Web3中的链上数据
Web3 是下一代互联网，其特色是更加去中心化、且用户掌握数据主权。当前Web3许多概念是基于区块链技术实现的。本章首先从链上数据的定义与分类切入，讨论其价值，并提供可行的建议。
什么是链上数据？
链上数据是指记录在区块链上的数据。因为区块链是分布式数据库，所以链上数据是公开的，任何人都可以访问。
Web3和Web2是万维网的不同版本，Web3是最新、最高级的版本。两者之间的主要区别包括：
Web3是去中心化的，Web2则是中心化的。在Web3中，数据和服务由分布式节点网络提供，而不是由单个实体提供。这使得Web3更加坚韧，不易遭受审查或出现故障，但也更加复杂和难以控制。
Web3是基于区块链技术构建的，而Web2是基于传统的客户端-服务器架构构建的。在Web3中，数据是使用加密算法而非中央服务器存储和传输的，这使得Web3更加安全、透明，但速度更慢，成本更高。
Web3专注于支持新型应用和服务，而Web2专注于改进现有的应用和服务。因此，Web3更具实验性和前瞻性，而Web2更加成熟稳定。
这些差异对每种环境中的数据分析方式产生影响。在Web3中，数据分析更侧重于理解去中心化网络的行为和底层区块链技术。这通常涉及使用机器学习和网络分析等高级技术来识别数据中的模式和趋势。在Web2中，数据分析更侧重于理解用户行为和他们使用的应用。这通常涉及使用统计分析和数据可视化等传统技术来理解用户行为并识别趋势。
要进行链上数据分析，你需要收集和整理相关数据，然后使用数据可视化和统计分析等工具和技术来识别模式和趋势。这可以帮助您更好地了解区块链网络及其用户的行为，并对市场未来方向进行预测。在某些情况下，你可能还想使用机器学习技术来实现分析过程的自动化，并识别更复杂的数据模式。
链上数据分类
链上数据有两种类型：
原始数据
抽象数据
我们区分这两个类别，因为实际上所有计算的指标都只是对原始数据的抽象。链上原始数据是指记录在区块链上的未处理数据。这些数据包括有关单个交易的信息，例如交易的发送者和接收者以及转移的加密货币数量。另一方面，经济数据是从原始数据中派生出来的，包括有关特定加密货币的供需信息，及其市值和交易量。
经济数据不仅仅是对原始数据的抽象，而是使用各种技术和指标进行计算得出的。例如，市值是通过将加密货币的总供应量乘以其当前价格来计算的，交易量是通过将给定时间段内的交易总数相加来计算的。其他指标，例如货币速度和网络价值与交易比率，可以使用更复杂的公式来计算，这些公式考虑了交易数量和整体网络活动等各种因素。
总的来说，经济数据可以帮助用户从更高层次视角对加密货币市场进行分析，有助于了解市场趋势并做出明智的投资决策。然而，需要注意的是，经济数据并不总是准确或完整地反应基础市场，应谨慎使用。
不同的分析解决方案
中心化vs去中心化
对链上数据进行索引有多种解决方案，包括中心化和去中心化方案。中心化解决方案通常是由单个实体收集和整理数据，而去中心化解决方案使用分布式节点网络来索引数据。索引解决方案如区块浏览器——允许用户搜索和浏览区块链，以及索引服务——提供API和其他工具供开发人员访问和分析链上数据。
使用区块链技术可以创建去中心化的分析解决方案，但这将取决于系统的具体要求和限制。使用去中心化方法的一个潜在好处是它有助于确保被分析数据的完整性和安全性。然而，去中心化系统在设计和实施上也可能更加复杂，并且可能需要更多的计算能力和存储资源。在性能方面，去中心化系统在某些情况下可能比中心化解决方案慢，但这将取决于多种因素，如所使用的特定算法和数据结构，以及系统的整体设计。是否采用去中心化方法最终将取决于分析解决方案的具体需求和目标。
区块链数据可以做什么？
链上数据分析可以应用许多不同的方法，包括：
描述性分析
描述性分析是对数据进行总结和描述，可以包括计算基本统计数据和生成可视化图表等。这种类型的分析有助于获得对数据的整体了解，并有助于识别趋势和模式。
探索性分析
探索性分析将对数据进行更深入的探索，包括聚类和降维等。这种类型的分析有助于发现数据中隐藏的模式和关系，并有助于生成用于进一步研究的假设和想法。
推断性分析
推断性分析是使用统计技术，根据数据样本对总体进行推断。在这种分析类型中，通常会应用不同的统计方法，包括计算平均值、中位数、众数和标准差等方法，以及用于检验假设和执行回归分析的工具。这种类型的分析有助于对数据进行预测和概括，并识别不太明显的趋势和模式。
预测性分析
预测性分析是使用机器学习算法，根据数据对未来事件或结果进行预测。这种类型的分析可用于识别数据中的趋势和模式，还可用于进行预测或提供建议。通常包括聚类、分类和回归等技术，可用于识别数据中的模式和关系。
