Dữ liệu trên chuỗi là gì?

Dữ liệu trên chuỗi đề cập đến dữ liệu được ghi lại trên chuỗi khối. Bởi vì chuỗi khối là một cơ sở dữ liệu phân tán, dữ liệu trên chuỗi được cung cấp công khai và bất kỳ ai cũng có thể truy cập được.

Web3 và web2 là các phiên bản khác nhau của World Wide Web, với web3 là phiên bản nâng cao và mới nhất. Một số khác biệt chính giữa hai bao gồm:

1. Web3 được phân cấp, trong khi web2 được tập trung. Điều này có nghĩa là trong web3, dữ liệu và dịch vụ được cung cấp bởi một mạng lưới các nút phân tán, thay vì bởi một thực thể duy nhất. Điều này làm cho web3 linh hoạt hơn và ít bị kiểm duyệt hoặc lỗi hơn, nhưng cũng phức tạp hơn và khó kiểm soát hơn.

2. Web3 được xây dựng trên công nghệ chuỗi khối, trong khi web2 được xây dựng trên kiến trúc máy khách-máy chủ truyền thống. Điều này có nghĩa là trong web3, dữ liệu được lưu trữ và truyền bằng thuật toán mã hóa, thay vì được lưu trữ và truyền bởi một máy chủ trung tâm. Điều này làm cho web3 an toàn và minh bạch hơn, nhưng cũng chậm hơn và đắt hơn.

3. Web3 tập trung vào việc kích hoạt các loại ứng dụng và dịch vụ mới, trong khi web2 tập trung vào việc cải thiện các ứng dụng và dịch vụ hiện có. Điều này có nghĩa là web3 mang tính thử nghiệm và hướng tới tương lai nhiều hơn, trong khi web2 trưởng thành và lâu đời hơn.

Những khác biệt này có ý nghĩa đối với cách dữ liệu được phân tích trong từng môi trường. Trong web3, phân tích dữ liệu tập trung hơn vào việc hiểu hành vi của các mạng phi tập trung và công nghệ chuỗi khối cơ bản. Điều này thường liên quan đến việc sử dụng các kỹ thuật tiên tiến như học máy và phân tích mạng để xác định các mẫu và xu hướng trong dữ liệu. Trong web2, phân tích dữ liệu tập trung hơn vào việc hiểu hành vi của người dùng và các ứng dụng mà họ sử dụng. Điều này thường liên quan đến việc sử dụng các kỹ thuật truyền thống như phân tích thống kê và trực quan hóa dữ liệu để hiểu hành vi của người dùng cũng như xác định xu hướng và hiểu biết sâu sắc.

Để thực hiện phân tích dữ liệu trên chuỗi, bạn sẽ cần thu thập và sắp xếp dữ liệu liên quan, sau đó sử dụng các công cụ và kỹ thuật như trực quan hóa dữ liệu và phân tích thống kê để xác định các mẫu và xu hướng. Điều này có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về hành vi của mạng blockchain và người dùng của nó, cũng như đưa ra dự đoán về hướng đi trong tương lai của thị trường. Trong một số trường hợp, bạn cũng có thể muốn sử dụng các kỹ thuật máy học để tự động hóa quy trình phân tích và xác định các mẫu phức tạp hơn trong dữ liệu.

Danh mục dữ liệu trên chuỗi

Có hai loại dữ liệu trên chuỗi:

1. Dữ liệu thô

1. trừu tượng
   Chúng tôi chọn ra những danh mục như vậy vì trên thực tế, tất cả các chỉ số được tính toán chỉ là phần trừu tượng hóa trên dữ liệu thô. Dữ liệu thô trên chuỗi đề cập đến dữ liệu chưa được xử lý được ghi lại trên chuỗi khối. Dữ liệu này bao gồm thông tin về các giao dịch riêng lẻ, chẳng hạn như người gửi và người nhận giao dịch và số lượng tiền điện tử đã được chuyển. Mặt khác, dữ liệu kinh tế được lấy từ dữ liệu thô và bao gồm thông tin về cung và cầu đối với một loại tiền điện tử cụ thể, cũng như vốn hóa thị trường và khối lượng giao dịch của nó.

Dữ liệu kinh tế không chỉ là sự trừu tượng hóa trên dữ liệu thô, mà được tính toán bằng nhiều kỹ thuật và số liệu khác nhau. Ví dụ: vốn hóa thị trường được tính bằng cách nhân tổng nguồn cung tiền điện tử với giá hiện tại của nó và khối lượng giao dịch được tính bằng tổng số lượng giao dịch trong một khoảng thời gian nhất định. Các số liệu khác, chẳng hạn như tốc độ luân chuyển tiền và tỷ lệ giá trị mạng trên giao dịch, có thể được tính bằng các công thức phức tạp hơn có tính đến các yếu tố khác nhau như số lượng giao dịch và hoạt động mạng tổng thể.

