Web3中的鏈上數據
Web3 是下一代互聯網，其特色是更加去中心化、且用戶掌握數據主權。當前Web3許多概念是基於區塊鏈技術實現的。本章首先從鏈上數據的定義與分類切入，討論其價值，並提供可行的建議。
什麼是鏈上數據？
鏈上數據是指記錄在區塊鏈上的數據。因為區塊鏈是分佈式數據庫，所以鏈上數據是公開的，任何人都可以訪問。
Web3和Web2是萬維網的不同版本，Web3是最新、最高級的版本。兩者之間的主要區別包括：
- Web3是去中心化的，Web2則是中心化的。在Web3中，數據和服務由分佈式節點網絡提供，而不是由單個實體提供。這使得Web3更加堅韌，不易遭受審查或出現故障，但也更加複雜和難以控制。
- Web3是基於區塊鏈技術構建的，而Web2是基於傳統的客戶端-服務器架構構建的。在Web3中，數據是使用加密算法而非中央服務器存儲和傳輸的，這使得Web3更加安全、透明，但速度更慢，成本更高。
- Web3專注於支持新型應用和服務，而Web2專注於改進現有的應用和服務。因此，Web3更具實驗性和前瞻性，而Web2更加成熟穩定。
這些差異對每種環境中的數據分析方式產生影響。在Web3中，數據分析更側重於理解去中心化網絡的行為和底層區塊鏈技術。這通常涉及使用機器學習和網絡分析等高級技術來識別數據中的模式和趨勢。在Web2中，數據分析更側重於理解用戶行為和他們使用的應用。這通常涉及使用統計分析和數據可視化等傳統技術來理解用戶行為並識別趨勢。
要進行鏈上數據分析，你需要收集和整理相關數據，然後使用數據可視化和統計分析等工具和技術來識別模式和趨勢。這可以幫助您更好地瞭解區塊鏈網絡及其用戶的行為，並對市場未來方向進行預測。在某些情況下，你可能還想使用機器學習技術來實現分析過程的自動化，並識別更復雜的數據模式。
鏈上數據分類
鏈上數據有兩種類型：
- 原始數據
- 抽象數據
我們區分這兩個類別，因為實際上所有計算的指標都只是對原始數據的抽象。鏈上原始數據是指記錄在區塊鏈上的未處理數據。這些數據包括有關單個交易的信息，例如交易的發送者和接收者以及轉移的加密貨幣數量。另一方面，經濟數據是從原始數據中派生出來的，包括有關特定加密貨幣的供需信息，及其市值和交易量。
經濟數據不僅僅是對原始數據的抽象，而是使用各種技術和指標進行計算得出的。例如，市值是通過將加密貨幣的總供應量乘以其當前價格來計算的，交易量是通過將給定時間段內的交易總數相加來計算的。其他指標，例如貨幣速度和網絡價值與交易比率，可以使用更復雜的公式來計算，這些公式考慮了交易數量和整體網絡活動等各種因素。
總的來說，經濟數據可以幫助用戶從更高層次視角對加密貨幣市場進行分析，有助於瞭解市場趨勢並做出明智的投資決策。然而，需要注意的是，經濟數據並不總是準確或完整地反應基礎市場，應謹慎使用。
不同的分析解決方案
中心化vs去中心化
對鏈上數據進行索引有多種解決方案，包括中心化和去中心化方案。中心化解決方案通常是由單個實體收集和整理數據，而去中心化解決方案使用分佈式節點網絡來索引數據。索引解決方案如區塊瀏覽器——允許用戶搜索和瀏覽區塊鏈，以及索引服務——提供API和其他工具供開發人員訪問和分析鏈上數據。
使用區塊鏈技術可以創建去中心化的分析解決方案，但這將取決於系統的具體要求和限制。使用去中心化方法的一個潛在好處是它有助於確保被分析數據的完整性和安全性。然而，去中心化系統在設計和實施上也可能更加複雜，並且可能需要更多的計算能力和存儲資源。在性能方面，去中心化系統在某些情況下可能比中心化解決方案慢，但這將取決於多種因素，如所使用的特定算法和數據結構，以及系統的整體設計。是否採用去中心化方法最終將取決於分析解決方案的具體需求和目標。