用于链上数据分析的具体方法论将取决于分析的目标和要求，以及数据本身的性质。
接下来，我们来谈谈数据可视化。数据可视化是一种常见的分析工具，可以将复杂数据以可视化的形式表示出来，如图表、图形和地图等工具。这些工具有助于识别数据中的趋势和模式。例如，折线图可以用来显示特定加密货币价格随时间变化的趋势，而条形图可以用来比较不同加密货币的市值。数据可视化工具还可以用来创建交互式可视化，使用户能够更深入地探索数据并实时与之交互。这对于识别原始数据中不太明显的关系和模式。
或许有人会问，浏览器已经返回了详尽的信息时，为什么还要使用可视化工具？数据可视化工具和区块浏览器都是可用于分析链上数据的工具，但它们具有不同的目的，提供不同类型的信息。
数据可视化工具专注于以可视化的形式表示数据，这可以使数据更容易理解和识别趋势和模式。区块浏览器则是在线工具，允许用户浏览区块链并查看有关特定区块、交易和地址的信息。它们提供了用户友好的界面，用于访问和使用区块链上的数据，但通常不包括高级分析或可视化功能。一般来说，数据可视化工具可以与区块浏览器结合使用，以更全面地了解区块链上的数据。
Web3；数据科学；工作机会
关于Web 3和数据科学的未来，我们需要关注四个方面：
Web 3将为数据科学家和其他数据专业人员提供更多的工作机会。这是因为准备采用Web 3的组织将急需经验丰富的专业人士，能够使用已有数据进行分析、解释以及创建产品和服务，同时融入人工智能和机器学习。
用户和数据科学家将从Web 3中获得经济利益。公司可以选择直接从用户那里购买数据（数据所有者可以将数据出售给任何人），将新数据集与现有数据集结合以改进学习模型，然后在公开市场上出售新的经验分析。
数据科学家可以应用人工智能更全面地了解Web 3上特定客户的需求。数据公司可以创建具备“语义理解”的语言模型，因为Web 3是以个人或用户为中心的，数据与用户活动相关联，他们可以创建特别针对用户的解决方案。数据公司还可以从原始数据中提取核心见解，然后将其转化为更优质的产品建议，以提高客户体验，满足客户期望。
在Web 3时代，数据科学家将对全球经济产生更大的影响。他们将发展成为新的“神经元”，可以协助创建内容或能够相互协调的人工智能模型，并解决更复杂的问题或企业/组织面临的潜在风险。
Web3中的链上数据
Web3 是下一代互联网，其特色是更加去中心化、且用户掌握数据主权。当前Web3许多概念是基于区块链技术实现的。本章首先从链上数据的定义与分类切入，讨论其价值，并提供可行的建议。
什么是链上数据？
链上数据是指记录在区块链上的数据。因为区块链是分布式数据库，所以链上数据是公开的，任何人都可以访问。
Web3和Web2是万维网的不同版本，Web3是最新、最高级的版本。两者之间的主要区别包括：
Web3是去中心化的，Web2则是中心化的。在Web3中，数据和服务由分布式节点网络提供，而不是由单个实体提供。这使得Web3更加坚韧，不易遭受审查或出现故障，但也更加复杂和难以控制。
Web3是基于区块链技术构建的，而Web2是基于传统的客户端-服务器架构构建的。在Web3中，数据是使用加密算法而非中央服务器存储和传输的，这使得Web3更加安全、透明，但速度更慢，成本更高。
Web3专注于支持新型应用和服务，而Web2专注于改进现有的应用和服务。因此，Web3更具实验性和前瞻性，而Web2更加成熟稳定。
这些差异对每种环境中的数据分析方式产生影响。在Web3中，数据分析更侧重于理解去中心化网络的行为和底层区块链技术。这通常涉及使用机器学习和网络分析等高级技术来识别数据中的模式和趋势。在Web2中，数据分析更侧重于理解用户行为和他们使用的应用。这通常涉及使用统计分析和数据可视化等传统技术来理解用户行为并识别趋势。
要进行链上数据分析，你需要收集和整理相关数据，然后使用数据可视化和统计分析等工具和技术来识别模式和趋势。这可以帮助您更好地了解区块链网络及其用户的行为，并对市场未来方向进行预测。在某些情况下，你可能还想使用机器学习技术来实现分析过程的自动化，并识别更复杂的数据模式。
链上数据分类
链上数据有两种类型：
原始数据
抽象数据
我们区分这两个类别，因为实际上所有计算的指标都只是对原始数据的抽象。链上原始数据是指记录在区块链上的未处理数据。这些数据包括有关单个交易的信息，例如交易的发送者和接收者以及转移的加密货币数量。另一方面，经济数据是从原始数据中派生出来的，包括有关特定加密货币的供需信息，及其市值和交易量。
