Dalam era digital, transaksi permainan kasino menjadi semakin penting bagi industri perjudian. Dengan adanya kemudahan berbagai opsi permainan online dan sistem pembayaran yang canggih, maka data transaksi permainan kasino menjadi sangat penting untuk di analisis dan dipahami.

Dalam artikel ini, kita akan membahas rancangan database untuk transaksi permainan kasino yang berasal dari provider digital gambling payments systems berbasis U.S. yang meminta anonimitas. Data raw tersebut mencakup masa waktu 6 tahun (2015-2021) dan meliputi lebih dari 300,000 pelanggan serta sekitar 90 juta rekaman transaksi.

Satu bagian data raw tersebut adalah file log transaksi yang merepresentasikan data transaksi pembayaran pelanggan di berbagai merchant perjudian (misalnya online kasino, sportsbook, dan provider lotere). Dalam artikel ini, kita akan menjelaskan file log transaksi dan menyajikan dua subset data yang difilter. Subset-data tersebut meliputi 1 tahun data transaksi pembayaran pelanggan untuk dua brand perjudian: (1) brand yang fokus pada kasino dan (2) brand yang fokus pada olahraga.

Data-data ini akan sangat bermanfaat bagi peneliti dalam bidang studi perjudian dan ilmu perilaku, serta secara umum bagi ilmuwan data dan komputer. Dengan pembayaran digital menjadi semakin penting di industri perjudian, maka data-data ini dapat digunakan untuk menginvestigasi bagaimana perilaku pembayaran individu dapat memberikan informasi tentang perilaku perjudian mereka.

Granularitas dan masa waktu data tersebut menawarkan peluang untuk aplikasikan berbagai teknik ilmu data dan machine learning. Berikut adalah beberapa contoh rancangan database yang dapat digunakan:

• Table 1: Transaksi Pembayaran Pelanggan

• customer_id: Identifikasi pelanggan
• date_time: Waktu transaksi
• amount: Jumlah uang yang dibayar
• merchant_name: Nama merchant perjudian (kasino, olahraga, atau lotere)

• Table 2: Detail Transaksi

• transaction_id: Identifikasi transaksi
• customer_id: Identifikasi pelanggan
• game_type: Tipe permainan yang dimainkan
• stake: Nilai taruhan
• win_loss: Hasil permainan (menang atau kalah)

• Table 3: Pelanggan

• customer_id: Identifikasi pelanggan
• name: Nama pelanggan
• email: Alamat email pelanggan
• phone_number: Nomor telepon pelanggan

Rancangan database di atas dapat membantu dalam mengumpulkan dan menganalisis data transaksi permainan kasino. Dengan menggunakan teknik ilmu data dan machine learning, maka kita dapat menemukan pola-pola yang terkait dengan perilaku perjudian dan memberikan saran untuk meningkatkan efisiensi operasional dan meningkatkan keselamatan pelanggan.

Dalam artikel ini, kita juga akan menjelaskan cara filter subset data menjadi dua: (1) brand kasino-focused dan (2) brand olahraga-focused. Filtered subset data tersebut dapat membantu dalam menemukan pola-pola yang terkait dengan perilaku perjudian dan memberikan saran untuk meningkatkan efisiensi operasional dan meningkatkan keselamatan pelanggan.

Dalam sintesis, rancangan database untuk transaksi permainan kasino dapat membantu dalam mengumpulkan dan menganalisis data transaksi. Dengan menggunakan teknik ilmu data dan machine learning, maka kita dapat menemukan pola-pola yang terkait dengan perilaku perjudian dan memberikan saran untuk meningkatkan efisiensi operasional dan meningkatkan keselamatan pelanggan.