Was sind On-Chain-Daten?

Unter On-Chain-Daten versteht man Daten, die in einer Blockchain aufgezeichnet werden. Da es sich bei einer Blockchain um eine verteilte Datenbank handelt, sind die Daten in der Kette öffentlich verfügbar und können von jedem abgerufen werden.

Web3 und web2 sind unterschiedliche Versionen des World Wide Web, wobei web3 die neueste und fortschrittlichste Version ist. Zu den wichtigsten Unterschieden zwischen den beiden gehören die folgenden:

1. Web3 ist dezentral, während Web2 zentralisiert ist. Das bedeutet, dass in web3 Daten und Dienste von einem verteilten Netzwerk von Knoten bereitgestellt werden und nicht von einer einzelnen Entität. Dadurch wird web3 widerstandsfähiger und weniger anfällig für Zensur oder Ausfälle, aber auch komplexer und schwieriger zu kontrollieren.

2. Web3 basiert auf der Blockchain-Technologie, während Web2 auf der traditionellen Client-Server-Architektur basiert. Das bedeutet, dass in web3 Daten mithilfe kryptografischer Algorithmen gespeichert und übertragen werden und nicht von einem zentralen Server gespeichert und übertragen werden. Dadurch wird web3 sicherer und transparenter, aber auch langsamer und teurer.

3. Web3 konzentriert sich auf die Ermöglichung neuer Arten von Anwendungen und Diensten, während sich Web2 auf die Verbesserung bestehender Anwendungen und Dienste konzentriert. Das bedeutet, dass Web3 experimenteller und zukunftsweisender ist, während Web2 ausgereifter und etablierter ist.

Diese Unterschiede haben Auswirkungen darauf, wie Daten in den einzelnen Umgebungen analysiert werden. In web3 konzentriert sich die Datenanalyse stärker auf das Verständnis des Verhaltens dezentraler Netzwerke und der zugrunde liegenden Blockchain-Technologie. Dabei werden häufig fortschrittliche Techniken wie maschinelles Lernen und Netzwerkanalysen eingesetzt, um Muster und Trends in den Daten zu erkennen. In web2 konzentriert sich die Datenanalyse mehr auf das Verständnis des Verhaltens von Benutzern und der von ihnen verwendeten Anwendungen. Dabei werden häufig traditionelle Techniken wie statistische Analysen und Datenvisualisierung eingesetzt, um das Benutzerverhalten zu verstehen und Trends und Erkenntnisse zu ermitteln.

Um eine On-Chain-Datenanalyse durchzuführen, müssen Sie die relevanten Daten sammeln und organisieren und dann Tools und Techniken wie Datenvisualisierung und statistische Analyse verwenden, um Muster und Trends zu identifizieren. Dies kann Ihnen helfen, das Verhalten des Blockchain-Netzwerks und seiner Benutzer besser zu verstehen und Vorhersagen über die zukünftige Richtung des Marktes zu treffen. In einigen Fällen möchten Sie möglicherweise auch Techniken des maschinellen Lernens verwenden, um den Analyseprozess zu automatisieren und komplexere Muster in den Daten zu identifizieren.

Kategorien von On-Chain-Daten

Es gibt zwei Kategorien von On-Chain-Daten:

1. Rohdaten

1. Abstrahiert
   Wir heben solche Kategorien hervor, weil es sich bei allen berechneten Metriken tatsächlich nur um Abstraktionen über Rohdaten handelt. On-Chain-Rohdaten beziehen sich auf die unverarbeiteten Daten, die in der Blockchain aufgezeichnet werden. Zu diesen Daten gehören Informationen zu einzelnen Transaktionen, etwa zum Absender und Empfänger der Transaktion sowie zum Betrag der übertragenen Kryptowährung. Wirtschaftsdaten hingegen werden aus den Rohdaten abgeleitet und umfassen Informationen über Angebot und Nachfrage für eine bestimmte Kryptowährung sowie deren Marktkapitalisierung und Handelsvolumen.

Wirtschaftsdaten sind nicht nur eine Abstraktion der Rohdaten, sondern werden mithilfe verschiedener Techniken und Metriken berechnet. Beispielsweise wird die Marktkapitalisierung berechnet, indem das Gesamtangebot einer Kryptowährung mit ihrem aktuellen Preis multipliziert wird, und das Handelsvolumen wird berechnet, indem die Gesamtzahl der Transaktionen über einen bestimmten Zeitraum summiert wird. Andere Messgrößen wie die Geldgeschwindigkeit und das Verhältnis von Netzwerkwert zu Transaktion können mithilfe komplexerer Formeln berechnet werden, die verschiedene Faktoren wie die Anzahl der Transaktionen und die gesamte Netzwerkaktivität berücksichtigen.

