#metrics

Die langfristige On-Chain-Ökonomie von Bitcoin als Zeitreihe, bereitgestellt aus dem öffentlichen blockchain.com-Charts-Feed. Während Snapshot-APIs den aktuellen Kettenzustand melden, liefert diese API die Historie: wie sich Hashrate, Mining-Schwierigkeit, Miner-Einnahmen, tägliche Transaktionsanzahl, Transaktionsgebühren, Marktpreis, Marktkapitalisierung, zirkulierendes Angebot, Mempool-Größe, durchschnittliche Blockgröße, geschätztes On-Chain-Transaktionsvolumen, tägliche eindeutige Adressen, UTXO-Anzahl und mediane Bestätigungszeit über Monate und Jahre entwickelt haben. Der Metrik-Endpunkt gibt die vollständige tägliche Zeitreihe einer Metrik über ein ausgewähltes Fenster (30 Tage bis alle Zeiten) mit zusammenfassenden Statistiken zurück – erster, letzter, Änderung, prozentuale Änderung, Minimum, Maximum und Durchschnitt. Der neueste-Endpunkt gibt den aktuellen Wert einer Metrik mit ihrer Änderung gegenüber dem vorherigen Wert und gegenüber 30 Tagen zurück. Der Metriken-Endpunkt listet jede verfügbare Metrik mit ihrer Einheit und Kategorie auf. Dies ist die historische und Chart-Ansicht der Bitcoin-Netzwerkökonomie – abweichend von den Live-Mempool-Snapshot-, Multi-Chain-Netzwerkstatistik- und Preis-Feed-APIs im Katalog. Live, kein API-Key auf der Upstream-Seite, nichts gespeichert.

api.oanor.com/bitcoinmetrics-api

Live Bitcoin On-Chain-Ökonomie und Netzwerkaktivitätsstatistiken, basierend auf dem offenen blockchain.com-Datensatz – die Makro-On-Chain-Ebene, keine rohen Adress- oder Mempool-Abfragen: eine Live-Netzwerkmomentaufnahme (24h Transaktionsanzahl und USD-Volumen, Hashrate, Marktpreis und -kapitalisierung, insgesamt geschürfte Versorgung, Einnahmen der Miner), die historische Zeitreihe jeder kuratierten On-Chain-Metrik (aktive Adressen, Transaktionsvolumen, UTXO-Set-Größe, Mempool-Größe, Miner-Einnahmen, Gebühren und mehr), der Katalog verfügbarer Metriken und der Ausgabestatus von Bitcoin (insgesamt geschürft, Anteil am 21M-Limit, aktuelle Blockbelohnung und geschätzte nächste Halbierung).

api.oanor.com/bitcoinstats-api

Classifier-evaluation maths as an API, computed locally and deterministically. The confusion endpoint turns the four cells of a binary confusion matrix — true and false positives and negatives — into the full metric suite: accuracy, precision, recall (sensitivity), specificity, the F1 score, the Matthews correlation coefficient (robust to class imbalance), balanced accuracy, negative predictive value, the false-positive and false-negative rates and the prevalence. The diagnostic endpoint applies Bayes' theorem to a medical or screening test: from its sensitivity, specificity and the prevalence (pre-test probability) it gives the positive and negative predictive values, the positive and negative likelihood ratios and the diagnostic odds ratio. The fbeta endpoint computes the Fβ score from precision and recall (or from the raw counts) for any β — β = 1 is F1, larger β weights recall, smaller β weights precision. Metrics whose denominator is zero are returned as null rather than erroring. Everything is computed locally and deterministically, so it is instant and private. Ideal for machine-learning, data-science, medical-testing and analytics app developers, model-evaluation and screening tools, and statistics education. Pure local computation — no key, no third-party service, instant. Live, nothing stored. 3 endpoints. This is classifier evaluation; for descriptive statistics and regression use a statistics API and for hypothesis tests an inference API.

api.oanor.com/classifier-api