
-0.636827
0.836191
-0.003546
-0.746792
-0.63991
0.38939
-0.176634
-0.091992
0.405549
-0.264482
0.262316
-0.182564
0.329263
-0.242218
-0.056767
-0.534351
0x001836b64d67b934c8f187387fb5dc0cc65bebeb
-0.333358
0.539862
0.025623
-0.978161
-0.351309
0.159662
-0.330309
-0.002279
0.066907
-0.204551
0.433782
0.272727
0.47126
-0.104303
0.015217
-0.328167
0x0018611a57e278f0341c8bdf5a7ae126d69ce5f4
0.146242
0.746477
0.479622
-0.331186
-0.742243
-0.180958
-0.490366
0.113405
-0.108361
-0.143164
-0.017151
-0.151552
0.429856
-0.05957
-0.353224
-0.294612
0x00188ae8b6ca9536164bb32cc31d45462002fae8
-0.175299
0.473165
-0.246714
-0.033079
-0.329544
-0.266837
-0.133003
-0.002534
0.017102
-0.151671
0.138098
-0.161378
0.439133
0.033017
-0.258681
-0.546722
0x001930b5c1080fd295765cbe78fcab5209ce123b
0.067293
1.159828
0.196601
-0.355875
-0.772844
-0.450892
-0.213577
-0.25596
-0.008059
-0.115528
-0.263613
-0.152823
0.736515
0.104568
-0.925024
-0.381329
0x001955907b0a80704d48b43517bb51b4c64ae3c2
-0.026479
0.557062
-0.085375
-0.168174
-0.556579
-0.106785
-0.287331
0.049794
0.183845
-0.179032
-0.011526
0.008639
0.445187
0.111684
-0.488353
-0.521956
0x001a5a241ab5692cdd75c29758198bd127585e1a
0.114524
0.609623
0.161294
-0.213047
-0.319257
-0.162706
-0.219531
-0.180307
0.069324
-0.293895
-0.074222
0.184861
0.511371
0.18522
-0.373629
-0.430453
0x001b37e61106514ac79f33e61b737df751d65701
-0.041829
0.583565
-0.124642
-0.159564
-0.423159
-0.173957
-0.172202
-0.00961
-0.026832
-0.148628
0.076779
-0.182459
0.24589
-0.024571
-0.285228
-0.435028
0x001bd2114a41d180c64c19b6f8b009909ef51d69
-0.118142
0.466838
-0.086377
-0.710335
-0.170297
-0.174002
-0.400589
0.002231
0.075592
-0.12853
0.301681
0.171684
0.261968
-0.086651
-0.135959
-0.437377
0x001c44b6096ac88a030e44c1ec5d81971eb00c79
-0.066945
0.537668
-0.462076
-0.269211
-0.124279
0.004936
0.105212
-0.050431
-0.075023
-0.001137
0.159251
0.059878
0.359078
-0.152524
-0.169389
-0.547588
0x001d022a9f6d76ad6a6293d425eb934c402e2d8d
0.277029
0.964844
0.342543
-0.328746
-0.366954
-0.25781
-0.267267
0.108083
-0.225383
0.095882
-0.336657
0.024465
0.470616
0.061721
-0.355984
-1.02966
0x001d9324521dbc6d2d2c29eba61562ab3b0d9b47
0.005891
0.646614
-0.309723
-1.060721
-0.195
0.22057
-0.51914
-0.146402
-0.123299
-0.166392
0.600738
-0.036243
0.424351
-0.112243
0.276113
-0.36311
0x001dfc825659e05894f3e7121d8a4cb2ae8c58ea
0.107456
0.435535
0.213129
-0.314821
-0.48173
-0.237312
-0.140021
0.09669
0.033094
-0.03539
-0.100141
0.032019
0.440453
0.106985
-0.282101
-0.279921
0x001e1c25a5d203b3f9cbc3c643ad4d04d203161a
-0.133838
0.658045
0.108958
-0.389528
-0.731619
-0.218918
-0.215885
-0.161817
0.162062
-0.213731
-0.025984
0.137194
0.48123
0.140671
-0.556585
-0.318892
0x001f7725e2020072e8fbb4c2d7520055a6ffadb3
0.18557
0.686861
-0.108301
-0.083386
-0.426458
-0.094274
-0.225606
-0.104615
0.166531
-0.381792
-0.153714
0.017787
0.558317
0.067562
-0.4229
-0.405637
0x0020515df31f9ce3f7fc3c3b3a6c710515977859
-0.157838
0.33753
-0.134364
-0.666463
-0.269603
-0.090067
-0.496271
-0.17708
0.104894
-0.27575
0.359244
0.147449
0.348792
0.027786
-0.005902
-0.51355
0x002065ea4160873055667f69543de444029d283f
0.124786
0.5199
0.152537
-0.313388
-0.499714
-0.279622
-0.141727
-0.019765
0.115284
-0.09066
0.075256
0.097947
0.384757
0.183878
-0.413687
-0.277425
0x002174ac55097f1c2351727f86bea4399af64117
0.080926
0.562707
0.110864
-0.444653
-0.324865
0.018295
-0.419321
0.11777
-0.064103
-0.191723
0.248312
0.004723
0.180666
-0.055906
-0.168762
-0.231986
0x00223f753e68fe3052e2f485a1affaebe2c628be
-0.11112
0.827337
0.283696
-0.664896
-0.024052
-0.372763
-0.414515
-0.014163
-0.214411
-0.39433
0.104294
0.127876
0.278706
0.286159
0.044874
-0.404514
0x0022c1706e994869f9204aaebc7fa6e119325c84
-0.080426
0.935727
-0.676027
-0.695262
0.104691
0.261058
0.299184
-0.038228
-0.123784
-0.439171
0.296107
0.269768
0.798025
-0.259269
-0.349872
-0.920155
0x00236feeac26ef92552e3981096350d136084c64
-0.347403
0.978898
-0.902086
0.066953
-0.677586
-0.388209
-0.01864
0.051765
-0.096262
-0.272951
0.296627
-0.201793
0.908574
-0.172921
-0.442349
-0.867265
0x00241f6cef75d9006f7e1a3fa6281e982023958b
-0.041141
0.470654
-0.045682
-0.313822
-0.396744
-0.139907
-0.317025
-0.038398
0.206662
-0.254719
0.025276
0.041212
0.429945
0.156625
-0.46594
-0.535224
0x00260646e5cbfe4f3a709c6687ba61eaeb977272
-0.109297
0.773521
-0.201995
-0.200627
-0.250513
-0.064498
-0.355632
0.054852
0.115174
-0.233319
-0.078237
0.032529
0.376053
-0.054401
-0.592797
-0.846933
0x0026386674c0aad24240fb48cf41d02602630b59
-0.278044
0.366544
-0.55197
-0.346692
-0.211209
-0.218449
-0.429173
-0.057364
0.021365
-0.250744
0.164246
-0.073708
0.431207
-0.075664
-0.166967
-0.558113
0x0026539898f31878111f152f340041e58f58f83c
-0.068195
1.032618
0.560704
-0.77314
-0.163759
-0.386927
-0.517132
-0.036958
-0.225638
-0.368684
-0.020583
0.158746
0.157705
0.308335
0.014353
-0.420712
0x00270169d1f37d10f8414a959c7ce9ee0518909d
-0.114513
0.595802
-0.060054
-0.319351
-0.385658
-0.154728
-0.151231
-0.107861
-0.059469
-0.101011
0.021413
-0.007966
0.275477
0.052774
-0.318198
-0.274384
End of preview. Expand in Data Studio