Insgesamt bieten Wirtschaftsdaten einen übergeordneten Überblick über den Kryptowährungsmarkt und können hilfreich sein, um Markttrends zu verstehen und Investitionsentscheidungen zu treffen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Wirtschaftsdaten nicht immer eine genaue oder vollständige Darstellung des zugrunde liegenden Marktes darstellen und mit Vorsicht verwendet werden sollten.

Verschiedene analytische Lösungen

Zentralisierung vs. Dezentralisierung

Es gibt verschiedene Lösungen für die Indizierung von On-Chain-Daten, darunter sowohl zentralisierte als auch dezentrale Optionen. Bei zentralisierten Lösungen handelt es sich in der Regel um eine einzelne Einheit, die die Daten sammelt und organisiert, während bei dezentralen Lösungen ein verteiltes Netzwerk von Knoten zur Indizierung der Daten verwendet wird. Zu den Beispielen für Indexierungslösungen gehören Block-Explorer, mit denen Benutzer die Blockchain durchsuchen und durchsuchen können, sowie Indexierungsdienste, die APIs und andere Tools bereitstellen, mit denen Entwickler auf Daten in der Kette zugreifen und diese analysieren können.

Es ist möglich, mithilfe der Blockchain-Technologie eine dezentrale Analyselösung zu erstellen, dies hängt jedoch von den spezifischen Anforderungen und Einschränkungen des Systems ab. Ein potenzieller Vorteil eines dezentralen Ansatzes besteht darin, dass er dazu beitragen kann, die Integrität und Sicherheit der analysierten Daten zu gewährleisten. Dezentrale Systeme können jedoch auch komplexer in Design und Implementierung sein und erfordern möglicherweise zusätzliche Ressourcen in Bezug auf Rechenleistung und Speicher. In Bezug auf die Leistung kann ein dezentrales System in einigen Fällen langsamer sein als eine zentralisierte Lösung. Dies hängt jedoch von einer Vielzahl von Faktoren ab, beispielsweise den verwendeten spezifischen Algorithmen und Datenstrukturen sowie dem Gesamtdesign des Systems. Letztendlich hängt die Entscheidung für einen dezentralen Ansatz von den spezifischen Anforderungen und Zielen der Analyselösung ab.

Was kann man mit Blockchain-Daten machen?

Es gibt viele verschiedene Methoden, die bei der On-Chain-Datenanalyse angewendet werden können. Einige häufige Beispiele sind:

Beschreibende Analyse

Deskriptive Analyse, die das Zusammenfassen und Beschreiben der Daten umfasst und Dinge wie die Berechnung grundlegender Statistiken und die Erstellung von Visualisierungen umfassen kann. Diese Art der Analyse ist nützlich, um ein Gesamtbild der Daten zu erhalten, und kann dabei helfen, Trends und Muster zu erkennen.

Explorative Analyse

Explorative Analyse, die eine tiefergehende Untersuchung der Daten beinhaltet und Dinge wie Clustering und Dimensionsreduktion umfassen kann. Diese Art der Analyse ist nützlich, um verborgene Muster und Beziehungen in den Daten aufzudecken, und kann dabei helfen, Hypothesen und Ideen für weitere Untersuchungen zu generieren.

Inferenzanalyse

Inferenzanalyse, bei der statistische Techniken eingesetzt werden, um auf der Grundlage einer Datenstichprobe Rückschlüsse auf eine Population zu ziehen. Bei diesem Analysetyp kommen üblicherweise unterschiedliche statistische Methoden zum Einsatz. Dazu können Methoden zur Berechnung von Mittelwert, Median, Modus und Standardabweichung sowie Tools zum Testen von Hypothesen und zur Durchführung einer Regressionsanalyse gehören. Diese Art der Analyse eignet sich für Vorhersagen und Verallgemeinerungen der Daten und kann dabei helfen, Trends und Muster zu erkennen, die nicht sofort offensichtlich sind.

Prädiktive Analyse

Prädiktive Analyse, bei der maschinelle Lernalgorithmen eingesetzt werden, um auf der Grundlage der Daten Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Ergebnisse zu treffen. Mit dieser Art der Analyse können Trends und Muster in den Daten identifiziert und Vorhersagen oder Empfehlungen getroffen werden. In der Regel sind Techniken wie Clustering, Klassifizierung und Regression enthalten, mit denen Muster und Beziehungen in den Daten identifiziert werden können.

Die spezifische Methodik, die für die On-Chain-Datenanalyse verwendet wird, hängt von den Zielen und Anforderungen der Analyse sowie von der Art der Daten selbst ab.