區塊鏈數據可以做什麼？
鏈上數據分析可以應用許多不同的方法，包括：
描述性分析
描述性分析是對數據進行總結和描述，可以包括計算基本統計數據和生成可視化圖表等。這種類型的分析有助於獲得對數據的整體瞭解，並有助於識別趨勢和模式。
探索性分析
探索性分析將對數據進行更深入的探索，包括聚類和降維等。這種類型的分析有助於發現數據中隱藏的模式和關係，並有助於生成用於進一步研究的假設和想法。
推斷性分析
推斷性分析是使用統計技術，根據數據樣本對總體進行推斷。在這種分析類型中，通常會應用不同的統計方法，包括計算平均值、中位數、眾數和標準差等方法，以及用於檢驗假設和執行迴歸分析的工具。這種類型的分析有助於對數據進行預測和概括，並識別不太明顯的趨勢和模式。
預測性分析
預測性分析是使用機器學習算法，根據數據對未來事件或結果進行預測。這種類型的分析可用於識別數據中的趨勢和模式，還可用於進行預測或提供建議。通常包括聚類、分類和迴歸等技術，可用於識別數據中的模式和關係。
用於鏈上數據分析的具體方法論將取決於分析的目標和要求，以及數據本身的性質。
接下來，我們來談談數據可視化。數據可視化是一種常見的分析工具，可以將複雜數據以可視化的形式表示出來，如圖表、圖形和地圖等工具。這些工具有助於識別數據中的趨勢和模式。例如，折線圖可以用來顯示特定加密貨幣價格隨時間變化的趨勢，而條形圖可以用來比較不同加密貨幣的市值。數據可視化工具還可以用來創建交互式可視化，使用戶能夠更深入地探索數據並實時與之交互。這對於識別原始數據中不太明顯的關係和模式。
或許有人會問，瀏覽器已經返回了詳盡的信息時，為什麼還要使用可視化工具？數據可視化工具和區塊瀏覽器都是可用於分析鏈上數據的工具，但它們具有不同的目的，提供不同類型的信息。
數據可視化工具專注於以可視化的形式表示數據，這可以使數據更容易理解和識別趨勢和模式。區塊瀏覽器則是在線工具，允許用戶瀏覽區塊鏈並查看有關特定區塊、交易和地址的信息。它們提供了用戶友好的界面，用於訪問和使用區塊鏈上的數據，但通常不包括高級分析或可視化功能。一般來說，數據可視化工具可以與區塊瀏覽器結合使用，以更全面地瞭解區塊鏈上的數據。
Web3；數據科學；工作機會
關於Web 3和數據科學的未來，我們需要關注四個方面：
Web 3將為數據科學家和其他數據專業人員提供更多的工作機會。這是因為準備採用Web 3的組織將急需經驗豐富的專業人士，能夠使用已有數據進行分析、解釋以及創建產品和服務，同時融入人工智能和機器學習。
用戶和數據科學家將從Web 3中獲得經濟利益。公司可以選擇直接從用戶那裡購買數據（數據所有者可以將數據出售給任何人），將新數據集與現有數據集結合以改進學習模型，然後在公開市場上出售新的經驗分析。
數據科學家可以應用人工智能更全面地瞭解Web 3上特定客戶的需求。數據公司可以創建具備“語義理解”的語言模型，因為Web 3是以個人或用戶為中心的，數據與用戶活動相關聯，他們可以創建特別針對用戶的解決方案。數據公司還可以從原始數據中提取核心見解，然後將其轉化為更優質的產品建議，以提高客戶體驗，滿足客戶期望。
在Web 3時代，數據科學家將對全球經濟產生更大的影響。他們將發展成為新的“神經元”，可以協助創建內容或能夠相互協調的人工智能模型，並解決更復雜的問題或企業/組織面臨的潛在風險。
