Что такое данные о цепочке?

Данные в цепочке относятся к данным, которые записаны в блокчейн. Поскольку блокчейн является распределенной базой данных, данные на цепочке являются общедоступными и к ним может получить доступ любой желающий.

Web3 и web2 - это разные версии Всемирной паутины, причем web3 является самой последней и продвинутой версией. Некоторые ключевые различия между ними включают следующее:

1. Web3 является децентрализованным, в то время как web2 - централизованным. Это означает, что в web3 данные и услуги предоставляются распределенной сетью узлов, а не одной организацией. Это делает web3 более устойчивым и менее уязвимым к цензуре или сбоям, но также более сложным и трудным для контроля.

2. Web3 построен на технологии блокчейн, в то время как web2 построен на традиционной архитектуре клиент-сервер. Это означает, что в web3 данные хранятся и передаются с использованием криптографических алгоритмов, а не хранятся и передаются центральным сервером. Это делает web3 более безопасным и прозрачным, но также более медленным и дорогим.

3. Web3 ориентирован на создание новых типов приложений и услуг, а web2 - на улучшение существующих приложений и услуг. Это означает, что web3 является более экспериментальным и перспективным, а web2 - более зрелым и устоявшимся.

Эти различия влияют на то, как анализируются данные в каждой среде. В web3 анализ данных больше направлен на понимание поведения децентрализованных сетей и лежащей в их основе технологии блокчейн. Это часто предполагает использование передовых методов, таких как машинное обучение и сетевой анализ, для выявления закономерностей и тенденций в данных. В web2 анализ данных больше сосредоточен на понимании поведения пользователей и приложений, которые они используют. Это часто предполагает использование традиционных методов, таких как статистический анализ и визуализация данных, чтобы понять поведение пользователей и выявить тенденции и идеи.

Чтобы провести анализ данных о цепочке, Вам необходимо собрать и систематизировать соответствующие данные, а затем использовать такие инструменты и методы, как визуализация данных и статистический анализ для выявления закономерностей и тенденций. Это может помочь Вам лучше понять поведение сети блокчейн и ее пользователей, а также сделать прогнозы относительно будущего направления рынка. В некоторых случаях Вы также можете использовать методы машинного обучения для автоматизации процесса анализа и выявления более сложных закономерностей в данных.

Категории данных о цепочке

Существуют две категории данных в цепи:

1. Необработанные данные

1. Абстрагированные
   Мы выделяем такие категории, потому что, по сути, все рассчитанные метрики являются лишь абстракциями над необработанными данными. Сырые данные в цепочке относятся к необработанным данным, которые записаны в блокчейн. Эти данные включают информацию об отдельных транзакциях, например, отправителя и получателя транзакции и сумму криптовалюты, которая была переведена. Экономические данные, с другой стороны, получаются из исходных данных и включают информацию о предложении и спросе на конкретную криптовалюту, а также ее рыночную капитализацию и объем торгов.

Экономические данные - это не просто абстракция над исходными данными, они рассчитываются с помощью различных методик и метрик. Например, рыночная капитализация рассчитывается путем умножения общего предложения криптовалюты на ее текущую цену, а объем торгов рассчитывается путем суммирования общего количества сделок за определенный период времени. Другие показатели, такие как скорость движения денег и отношение стоимости сети к транзакциям, могут быть рассчитаны по более сложным формулам, учитывающим различные факторы, такие как количество транзакций и общая активность сети.

В целом, экономические данные дают представление о криптовалютном рынке на более высоком уровне и могут быть полезны для понимания тенденций рынка и принятия инвестиционных решений. Однако важно отметить, что экономические данные не всегда являются точным или полным представлением базового рынка, и их следует использовать с осторожностью.

Различные аналитические решения

Централизация против децентрализации

Существует несколько различных решений для индексирования данных на цепочке, включая как централизованные, так и децентрализованные варианты. Централизованные решения обычно предполагают наличие одного субъекта, который собирает и организует данные, в то время как децентрализованные решения используют распределенную сеть узлов для индексации данных. Некоторые примеры решений по индексированию включают блокчейн эксплореры, которые позволяют пользователям искать и просматривать блокчейн, и сервисы индексирования, которые предоставляют API и другие инструменты для разработчиков для доступа и анализа данных на блокчейне.

Можно сделать децентрализованное аналитическое решение с использованием технологии блокчейн, но это будет зависеть от конкретных требований и ограничений системы. Одним из потенциальных преимуществ использования децентрализованного подхода является то, что он может помочь обеспечить целостность и безопасность анализируемых данных. Однако децентрализованные системы также могут быть более сложными в разработке и реализации, и могут потребовать дополнительных ресурсов в виде вычислительной мощности и хранения данных. С точки зрения производительности, децентрализованная система в некоторых случаях может быть медленнее централизованного решения, но это будет зависеть от множества факторов, таких как конкретные используемые алгоритмы и структуры данных, а также общий дизайн системы. В конечном итоге, решение об использовании децентрализованного подхода будет зависеть от конкретных потребностей и целей аналитического решения.

Что можно делать с данными блокчейн?

