Biên tập | GaryMa Wú nói về blockchain
Liên kết bài viết gốc:
https://www.placeholder.vc/blog/2025/4/16/combined-metrics-for-tracking-smart-contract-networks
Bảng điểm chỉ số kết hợp:
https://lookerstudio.google.com/u/0/reporting/dac13f86-66d6-4251-bdd2-e9b06b04614e/page/p_rq3sjkssqd
Một lợi thế lớn của mạng blockchain so với các nền tảng số khác là dữ liệu tài sản và giao dịch trên chuỗi đều được công khai. Điều này cho phép chúng ta theo dõi gần như thời gian thực hiệu suất của các mạng ở nhiều chỉ số khác nhau. Phương pháp đáng tin cậy nhất để đánh giá mức sử dụng thực tế của một chuỗi là tập trung vào các chỉ số riêng lẻ, tốt nhất là chi tiết đến ứng dụng hoặc nhóm người dùng cụ thể. Tuy nhiên, trong thực tế không phải lúc nào cũng làm được như vậy. Với sự gia tăng số lượng mạng và khối lượng dữ liệu trong những năm qua, để đơn giản hóa quá trình theo dõi mà không mất chi tiết, chúng ta cần phải thực hiện các hình thức tổng hợp khác nhau. Bài viết này giới thiệu một nỗ lực tổng hợp cao.
Từ góc độ vĩ mô, việc so sánh blockchain (cụ thể hơn là các mạng hợp đồng thông minh) về cơ bản có thể chia thành bốn loại dữ liệu: chỉ số nhà phát triển, chỉ số mạng, chỉ số sử dụng và chỉ số tài chính. Bảng 1 dưới đây liệt kê các ví dụ cho mỗi loại (không phải gồ toàn b), để nhấn mạnh tính cần thiết của việc "phải theo dõi đồng thời nhiều chỉ số".
Bảng 1 Chỉ số blockchain (danh sách không đầtoàyn)
Sử dụng chỉ số kết hợp để tăng hiệu quả so sánh
Một cách để tăng hiệu quả so sánh giữa các chuỗi là kết hợp nhiều điểm dữ liệu, chẳng hạn như xây dựng tỷ số hoặc chỉ số phức hợp. Để minh họa cách xây dựng các chỉ số kết hợp này, bài viết chọn năm dữ liệu tài chính bằng đô la hiện đang được quan tâm nhất:
● Tổng giá trị khóa (TVL)
● Phí
● Giá trị vốn hóa stablcoinec>Ồng thuần quaầu nối xuyên chu�(N thuần của tài sản qua cnp stronguyênbbỗ trọ>:
Bất kỳ ch���ết nào về cơ bản đều đlà một xxử lý trừu tƯợng, chỉ nên sử dụng khiểu rõ mục đích và giới hạcủa hỤc đcủa việc "kết hợp năm chchỉ số" ở phải làay thế việc theo dõi từng chỉ số riêng lẻ,àm nhanh chphát hiện "mạch kinh tế" của mạng và sự thay đổi đáng kểng thị phần mà không cần phải xem dữ liệu gốc liên tục. Các hạn chế cụ thể sẽ được trình bày chi tiết trong phần cuối.
Phương pháp và kết quả
Do tính biến động hngàyy củaócác ỉ ênkhi so sánh, nên mở rộng khung thời gian và đồng thời xemá trị tuyệt đối và tốc độ tăng trưởng. Khung thời gian phụ thuộc vào mục tiêu nghiên cứu: là theo dõi xu hướng dài hạn hay tập trung vào các thay gđngắBàiậpào ngắn hạn, do đó:
● ung giá trị trung bình 30 ng(ày bốn chỉ số đầu tiên) và luồng thuthucầ30 (chỉ số thứm m.
● <>ng� 3strong cpỷệ ttưần WoW): tính toán bằng giá trị trung bình 7 ngày cho bố�� sốu vàồần qua ccầbằng luồng 14 ngày.
● Tảất cả dữ liệu đều lấy từ ảnh chụp hàng ngày của Artemis hoặc DefiLlama.
Xây ldựmngể�tổp p>Dễ dàng dàác địnhị tương đđối của các mạng trong "quy mô 30ng và tăng trưngưần Wbchuyển đổi đổnăm chại chỉ số thnhóểổng. Sử dụng hai ngày 2025--01-13 và 2025-04-07 làm víng dụ, hiển thị thứ hạng qquy mô tương đối khá ổn trong kcăởtăấtến .
Bảng 4,5 hiển thị điểm tng tại hai ngày này.
[Phần còn lại của bản dịch tương tự, giữ nguyên cấu trúc và ý nghĩa của bản gốc]