Nhìn chung, dữ liệu kinh tế cung cấp cái nhìn cấp cao hơn về thị trường tiền điện tử và có thể hữu ích để hiểu xu hướng thị trường và đưa ra quyết định đầu tư. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là dữ liệu kinh tế không phải lúc nào cũng thể hiện chính xác hoặc đầy đủ về thị trường cơ bản và nên được sử dụng một cách thận trọng.

Các giải pháp phân tích khác nhau

Tập trung hóa so với phi tập trung hóa

Có một số giải pháp khác nhau để lập chỉ mục dữ liệu trên chuỗi, bao gồm cả tùy chọn tập trung và phi tập trung. Các giải pháp tập trung thường liên quan đến một thực thể duy nhất thu thập và sắp xếp dữ liệu, trong khi các giải pháp phi tập trung sử dụng mạng lưới các nút phân tán để lập chỉ mục dữ liệu. Một số ví dụ về giải pháp lập chỉ mục bao gồm trình khám phá khối, cho phép người dùng tìm kiếm và duyệt qua chuỗi khối cũng như dịch vụ lập chỉ mục, cung cấp API và các công cụ khác để nhà phát triển truy cập và phân tích dữ liệu trên chuỗi.

Có thể tạo ra một giải pháp phân tích phi tập trung bằng cách sử dụng công nghệ chuỗi khối, nhưng nó sẽ phụ thuộc vào các yêu cầu và ràng buộc cụ thể của hệ thống. Một lợi ích tiềm năng của việc sử dụng phương pháp phi tập trung là nó có thể giúp đảm bảo tính toàn vẹn và bảo mật của dữ liệu được phân tích. Tuy nhiên, các hệ thống phi tập trung cũng có thể phức tạp hơn để thiết kế và triển khai, đồng thời có thể yêu cầu các tài nguyên bổ sung về sức mạnh tính toán và lưu trữ. Về hiệu suất, một hệ thống phi tập trung có thể chậm hơn một giải pháp tập trung trong một số trường hợp, nhưng điều này sẽ phụ thuộc vào nhiều yếu tố, chẳng hạn như các thuật toán và cấu trúc dữ liệu cụ thể đang được sử dụng, cũng như thiết kế tổng thể của hệ thống. Cuối cùng, quyết định sử dụng cách tiếp cận phi tập trung sẽ phụ thuộc vào nhu cầu và mục tiêu cụ thể của giải pháp phân tích.

Người ta có thể làm gì với dữ liệu blockchain?

Có nhiều phương pháp khác nhau có thể được áp dụng trong phân tích dữ liệu trên chuỗi. Một số ví dụ phổ biến bao gồm:

Phân tích mô tả

Phân tích mô tả, bao gồm tóm tắt và mô tả dữ liệu, đồng thời có thể bao gồm những việc như tính toán số liệu thống kê cơ bản và tạo trực quan hóa. Loại phân tích này rất hữu ích để có được bức tranh tổng thể về dữ liệu và có thể giúp xác định các xu hướng và mẫu.

phân tích thăm dò

Phân tích thăm dò, bao gồm khám phá dữ liệu sâu hơn và có thể bao gồm những thứ như phân cụm và giảm kích thước. Loại phân tích này rất hữu ích để khám phá các mẫu và mối quan hệ ẩn trong dữ liệu và có thể giúp tạo ra các giả thuyết và ý tưởng để điều tra thêm.

phân tích suy luận

Phân tích suy luận, bao gồm việc sử dụng các kỹ thuật thống kê để suy luận về dân số dựa trên một mẫu dữ liệu. Các phương pháp thống kê khác nhau thường được áp dụng trong loại phân tích này. Điều này có thể bao gồm các phương pháp tính toán những thứ như giá trị trung bình, trung bình, chế độ và độ lệch chuẩn, cũng như các công cụ để kiểm tra các giả thuyết và thực hiện phân tích hồi quy. Loại phân tích này rất hữu ích để đưa ra dự đoán và khái quát hóa về dữ liệu, đồng thời có thể giúp xác định các xu hướng và mô hình không rõ ràng ngay lập tức.

Phân tích tiên đoán

Phân tích dự đoán liên quan đến việc sử dụng thuật toán học máy để đưa ra dự đoán về các sự kiện hoặc kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu. Loại phân tích này có thể được sử dụng để xác định xu hướng và mẫu trong dữ liệu và có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán hoặc đề xuất. Thông thường, các kỹ thuật như phân cụm, phân loại và hồi quy có thể được sử dụng để xác định các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu đều được đưa vào.

Phương pháp cụ thể được sử dụng để phân tích dữ liệu trên chuỗi sẽ phụ thuộc vào mục tiêu và yêu cầu của phân tích, cũng như bản chất của dữ liệu.