Существует множество различных методик, которые могут быть применены в рамках анализа данных о цепочке. Некоторые распространенные примеры включают:

Описательный анализ

Описательный анализ, который включает обобщение и описание данных, и может включать такие вещи, как расчет основных статистических данных и создание визуализации. Этот вид анализа полезен для получения общей картины данных и может помочь выявить тенденции и закономерности.

Исследовательский анализ

Исследовательский анализ, который включает более глубокое изучение данных и может включать такие вещи, как кластеризация и снижение размерности. Этот вид анализа полезен для выявления скрытых закономерностей и взаимосвязей в данных, и может помочь сгенерировать гипотезы и идеи для дальнейшего исследования.

Инференциальный анализ

Инференциальный анализ, который предполагает использование статистических методов для того, чтобы сделать выводы о совокупности на основе выборки данных. В рамках этого типа анализа обычно применяются различные статистические методы. Это может включать методы расчета таких вещей, как среднее значение, медиана, мода и стандартное отклонение, а также инструменты для проверки гипотез и проведения регрессионного анализа. Этот вид анализа полезен для составления прогнозов и обобщений относительно данных и может помочь выявить тенденции и закономерности, которые не очевидны сразу.

Предсказательный анализ

Предиктивный анализ, который включает использование алгоритмов машинного обучения для составления прогнозов о будущих событиях или результатах на основе данных. Этот вид анализа может быть использован для выявления тенденций и закономерностей в данных, а также может быть использован для составления прогнозов или рекомендаций. Обычно сюда включаются такие техники, как кластеризация, классификация и регрессия, которые могут быть использованы для выявления закономерностей и взаимосвязей в данных.

Конкретная методология, используемая для анализа данных в цепочке, будет зависеть от целей и требований анализа, а также от характера самих данных.

Давайте поговорим о визуализации данных. Это распространенный аналитический инструмент, который можно использовать для представления сложных данных в визуальном формате. Это может включать такие инструменты, как диаграммы, графики и карты, которые могут помочь выявить тенденции и закономерности в данных. Например, линейный график можно использовать для отображения тенденции изменения цены конкретной криптовалюты с течением времени, а гистограмма может быть использована для сравнения рыночной капитализации различных криптовалют. Инструменты визуализации данных также могут быть использованы для создания интерактивных визуализаций, которые позволяют пользователям более глубоко изучить данные и взаимодействовать с ними в режиме реального времени. Это может быть полезно для выявления взаимосвязей и закономерностей, которые могут быть не сразу очевидны при просмотре необработанных данных.

Кто-то может спросить - зачем мне использовать инструменты визуализации, если исследователи уже возвращают исчерпывающую информацию? Инструменты визуализации данных и блокчейн-исследователи - это инструменты, которые можно использовать для анализа данных о цепочке, но они служат разным целям и предоставляют разные типы информации.

Инструменты визуализации данных сосредоточены на представлении данных в визуальном формате, что может облегчить понимание и выявление тенденций и закономерностей. В отличие от них, блокчейн-исследователи - это онлайн-инструменты, позволяющие пользователям просматривать блокчейн и информацию о конкретных блоках, транзакциях и адресах. Они предоставляют удобный интерфейс для доступа к данным на блокчейне и взаимодействия с ними, но, как правило, не включают расширенные функции анализа или визуализации. В целом, инструменты визуализации данных можно использовать в сочетании с блокчейн-исследователями для получения более полного понимания данных на блокчейне.

Web3; наука о данных; вакансии

Есть четыре вещи, о которых следует подумать, обсуждая будущее Web 3 и науки о данных:

Больше возможностей для трудоустройства специалистов по работе с данными и других профессионалов в области данных станет доступно благодаря Web 3. Это связано с тем, что организации, готовящиеся к внедрению Web 3, будут испытывать огромную потребность в людях с большим опытом анализа данных, интерпретации, создания продуктов и услуг на основе имеющихся данных с включением в уравнение искусственного интеллекта и ML.

Пользователи и специалисты по изучению данных получат финансовую выгоду от Web 3. Компании будут иметь возможность покупать данные непосредственно у пользователей (позволяя владельцам данных продавать свои данные кому угодно), объединять и смешивать эти новые наборы данных с существующими наборами данных для улучшения моделей обучения, а затем продавать новые знания на открытом рынке.

Специалисты по работе с данными могут применять ИИ для более глубокого понимания конкретных потребностей клиентов в Web 3. Компании, работающие с данными, могут создавать языковые модели, которые обеспечивают "семантическое понимание", поскольку Web 3 ориентирован на индивидуума или пользователя, и поскольку данные связаны с взаимодействием с пользователем, они могут затем создавать решения, специально адаптированные к пользователю. Компании, занимающиеся обработкой данных, могут также извлекать из необработанных данных глубокие знания и затем преобразовывать эти знания в лучшие рекомендации по продуктам, которые могут улучшить потребительский опыт, в первую очередь, на основе ожиданий клиентов.

Ученые, изучающие данные, будут оказывать гораздо большее влияние на глобальную экономику в эпоху Web 3. Они превратятся в новые "нейроны", которые смогут помочь в создании контента или моделей ИИ, способных координировать работу с другими моделями ИИ и решать более сложные проблемы или потенциальные риски для предприятий или организаций.