Dataset Card: Bảng dữ liệu Mạng lưới & Sự lan truyền rủi ro của Cá voi On-chain (USDT)

1. Tóm tắt bộ dữ liệu (Dataset Summary)

Bộ dữ liệu này chứa các đồ thị giao dịch ERC-20 đã qua chuẩn hóa và danh mục nhãn thực thể ví đối với đồng Tether USD (USDT) trên mạng lưới Ethereum. Dữ liệu được thiết kế nhằm phục vụ nghiên cứu cấu trúc mạng lưới blockchain, dòng vốn của cá voi (whale flows), khả năng lan truyền rủi ro và phân loại thực thể ví bằng các phương pháp Khoa học Mạng lưới (Network Science), Mạng thần kinh đồ thị (GNN) và Cấu trúc vi mô thị trường (Market Microstructure).

  • Token nghiên cứu: Tether USD (USDT ERC-20 — Địa chỉ hợp đồng: 0xdac17f958d2ee523a2206206994597c13d831ec7).
  • Khung thời gian: Từ 01/01/2025 đến 17/10/2026 (655 ngày liên tục).
  • Ngưỡng lọc cá voi: Các giao dịch có giá trị $\ge 500.000$ USDT.
  • Quy mô sự kiện gốc: Khoảng 2.113.146 sự kiện chuyển khoản (transfer events) đã được bù trừ (netting) theo từng giao dịch và cặp ví.

2. Cấu trúc bộ dữ liệu (Dataset Structure)

Danh mục tệp dữ liệu chính

  • data/interim/usdt_whale_transfers_interim.parquet: Dữ liệu thô các sự kiện giao dịch đã được làm sạch và chuẩn hóa.
  • data/processed/graphs/:
    • dynamic_edges_daily.parquet: Các đặc trưng cạnh đồ thị gộp theo ngày ($G_{t,\text{daily}}$ cho 655 ngày).
    • dynamic_edges_weekly.parquet: Các đặc trưng cạnh đồ thị gộp theo tuần ($G_{t,\text{weekly}}$ cho 94 tuần).
    • graph_metrics_daily.parquet: Các chỉ số cấu trúc mạng lưới và độ trung tâm tính theo ngày.
    • graph_metrics_weekly.parquet: Các chỉ số cấu trúc mạng lưới tính theo tuần.
  • data/processed/t07/t07_complete_wallet_labels.parquet: Nhãn định danh thực thể ví và trạng thái hợp đồng thông minh.

