Tout le monde qui fait de l'analyse de données on-chain le sait, il faut beaucoup de temps pour créer un tableau de bord complexe à partir de zéro. Dans le travail réel, la plupart du temps, il s'agit simplement de vouloir rapidement voir une tendance ou de vérifier un certain jugement, puis de passer à autre chose.
Glint Analytics a cette fois-ci directement mis en place des modèles prédéfinis. Pas besoin de se casser la tête avec des configurations compliquées, il suffit de choisir un modèle approprié dans la bibliothèque de modèles - toutes les dimensions de données nécessaires sont déjà configurées, le temps gagné permet de surveiller plusieurs projets.
Cette approche qui simplifie des opérations complexes en les rendant prêtes à l'emploi est en effet une nécessité pour les professionnels de l'analyse on-chain. Après tout, l'efficacité est la première force de production, personne ne veut passer tout son temps à construire des outils.
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AirdropHarvester
· Il y a 7h
Merde, enfin quelqu'un le fait, utiliser un tableau de bord, c'est vraiment une torture
N'est-ce pas mieux d'utiliser un modèle tout prêt ? Doit-on forcément tout faire à partir de zéro ? Gaspillage de temps
Attends, cette chose est-elle vraiment prête à l'emploi ou encore une astuce marketing ?
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Token_Sherpa
· Il y a 7h
Honnêtement, l'argument des "modèles de gain de temps" semble un peu superficiel quand la moitié de ces tableaux de bord ne capturent toujours pas correctement la mécanique de la vélocité des tokens. Ouais, une configuration plus rapide, c'est sympa, mais entrée de mauvaise qualité = sortie de mauvaise qualité, non ? J'ai vu trop d'analystes mal interpréter les pièges de vélocité en pensant qu'ils repéraient de l'alpha.
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MissedAirdropBro
· Il y a 7h
Sans exagérer ni critiquer, quelqu'un a enfin fait les choses correctement. Avant, ce piège était vraiment quelque chose, on passait des heures à régler les paramètres.
L'idée de la bibliothèque de modèles est géniale, elle permet d'éviter une foule d'efforts inutiles. On peut faire plus de travail qui doit être fait, c'est ça le progrès.
Pour être honnête, la qualité des outils se mesure à combien de temps inutile on peut économiser, Glint a vraiment touché le cœur du problème cette fois.
Il aurait déjà dû y avoir une telle solution, sinon tout le monde ne fait que réinventer la roue, c'est trop gaspilleur.
Être convivial pour les paresseux est vraiment une productivité, qui ne voudrait pas avoir plus d'opportunités sur plusieurs chaînes?
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OnChainDetective
· Il y a 7h
Cette bibliothèque de modèles est en effet pratique, mais je dois dire, comment les dimensions des données sont-elles préconfigurées ? Qui a défini ces indicateurs ?
Est-ce que le transfert de baleine peut être surveillé en temps réel ? J'ai le plus peur d'être piégé par une latence de quelques secondes.
Tout le monde qui fait de l'analyse de données on-chain le sait, il faut beaucoup de temps pour créer un tableau de bord complexe à partir de zéro. Dans le travail réel, la plupart du temps, il s'agit simplement de vouloir rapidement voir une tendance ou de vérifier un certain jugement, puis de passer à autre chose.
Glint Analytics a cette fois-ci directement mis en place des modèles prédéfinis. Pas besoin de se casser la tête avec des configurations compliquées, il suffit de choisir un modèle approprié dans la bibliothèque de modèles - toutes les dimensions de données nécessaires sont déjà configurées, le temps gagné permet de surveiller plusieurs projets.
Cette approche qui simplifie des opérations complexes en les rendant prêtes à l'emploi est en effet une nécessité pour les professionnels de l'analyse on-chain. Après tout, l'efficacité est la première force de production, personne ne veut passer tout son temps à construire des outils.