Web3中的鏈上數據
Web3 是下一代互聯網，其特色是更加去中心化、且用戶掌握數據主權。當前Web3許多概念是基於區塊鏈技術實現的。本章首先從鏈上數據的定義與分類切入，討論其價值，並提供可行的建議。
什麼是鏈上數據？
鏈上數據是指記錄在區塊鏈上的數據。因為區塊鏈是分佈式數據庫，所以鏈上數據是公開的，任何人都可以訪問。
Web3和Web2是萬維網的不同版本，Web3是最新、最高級的版本。兩者之間的主要區別包括：
- Web3是去中心化的，Web2則是中心化的。在Web3中，數據和服務由分佈式節點網絡提供，而不是由單個實體提供。這使得Web3更加堅韌，不易遭受審查或出現故障，但也更加複雜和難以控制。
- Web3是基於區塊鏈技術構建的，而Web2是基於傳統的客戶端-服務器架構構建的。在Web3中，數據是使用加密算法而非中央服務器存儲和傳輸的，這使得Web3更加安全、透明，但速度更慢，成本更高。
- Web3專注於支持新型應用和服務，而Web2專注於改進現有的應用和服務。因此，Web3更具實驗性和前瞻性，而Web2更加成熟穩定。
這些差異對每種環境中的數據分析方式產生影響。在Web3中，數據分析更側重於理解去中心化網絡的行為和底層區塊鏈技術。這通常涉及使用機器學習和網絡分析等高級技術來識別數據中的模式和趨勢。在Web2中，數據分析更側重於理解用戶行為和他們使用的應用。這通常涉及使用統計分析和數據可視化等傳統技術來理解用戶行為並識別趨勢。
要進行鏈上數據分析，你需要收集和整理相關數據，然後使用數據可視化和統計分析等工具和技術來識別模式和趨勢。這可以幫助您更好地瞭解區塊鏈網絡及其用戶的行為，並對市場未來方向進行預測。在某些情況下，你可能還想使用機器學習技術來實現分析過程的自動化，並識別更復雜的數據模式。
鏈上數據分類
鏈上數據有兩種類型：
- 原始數據
- 抽象數據
我們區分這兩個類別，因為實際上所有計算的指標都只是對原始數據的抽象。鏈上原始數據是指記錄在區塊鏈上的未處理數據。這些數據包括有關單個交易的信息，例如交易的發送者和接收者以及轉移的加密貨幣數量。另一方面，經濟數據是從原始數據中派生出來的，包括有關特定加密貨幣的供需信息，及其市值和交易量。
經濟數據不僅僅是對原始數據的抽象，而是使用各種技術和指標進行計算得出的。例如，市值是通過將加密貨幣的總供應量乘以其當前價格來計算的，交易量是通過將給定時間段內的交易總數相加來計算的。其他指標，例如貨幣速度和網絡價值與交易比率，可以使用更復雜的公式來計算，這些公式考慮了交易數量和整體網絡活動等各種因素。
總的來說，經濟數據可以幫助用戶從更高層次視角對加密貨幣市場進行分析，有助於瞭解市場趨勢並做出明智的投資決策。然而，需要注意的是，經濟數據並不總是準確或完整地反應基礎市場，應謹慎使用。
不同的分析解決方案
中心化vs去中心化
對鏈上數據進行索引有多種解決方案，包括中心化和去中心化方案。中心化解決方案通常是由單個實體收集和整理數據，而去中心化解決方案使用分佈式節點網絡來索引數據。索引解決方案如區塊瀏覽器——允許用戶搜索和瀏覽區塊鏈，以及索引服務——提供API和其他工具供開發人員訪問和分析鏈上數據。
使用區塊鏈技術可以創建去中心化的分析解決方案，但這將取決於系統的具體要求和限制。使用去中心化方法的一個潛在好處是它有助於確保被分析數據的完整性和安全性。然而，去中心化系統在設計和實施上也可能更加複雜，並且可能需要更多的計算能力和存儲資源。在性能方面，去中心化系統在某些情況下可能比中心化解決方案慢，但這將取決於多種因素，如所使用的特定算法和數據結構，以及系統的整體設計。是否採用去中心化方法最終將取決於分析解決方案的具體需求和目標。