Lassen Sie uns über Datenvisualisierung sprechen. Es handelt sich um ein gängiges Analysetool, mit dem komplexe Daten in einem visuellen Format dargestellt werden können. Dazu können Tools wie Diagramme, Grafiken und Karten gehören, die dabei helfen können, Trends und Muster in den Daten zu erkennen. Beispielsweise könnte ein Liniendiagramm verwendet werden, um die Entwicklung des Preises einer bestimmten Kryptowährung im Zeitverlauf darzustellen, während ein Balkendiagramm verwendet werden könnte, um die Marktkapitalisierung verschiedener Kryptowährungen zu vergleichen. Mit Datenvisualisierungstools können auch interaktive Visualisierungen erstellt werden, die es Benutzern ermöglichen, die Daten eingehender zu untersuchen und in Echtzeit mit ihnen zu interagieren. Dies kann nützlich sein, um Beziehungen und Muster zu identifizieren, die bei der Betrachtung der Rohdaten möglicherweise nicht sofort erkennbar sind.

Man könnte sich fragen: Warum sollte ich Visualisierungstools verwenden, wenn Explorer bereits umfassende Informationen zurückgeben? Datenvisualisierungstools und Block-Explorer sind beides Tools, die zur Analyse von On-Chain-Daten verwendet werden können, aber sie dienen unterschiedlichen Zwecken und liefern unterschiedliche Arten von Informationen.

Datenvisualisierungstools konzentrieren sich auf die Darstellung der Daten in einem visuellen Format, das das Verständnis und die Identifizierung von Trends und Mustern erleichtern kann. Im Gegensatz dazu sind Block-Explorer Online-Tools, mit denen Benutzer die Blockchain durchsuchen und Informationen zu bestimmten Blöcken, Transaktionen und Adressen anzeigen können. Sie bieten eine benutzerfreundliche Schnittstelle für den Zugriff auf und die Interaktion mit den Daten in der Blockchain, enthalten jedoch normalerweise keine erweiterten Analyse- oder Visualisierungsfunktionen. Im Allgemeinen können Datenvisualisierungstools in Kombination mit Block-Explorern verwendet werden, um ein umfassenderes Verständnis der Daten auf der Blockchain zu erlangen.

Web3; Datenwissenschaft; Beschäftigungsmöglichkeiten

Bei der Diskussion über die Zukunft von Web 3 und Data Science sind vier Dinge zu bedenken:

Web 3 bietet mehr Stellenangebote für Datenwissenschaftler und andere Datenfachleute. Dies ist auf die Tatsache zurückzuführen, dass Unternehmen, die sich auf die Einführung von Web 3 vorbereiten, einen großen Bedarf an Personen mit umfassender Erfahrung in der Datenanalyse, -interpretation sowie der Produkt- und Dienstleistungserstellung haben, die die vorhandenen Daten nutzen und gleichzeitig KI und ML in die Gleichung einbeziehen.

Benutzer und Datenwissenschaftler werden finanziell von Web 3 profitieren. Unternehmen haben die Möglichkeit, Daten direkt von Benutzern zu kaufen (was es den Dateneigentümern ermöglicht, ihre Daten an jeden zu verkaufen), den sie möchten, und diese neuen Datensätze mit vorhandenen Datensätzen zu kombinieren und zu vermischen, um das Lernen zu verbessern Modelle erstellen und die neuen Erkenntnisse dann auf dem freien Markt verkaufen.

Datenwissenschaftler können KI einsetzen, um bestimmte Kundenbedürfnisse im Web 3 besser zu verstehen. Datenunternehmen können Sprachmodelle erstellen, die „semantisches Verständnis“ ermöglichen, da Web 3 individuell oder benutzerorientiert ist und Daten mit Benutzerinteraktion verknüpft sind Erstellen Sie Lösungen, die speziell auf den Benutzer zugeschnitten sind. Datenunternehmen können außerdem Erkenntnisse aus den Rohdaten gewinnen und diese Erkenntnisse dann in bessere Produktempfehlungen umwandeln, die das Kundenerlebnis vor allem auf der Grundlage der Kundenerwartungen verbessern können.

Datenwissenschaftler werden im Web-3-Zeitalter einen viel größeren Einfluss auf die Weltwirtschaft haben. Sie werden sich zu neuen „Neuronen“ entwickeln, die bei der Erstellung von Inhalten oder KI-Modellen helfen können, die sich mit anderen KI-Modellen koordinieren und kompliziertere Probleme oder potenzielle Risiken für Unternehmen oder Organisationen angehen können.