Dane on-chain: obserwowalne nie znaczy zrozumiałe

Zacznij od jednostki obserwacji

Blockchain zapisuje zdarzenia zgodnie ze swoimi regułami. Nie zapisuje automatycznie stojącego za nimi motywu ekonomicznego. Adres nie musi oznaczać jednego klienta: jedna osoba może kontrolować wiele adresów, a adres powierniczy może reprezentować wiele osób. Transfer tokena może być zakupem, spłatą, przeniesieniem między portfelami lub operacją kontraktu. Pierwszym zadaniem analitycznym jest zatem określenie, co rzeczywiście oznacza wiersz w zbiorze danych.

Dokumentacja danych Ethereum opisuje dostęp przez węzły, eksploratory i narzędzia indeksujące. To różne widoki aktywności bazowej, a nie niezależne potwierdzenia historii ekonomicznej. Dopracowany panel nadal może opierać się na niepełnym zestawie etykiet lub zapytaniu, którego filtry wymagają kontroli.

Przygotuj specyfikację wskaźnika

Wyobraź sobie porównywanie dwóch aplikacji według liczby dziennych aktywnych adresów. Określ blockchain, strefę czasową, transakcje udane i cofnięte, wersje kontraktów oraz to, czy aktywność oznacza wysyłanie, odbieranie czy wywołanie funkcji. Zdecyduj, czy liczą się portfele oparte na inteligentnych kontraktach i przekaźniki. Zachowaj zapytanie i listę adresów, aby kolejny badacz mógł odtworzyć wynik.

Następnie zapisz ograniczenie obok nagłówka. Aktywne adresy mogą mierzyć udział adresów, ale nie potwierdzają unikalnych klientów będących ludźmi bez dodatkowych założeń. Retencja adresów jest przydatna, lecz zniknięcie adresu z kohorty może oznaczać migrację do nowego portfela zamiast utraty użytkownika. Dobre etykiety zmniejszają niepewność, nie usuwają jej.

Oddziel efekty cenowe od efektów użytkowania

Zablokowana wartość wyrażona w dolarach może rosnąć z powodu wzrostu cen tokenów, nawet bez napływu nowych jednostek. Z kolei spadająca suma dolarowa może ukrywać wpłaty netto podczas spadku cen. Obliczaj zarówno ilości tokenów, jak i ich wartość przy spójnej konwencji cenowej. Wyjaśnij, czy tokeny potwierdzające udział i bazowe depozyty są liczone razem, ponieważ rekurencyjne roszczenia mogą zawyżać łączną wartość ekosystemu.

W fikcyjnym skarbcu 1,000 tokenów po $20 oznacza $20,000. Miesiąc później 950 tokenów po $30 oznacza $28,500. Wartość dolarowa wzrosła o 42.5%, ale liczba tokenów spadła o 5%. Żadna z tych obserwacji sama nie dowodzi większej popularności rozwiązania. To właśnie ta rozbieżność powinna ukierunkować kolejne pytanie.

Zbadaj klasyfikację i moment ujęcia

Wpływ środków na giełdę bywa interpretowany jako potencjalna presja sprzedażowa. Interpretacja ta zależy od tego, czy adres odbiorczy rzeczywiście należy do giełdy i czy transfer nie jest wewnętrzną reorganizacją. Nowe adresy depozytowe, rachunki zbiorcze i kontrakty mostów komplikują identyfikację. Oznaczony transfer jest dowodem przemieszczenia środków; przyszła sprzedaż to wniosek.

Testy historyczne powinny wykorzystywać etykiety dostępne w historycznym momencie decyzji. Dodawanie adresów zidentyfikowanych miesiące później może wprowadzić błąd wykorzystania przyszłych informacji. Opóźnienia indeksowania i reorganizacje także wpływają na moment, w którym sygnał stał się widoczny. Testując strategię zakładającą szybki dostęp, zapisuj czas zdarzenia i czas pozyskania danych. W przeciwnym razie analiza może przyznać sobie informacje wcześniej, niż otrzymałby je rzeczywisty obserwator.

Przedstaw jasno konkurencyjne wyjaśnienia

Przydatna notatka ćwiczebna zawiera jeden wskaźnik, jego konstrukcję, dwa alternatywne wyjaśnienia i dowody pozwalające je rozróżnić. Jeśli aktywność gwałtownie rośnie po ogłoszeniu zachęt, porównaj wielkość transakcji, powtarzalność zachowań i ich trwałość po zmianie nagród. Wysyp transakcji o niskiej wartości może odzwierciedlać rzeczywiste eksperymenty, automatyczne zbieranie nagród lub oba zjawiska. Nie narzucaj jednego wyjaśnienia mieszanym zachowaniom.

Traktuj dane jako sposób zawężania hipotez, nie mechanicznego prognozowania cen. Nawet rzeczywisty wzrost sieci nie musi przynosić wartości konkretnemu tokenowi. Opłaty mogą trafiać do walidatorów, użytkowników, firmy tworzącej aplikację albo do żadnego posiadacza tokena. Połącz obserwowalne wykorzystanie z konkretnym roszczeniem ekonomicznym, zanim przejdziesz od pomiaru do wyceny.

Na koniec wybierz jeden wykres i przeredaguj jego tytuł, używając wyłącznie obserwowalnych faktów. Zastąp „inwestorzy akumulują” zmierzoną zmianą sald określonego zbioru adresów. Następnie wypisz założenia potrzebne do uzasadnienia mocniejszego twierdzenia. Oddziela to wiarygodną obserwację od interpretacji i nadaje sporowi sens: czytelnicy mogą zbadać założenie zamiast spierać się o niejednoznaczny nagłówek.

Śledź powrót tej samej grupy, nie tylko wzrost całości

Hipotetyczna aplikacja ma w marcu 1 800 aktywnych adresów, a w kwietniu 3 600. Z marcowej grupy wraca jednak tylko 450. Aktywność miesięczna podwoiła się, podczas gdy udział powracających adresów wynosi 25 procent. Obie informacje mogą być prawdziwe i żadna nie podaje bezpośrednio liczby ludzi.

Najpierw zdefiniuj powrót: dowolna transakcja, udane wykonanie określonej funkcji czy rzeczywista płatność za usługę? Czy odebranie nagrody liczy się tak samo jak korzystanie z produktu? Oddziel okres dopłat od okresu po ich zakończeniu.

Stosuj stałą metodę tworzenia grup. Miesiąc kalendarzowy i trzydzieści dni od pierwszej aktywności to różne okna pomiarowe. Ujawnienie definicji pozwala odróżnić zmianę zachowania od zmiany sposobu liczenia.

Nakładające się roszczenia mogą zawyżać sumę kapitału

Sto jednostek trafia do protokołu A, który wydaje token potwierdzający roszczenie do depozytu. Ten token zostaje następnie zdeponowany w B. Oba protokoły mogą pokazywać po sto, ale suma 200 nie musi oznaczać 200 jednostek niezależnie dostarczonego kapitału.

Narysuj pierwotne aktywo i kolejne roszczenia jako osobne, powiązane pozycje. Wskaźnik brutto może opisywać intensywność wykorzystania systemu, a netto próbować wyeliminować nakładanie się wartości. Oba są użyteczne, jeśli wiadomo, na jakie pytanie odpowiadają.

Podaj też datę wyceny. Stare ilości przeliczone po nowych cenach łączą zmianę rynku ze zmianą aktywności. Klasyfikacja adresu jako klienta, pośrednika lub usługi jest dodatkową interpretacją analityczną, a nie kategorią ekonomiczną gwarantowaną przez konsensus sieci.