區塊鏈數據可以做什麼？
鏈上數據分析可以應用許多不同的方法，包括：
描述性分析
描述性分析是對數據進行總結和描述，可以包括計算基本統計數據和生成可視化圖表等。這種類型的分析有助於獲得對數據的整體瞭解，並有助於識別趨勢和模式。
探索性分析
探索性分析將對數據進行更深入的探索，包括聚類和降維等。這種類型的分析有助於發現數據中隱藏的模式和關係，並有助於生成用於進一步研究的假設和想法。
推斷性分析
推斷性分析是使用統計技術，根據數據樣本對總體進行推斷。在這種分析類型中，通常會應用不同的統計方法，包括計算平均值、中位數、眾數和標準差等方法，以及用於檢驗假設和執行迴歸分析的工具。這種類型的分析有助於對數據進行預測和概括，並識別不太明顯的趨勢和模式。
預測性分析
預測性分析是使用機器學習算法，根據數據對未來事件或結果進行預測。這種類型的分析可用於識別數據中的趨勢和模式，還可用於進行預測或提供建議。通常包括聚類、分類和迴歸等技術，可用於識別數據中的模式和關係。
用於鏈上數據分析的具體方法論將取決於分析的目標和要求，以及數據本身的性質。
接下來，我們來談談數據可視化。數據可視化是一種常見的分析工具，可以將複雜數據以可視化的形式表示出來，如圖表、圖形和地圖等工具。這些工具有助於識別數據中的趨勢和模式。例如，折線圖可以用來顯示特定加密貨幣價格隨時間變化的趨勢，而條形圖可以用來比較不同加密貨幣的市值。數據可視化工具還可以用來創建交互式可視化，使用戶能夠更深入地探索數據並實時與之交互。這對於識別原始數據中不太明顯的關係和模式。
或許有人會問，瀏覽器已經返回了詳盡的信息時，為什麼還要使用可視化工具？數據可視化工具和區塊瀏覽器都是可用於分析鏈上數據的工具，但它們具有不同的目的，提供不同類型的信息。
數據可視化工具專注於以可視化的形式表示數據，這可以使數據更容易理解和識別趨勢和模式。區塊瀏覽器則是在線工具，允許用戶瀏覽區塊鏈並查看有關特定區塊、交易和地址的信息。它們提供了用戶友好的界面，用於訪問和使用區塊鏈上的數據，但通常不包括高級分析或可視化功能。一般來說，數據可視化工具可以與區塊瀏覽器結合使用，以更全面地瞭解區塊鏈上的數據。
Web3；數據科學；工作機會
關於Web 3和數據科學的未來，我們需要關注四個方面：
Web 3將為數據科學家和其他數據專業人員提供更多的工作機會。這是因為準備採用Web 3的組織將急需經驗豐富的專業人士，能夠使用已有數據進行分析、解釋以及創建產品和服務，同時融入人工智能和機器學習。
用戶和數據科學家將從Web 3中獲得經濟利益。公司可以選擇直接從用戶那裡購買數據（數據所有者可以將數據出售給任何人），將新數據集與現有數據集結合以改進學習模型，然後在公開市場上出售新的經驗分析。
數據科學家可以應用人工智能更全面地瞭解Web 3上特定客戶的需求。數據公司可以創建具備“語義理解”的語言模型，因為Web 3是以個人或用戶為中心的，數據與用戶活動相關聯，他們可以創建特別針對用戶的解決方案。數據公司還可以從原始數據中提取核心見解，然後將其轉化為更優質的產品建議，以提高客戶體驗，滿足客戶期望。
在Web 3時代，數據科學家將對全球經濟產生更大的影響。他們將發展成為新的“神經元”，可以協助創建內容或能夠相互協調的人工智能模型，並解決更復雜的問題或企業/組織面臨的潛在風險。