经济数据不仅仅是对原始数据的抽象，而是使用各种技术和指标进行计算得出的。例如，市值是通过将加密货币的总供应量乘以其当前价格来计算的，交易量是通过将给定时间段内的交易总数相加来计算的。其他指标，例如货币速度和网络价值与交易比率，可以使用更复杂的公式来计算，这些公式考虑了交易数量和整体网络活动等各种因素。
总的来说，经济数据可以帮助用户从更高层次视角对加密货币市场进行分析，有助于了解市场趋势并做出明智的投资决策。然而，需要注意的是，经济数据并不总是准确或完整地反应基础市场，应谨慎使用。
不同的分析解决方案
中心化vs去中心化
对链上数据进行索引有多种解决方案，包括中心化和去中心化方案。中心化解决方案通常是由单个实体收集和整理数据，而去中心化解决方案使用分布式节点网络来索引数据。索引解决方案如区块浏览器——允许用户搜索和浏览区块链，以及索引服务——提供API和其他工具供开发人员访问和分析链上数据。
使用区块链技术可以创建去中心化的分析解决方案，但这将取决于系统的具体要求和限制。使用去中心化方法的一个潜在好处是它有助于确保被分析数据的完整性和安全性。然而，去中心化系统在设计和实施上也可能更加复杂，并且可能需要更多的计算能力和存储资源。在性能方面，去中心化系统在某些情况下可能比中心化解决方案慢，但这将取决于多种因素，如所使用的特定算法和数据结构，以及系统的整体设计。是否采用去中心化方法最终将取决于分析解决方案的具体需求和目标。
区块链数据可以做什么？
链上数据分析可以应用许多不同的方法，包括：
描述性分析
描述性分析是对数据进行总结和描述，可以包括计算基本统计数据和生成可视化图表等。这种类型的分析有助于获得对数据的整体了解，并有助于识别趋势和模式。
探索性分析
探索性分析将对数据进行更深入的探索，包括聚类和降维等。这种类型的分析有助于发现数据中隐藏的模式和关系，并有助于生成用于进一步研究的假设和想法。
推断性分析
推断性分析是使用统计技术，根据数据样本对总体进行推断。在这种分析类型中，通常会应用不同的统计方法，包括计算平均值、中位数、众数和标准差等方法，以及用于检验假设和执行回归分析的工具。这种类型的分析有助于对数据进行预测和概括，并识别不太明显的趋势和模式。
预测性分析
预测性分析是使用机器学习算法，根据数据对未来事件或结果进行预测。这种类型的分析可用于识别数据中的趋势和模式，还可用于进行预测或提供建议。通常包括聚类、分类和回归等技术，可用于识别数据中的模式和关系。
用于链上数据分析的具体方法论将取决于分析的目标和要求，以及数据本身的性质。
接下来，我们来谈谈数据可视化。数据可视化是一种常见的分析工具，可以将复杂数据以可视化的形式表示出来，如图表、图形和地图等工具。这些工具有助于识别数据中的趋势和模式。例如，折线图可以用来显示特定加密货币价格随时间变化的趋势，而条形图可以用来比较不同加密货币的市值。数据可视化工具还可以用来创建交互式可视化，使用户能够更深入地探索数据并实时与之交互。这对于识别原始数据中不太明显的关系和模式。
或许有人会问，浏览器已经返回了详尽的信息时，为什么还要使用可视化工具？数据可视化工具和区块浏览器都是可用于分析链上数据的工具，但它们具有不同的目的，提供不同类型的信息。
数据可视化工具专注于以可视化的形式表示数据，这可以使数据更容易理解和识别趋势和模式。区块浏览器则是在线工具，允许用户浏览区块链并查看有关特定区块、交易和地址的信息。它们提供了用户友好的界面，用于访问和使用区块链上的数据，但通常不包括高级分析或可视化功能。一般来说，数据可视化工具可以与区块浏览器结合使用，以更全面地了解区块链上的数据。
Web3；数据科学；工作机会
关于Web 3和数据科学的未来，我们需要关注四个方面：
Web 3将为数据科学家和其他数据专业人员提供更多的工作机会。这是因为准备采用Web 3的组织将急需经验丰富的专业人士，能够使用已有数据进行分析、解释以及创建产品和服务，同时融入人工智能和机器学习。
用户和数据科学家将从Web 3中获得经济利益。公司可以选择直接从用户那里购买数据（数据所有者可以将数据出售给任何人），将新数据集与现有数据集结合以改进学习模型，然后在公开市场上出售新的经验分析。
数据科学家可以应用人工智能更全面地了解Web 3上特定客户的需求。数据公司可以创建具备“语义理解”的语言模型，因为Web 3是以个人或用户为中心的，数据与用户活动相关联，他们可以创建特别针对用户的解决方案。数据公司还可以从原始数据中提取核心见解，然后将其转化为更优质的产品建议，以提高客户体验，满足客户期望。
在Web 3时代，数据科学家将对全球经济产生更大的影响。他们将发展成为新的“神经元”，可以协助创建内容或能够相互协调的人工智能模型，并解决更复杂的问题或企业/组织面临的潜在风险。