Hãy nói về trực quan hóa dữ liệu. Nó là một công cụ phân tích phổ biến có thể được sử dụng để biểu diễn dữ liệu phức tạp ở định dạng trực quan. Điều này có thể bao gồm các công cụ như biểu đồ, đồ thị và bản đồ, có thể giúp xác định các xu hướng và mẫu trong dữ liệu. Ví dụ: biểu đồ đường có thể được sử dụng để hiển thị xu hướng giá của một loại tiền điện tử cụ thể theo thời gian, trong khi biểu đồ thanh có thể được sử dụng để so sánh vốn hóa thị trường của các loại tiền điện tử khác nhau. Các công cụ trực quan hóa dữ liệu cũng có thể được sử dụng để tạo trực quan hóa tương tác, cho phép người dùng khám phá dữ liệu sâu hơn và tương tác với dữ liệu đó trong thời gian thực. Điều này có thể hữu ích để xác định các mối quan hệ và các mẫu có thể không rõ ràng ngay lập tức khi xem dữ liệu thô.

Người ta có thể hỏi - tại sao tôi nên sử dụng các công cụ trực quan khi các nhà thám hiểm đã trả về thông tin đầy đủ? Các công cụ trực quan hóa dữ liệu và trình khám phá khối đều là những công cụ có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu trên chuỗi, nhưng chúng phục vụ các mục đích khác nhau và cung cấp các loại thông tin khác nhau.

Các công cụ trực quan hóa dữ liệu tập trung vào việc biểu diễn dữ liệu ở định dạng trực quan, điều này có thể giúp dễ hiểu và xác định xu hướng cũng như mẫu hơn. Ngược lại, trình khám phá khối là công cụ trực tuyến cho phép người dùng duyệt chuỗi khối và xem thông tin về các khối, giao dịch và địa chỉ cụ thể. Chúng cung cấp giao diện thân thiện với người dùng để truy cập và tương tác với dữ liệu trên chuỗi khối, nhưng chúng thường không bao gồm các tính năng phân tích hoặc trực quan hóa nâng cao. Nói chung, các công cụ trực quan hóa dữ liệu có thể được sử dụng kết hợp với trình khám phá khối để hiểu rõ hơn về dữ liệu trên chuỗi khối.

Web3; khoa học dữ liệu; Cơ hội nghề nghiệp

Có bốn điều cần suy nghĩ khi thảo luận về tương lai của Web 3 và khoa học dữ liệu:

Nhiều cơ hội việc làm hơn cho các nhà khoa học dữ liệu và các chuyên gia dữ liệu khác sẽ được cung cấp bởi Web 3. Điều này là do các tổ chức chuẩn bị áp dụng Web 3 sẽ có nhu cầu rất lớn về những người có nhiều kinh nghiệm trong phân tích, giải thích dữ liệu cũng như tạo sản phẩm và dịch vụ bằng cách sử dụng dữ liệu có sẵn trong khi kết hợp AI và ML vào phương trình.

Người dùng và các nhà khoa học dữ liệu sẽ được hưởng lợi về mặt tài chính từ Web 3. Các công ty sẽ có tùy chọn mua dữ liệu trực tiếp từ người dùng (cho phép chủ sở hữu dữ liệu bán dữ liệu của họ cho bất kỳ ai họ muốn), kết hợp và trộn các bộ dữ liệu mới này với các bộ dữ liệu hiện có để cải thiện việc học mô hình, và sau đó bán những hiểu biết mới trên thị trường mở.

Các nhà khoa học dữ liệu có thể áp dụng AI để hiểu thấu đáo hơn các nhu cầu cụ thể của khách hàng trên Web 3. Các công ty dữ liệu có thể tạo các mô hình ngôn ngữ mang lại “sự hiểu biết ngữ nghĩa” vì Web 3 tập trung vào cá nhân hoặc người dùng và vì dữ liệu được liên kết với tương tác của người dùng, sau đó họ có thể tạo ra các giải pháp được thiết kế riêng cho người dùng. Các công ty dữ liệu cũng có thể trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu thô và sau đó chuyển đổi những thông tin chi tiết đó thành đề xuất sản phẩm tốt hơn có thể nâng cao trải nghiệm của khách hàng chủ yếu dựa trên kỳ vọng của khách hàng.

Các nhà khoa học dữ liệu sẽ có tác động lớn hơn nhiều đối với nền kinh tế toàn cầu trong kỷ nguyên Web 3. Chúng sẽ phát triển thành các “tế bào thần kinh” mới có thể hỗ trợ tạo nội dung hoặc mô hình AI có thể phối hợp với các mô hình AI khác và giải quyết các vấn đề phức tạp hơn hoặc rủi ro tiềm ẩn cho doanh nghiệp hoặc tổ chức.