一文教你：如何成为真正的Web 3数据分析师？

原标题 | 方法论、工具与团队：如何成为一名Web3数据分析师？作者 | Andrew Hong译者 | GaryMa 吴说区块链本文假设你是一个刚接触web3的数据分析师，开始组建你的 web3 分析团队，或者刚刚对 web3 数据产生兴趣。无论采用哪种方式，你都应该已经大致熟悉了 APIs、数据库、转换和模型在 web2 中的工作方式。在这本新指南中，我将尽量简明扼要地阐述我的三个观点:数据思考让我们先总结一下如何在 web2 中构建、查询和访问数据（即访问 Twitter 的 API）。我们有四个步骤来简化数据渠道:当数据是开源的时候，唯一需要的步骤是在转换完成之后。Kaggle（1000个数据科学/特征工程竞赛）和 hugs Face（26,000 个顶级 NLP 模型）等社区使用一些公开的数据子集来帮助企业构建更好的模型。有一些特定领域的情况，比如在前面的三个步骤中开放数据的开放街道地图，但是它们仍然有写权限的限制。我想声明的是，我只是在这里谈论数据，我并不是说 web2 完全没有开源。像大多数其他的工程角色一样，web2 数据有大量的开源工具来构建他们的管道（dbt, apache, TensorFlow）。我们仍然在 web3 中使用所有这些工具。总之，他们的工具是开放的，但他们的数据是封闭的。Web3 也将数据开源，这意味着不再只有数据科学家在开放环境下工作，分析工程师和数据工程师也在开放环境下工作！每个人都参与到一个更连续的工作流程中，而不是一个几乎是黑盒的数据循环。工作的形式已经从 web2 数据大坝到 web3 数据河流、三角洲和海洋。同样重要的是需要注意，生态系统中的所有产品都会同时受到这个循环的影响。让我们看一个 web3 分析师如何一起工作的例子。有几十家交易所使用不同的交易机制和费用，允许你将代币 A 交换为代币 B。如果这些是典型的交易所，如纳斯达克，每个交易所将报告自己的数据在 10k 或一些 API，然后其他一些服务，比如 capIQ，会把所有交换数据放在一起，然后收取费用，让你访问他们的 API。也许有时候，他们会举办一次创新竞赛，这样他们就可以在未来收取额外的数据/图表功能。在 web3 交易所中，我们有这样的数据流：由于共享的生态系统，讨论、协作和学习在一个更紧密的反馈循环中发生。我承认这有时会让人难以承受，我认识的分析师基本上都在轮换数据耗尽。然而，只要我们中的一个人继续推动数据向前（例如，某人创建了插入 DEX 查询），那么其他人都会受益。它并不总是必须是复杂的抽象视图，有时它只是实用功能，如使它容易搜索 ENS 反向解析器或工具的改进，如自动生成大多数 graphQL 映射与一个 CLI 命令！所有这些都可以被每个人重用，并且可以在某些产品前端或您自己的个人交易模型中进行 API 的使用。虽然这里开启的可能性是惊人的，我确实承认，轮子还没有平稳地运行。与数据工程相比，数据分析师/科学领域的生态系统仍然很不成熟。我认为有以下几个原因：数据工程是web3多年来的核心焦点，从客户端 RPC API 的改进到基本的 SQL/graphQL 聚合。像 theGraph 和 Dune 这样的产品就是他们在这方面所付出努力的例证。对于分析师来说，要理解 web3 独特的跨协议关系表是非常困难的。例如，分析人员可以理解如何只分析 Uniswap，但却很难在混合中添加聚合器、其他 DEXs 和不同的代币类型。最重要的是，实现这一切的工具直到去年才真正出现。数据科学家通常习惯于收集原始数据并独自完成所有的工作（建立他们自己的管道）。我认为他们不习惯在开发初期与分析师和工程师进行如此密切和公开的合作。对我个人来说，这花了一段时间。除了学习如何协同工作之外，web3 数据社区还在学习如何跨这个新的数据堆栈工作。你不再需要控制基础设施，或者慢慢地从 excel 构建到数据池或数据仓库，只要你的产品上线，你的数据就会到处上线。你的团队基本上是被扔到了数据基础设施的最深处。数据工具以下是一些数据工具汇总：下面我们看看每种类型以及用法：交互+数据源：这主要用于前端、钱包和较低层次的数据摄取。1客户端：虽然以太坊的底层实现是相同的，但每个客户端都有不同的额外特性。例如，Erigon 对数据存储/同步进行了大量优化，Quorum 支持隐私链。查询+数据映射：这一层中的数据要么作为 URI 在合约中引用，要么来自使用合约 ABI 将交易数据从字节映射到表模式。合约 ABI 告诉我们合约中包含哪些函数和事件，否则，我们只能看到部署的字节码（没有这个 ABI，你无法反向工程/解码合约交易）。如果没有强大的、杰出的社区来配合这些工具，web3 就不会出现！我们可以看到每种类型对应的杰出社区：注：以上 DAO 的参与联系方式详看原文。每个社区都做了大量的工作来改善 web3 的生态系统。毫无疑问，拥有社区的产品将以 100 倍的速度增长。这仍然是一个被严重低估的竞争优势，我认为除非人们在这些社区中建立了一些东西，否则他们不会获得这个优势。数据团队不用说，你也应该在这些社区中寻找可以加入你的团队的人。让我们进一步分析重要的web3数据技能和经验，这样你就能真正知道你在搜索什么。如果你想被雇佣，把这看作是你追求的技能和经验！至少，分析师应该是 Etherscan 侦探，知道如何阅读 Dune 仪表盘。这可能需要 1 个月的时间来适应悠闲的学习，如果你真的要疯狂学习，则需要2周的时间。除此之外，你还需要考虑更多的内容，特别是时间分配和技能转移。记住，知道如何使用这些工具并不重要，每个分析师或多或少都应该会写 SQL 或创建数据仪表盘。这一切都是关于如何做出贡献并与社区合作。如果你正在面试的人不是任何 web3 数据社区的一员（而且似乎对这一块没有任何兴趣），你可能要问问自己这是否是一个危险信号。