区块链技术目前在金融、医疗、工业等多种领域均有所应用。公有链作为应用最成熟、最广泛的区块链,近年来其交易数据量也迅速增长。论文分析调研了公有链交易数据,并总结归纳了公有链面临的主要问题:(1)如何分析交易地址间关系,将同一实体控制的地址进行聚类,解决传统实体识别算法存在的效率不高及新数据出现后的结果融合问题。(2)如何对公有链交易数据变化进行监控,并分析用户交易行为和联系。针对以上存在的问题,本文提出一种基于公有链交易数据特征的增量聚类方法,将交易中存在联系的地址聚类,实现了公有链交易实体的高效识别;通过对数据可视分析基本原理和方法的学习,充分发挥可视分析技术在交易数据中的监控和分析作用。在此基础上实现了公有链交易数据的可视分析,并分析实体之间的交易联系。本文设计的公有链交易数据可视分析系统包括数据采集及预处理、数据存储、数据处理和变换、可视化映射及人机交互等四个模块。其中可视化映射及人机交互模块根据由整体到部分的思想,分别设计了区块可视分析、矿池可视分析、实体可视分析三个模块。本文选取公有链中最经典的应用——比特币进行实验,对其交易数据进行数据采集、解析与预处理、地址聚类,并对聚类后的实体进行识别和分析,进而对交易数据可视分析。实验结果验证了本文聚类方法的正确性和可视分析系统的有效性,为公有链应用的市场监管和交易数据的分析提供了依据,具有一定的价值和意义。