Mô tả các trường thông tin chính

Dữ liệu Cạnh đồ thị (dynamic_edges_daily.parquet / weekly.parquet)

  • from_address (chuỗi): Địa chỉ ví gửi.
  • to_address (chuỗi): Địa chỉ ví nhận.
  • weight (số thực): Tổng khối lượng giao dịch USDT ròng giữa hai ví trong khung thời gian.
  • transaction_count (số nguyên): Số lượng mã giao dịch (hash) duy nhất giữa cặp ví.
  • time_window (ngày/chuỗi): Khung thời gian snapshot (YYYY-MM-DD hoặc YYYY-Www).

Dữ liệu Nhãn ví (t07_complete_wallet_labels.parquet)

  • address (chuỗi): Địa chỉ ví Ethereum.
  • entity_type (chuỗi): Phân loại nhãn (Exchange, DeFi, Bridge, Contract, Unknown).
  • is_contract (Boolean): Trạng thái xác định ví có phải là hợp đồng thông minh hay không.

3. Ứng dụng nghiên cứu (Research Applications)

Bộ dữ liệu hỗ trợ trực tiếp các câu hỏi nghiên cứu chính:

  1. Phân tích Đồ thị Động (RQ1): Đánh giá sự thay đổi cấu trúc mạng lưới (mật độ kết nối, tính đối ứng, độ tập trung cộng đồng modularity) giữa giai đoạn bình thường và giai đoạn thị trường biến động mạnh.
  2. Độ trung tâm & Độ tập trung (RQ2/RQ4): Tính toán PageRank, Betweenness, Degree centrality và các chỉ số tập trung (Gini, HHI, CR-k) của các nút thanh khoản lớn.
  3. Dự báo Biến động & Thanh khoản (RQ3): Kiểm định mối liên hệ trễ (lead-lag) giữa dòng tiền ròng sàn giao dịch (Exchange NetFlows) / biến động giao dịch cá voi với biến động giá ngắn hạn.
  4. Học máy trên đồ thị (RQ5): Phân loại thuộc tính nút (node classification) sử dụng các mô hình cơ sở như GCN, GraphSAGE, GAT và Node2Vec.

4. Nguồn gốc & Quy trình xử lý dữ liệu (Data Provenance)

  • Nguồn dữ liệu: Trích xuất từ kho dữ liệu công khai Ethereum trên Google Cloud BigQuery (bigquery-public-data.crypto_ethereum).
  • Tiền xử lý: Lọc các giao dịch chuyển USDT từ $500.000$ USD trở lên, khử trùng lặp và netting theo cặp giao dịch để tránh tính trùng lặp dòng tiền.
  • Gán nhãn: Các địa chỉ ví được đối soát và xác thực từ danh mục công khai của Etherscan và các nguồn hạ tầng uy tín.

5. Giới hạn & Lưu ý an toàn (Limitations & Disclaimers)

  • Xác định danh tính: Chỉ số độ trung tâm cao hoặc điểm cá voi cao không đồng nghĩa với một nhà đầu tư cá nhân; các ví này thường thuộc về sàn giao dịch tập trung (CEX), bể thanh khoản (DEX/DeFi), cầu nối (Bridge) hoặc hợp đồng thông minh.
  • Thực thể chưa xác minh: Những địa chỉ không có bằng chứng gán nhãn rõ ràng sẽ được giữ nguyên trạng thái Unknown hoặc Contract. Không tự suy đoán danh tính cá nhân từ quy mô dòng tiền.
  • Mối quan hệ nhân quả: Các tín hiệu dòng tiền cá voi chỉ thể hiện mối tương quan chuỗi thời gian/dự báo trễ, không được coi là quan hệ nhân quả trực tiếp đối với giá thị trường khi chưa có mô hình kiểm định định danh (identification design).

6. Trích dẫn (Citation)

Nếu sử dụng bộ dữ liệu này trong nghiên cứu hoặc dự án, vui lòng trích dẫn như sau:

@dataset{team_crypto_whale_contagion_2026,
  author       = {Võ Thành Quang and team-crypto},
  title        = {On-chain Network & Whale Contagion Analysis Dataset (USDT)},
  year         = {2026},
  publisher    = {Hugging Face},
  howpublished = {\url{[https://huggingface.co/datasets/team-crypto/Market-data-crypto-project](https://huggingface.co/datasets/team-crypto/Market-data-crypto-project)}}
}
Downloads last month
598