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3.6 博彩业：筹码跟踪数据的价值
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前面我们已经讨论了RFID技术是如何应用在零售业和制造业的。RFID技术的用途实际上更广泛，许多应用都会产生大数据。RFID标签的另外一种应用是贴在赌场用的筹码上面。每一个筹码，特别是高价值的筹码都有自己的内置标签，这样赌场就可以通过标签的串行编号实现唯一的识别。
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赌场里用的老虎机已经被跟踪了许多年。一旦我们在老虎机上刷了经常使用的玩家卡或者信用卡，那我们每次搬动手柄按下按键的动作就会被跟踪。当然你的赌注和你赢的钱也会被跟踪。虽然老虎机模式的分析历史悠久，但赌场仍然没有从桌面游戏中捕捉到足够多的细节。现在这个过程正在发生变化，标签已经开始被植入游戏筹码。
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以前赌场会用功能强大的安全摄像头网络跟踪筹码，地勤人员的工作是保证筹码上下左右的移动是合理的。赌台经理要寻找常客，估算他们的平均投注和玩的时间，并给这种常客奖励。虽然赌台经理精于此道，同时还能获得其他人员的帮助，但游戏奖励多多少少总会不够准确。如果被监视的玩家碰巧比平常投注多那么一点或少那么一点，就会发生这种不准确的情况。有些玩家如果认为他们自己正在被监视，他们会利用系统规则增加投注来牟利。
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同类技术可以驱动多种大数据流
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零售商和制造商都使用了RFID技术。博彩行业也是如此。它们使用RFID的方法有许多不同之处，但也有许多相似之处。最有趣的是，一种技术可以在不同的行业使用，形成各个行业独特的大数据源。
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筹码跟踪是一种特殊的RFID应用，除了这个例子外，RFID还有很多其他的应用。这个例子说明了一些底层相同的技术可以支持不同的大数据流，这些大数据流本质相同，但范围和应用却完全不同。让我们兴奋的是，这种基础技术有着完全不同的用处，产生了多种行业里形式各异的大数据。
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使用筹码跟踪数据
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使用筹码标签的一个明显优点是可以准确地跟踪每位玩家下的赌注。标签可以保证玩家在经常性的玩家活动中赚到所有的积分，不会多也不会少。这就给玩家和赌场同时带来了好处。对于赌场而言，资源可以更准确地配置给正确的玩家，过度奖励错误的玩家和过少奖励正确的玩家都会导致有限营销资源的非最优分配，而玩家当然希望他们的积分永远准确无误。
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有了玩家的赌注数据，赌场就可以更好地对玩家进行分类，以理解投注模式。谁会每次先下注5美元，但几乎每隔一段时间就把投注升到100美元呢？谁会每次下注10美元？可以根据这些模式对玩家进行分类。投注模式还能揭示21点博彩游戏中谁在算牌，因为如果玩家使用算牌技巧的话，某种赌注模式就会凸显出来。
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赌场使用筹码跟踪技术，玩家想要主动欺骗赌场将会变得更困难，甚至连庄家想犯错都比较困难。因为筹码的投注和分红都可以被跟踪到，我们可以很容易地回过头来对比视频，检查21点某一次出牌或者分红的结果。即使胳膊和头挡住了我们的视线，看不清楚拿起来或者放下去的筹码，但RFID数据依然可以提供细节信息。赌场可以识别发生的错误或者欺诈。譬如说当庄家往另一个方向看的时候，玩家放下了一笔筹码。
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时段分析可以识别出庄家或玩家犯下异常错误的数目。它可以帮助我们处理欺诈活动，或者对犯下大量简单错误的庄家进行额外培训。筹码计算错误也会因之而下降，统计大量各种面额的筹码是非常单调的工作，人们往往会在这个过程中犯错，RFID支持更快更准确的计算。
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将前面这个例子讲得更深入一点儿，对小偷来说，跟踪每个筹码的举措具有相当强的威慑作用。如果一摞筹码被偷走了，那些筹码的标识就会被标记成“已被偷”。如果有人进来兑换这些筹码，甚至拿着这些筹码坐到桌子旁边，系统就会注意到，并拉响安全警报。如果小偷偷走或者更换了这些筹码，那标签就不能被读取。赌场清楚筹码的ID，它们希望所有的筹码都报告一个合法的ID。如果某个筹码没有报告ID，或者报告的ID不合法，那它们就会采取措施。
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就像其他行业一样，赌场对欺诈行为阻止得越多，分红就会越合理，风险也就会越低。因为费用支出比较少，这样我们就有能力给玩家提供更好的服务和投注赔率。对于赌场和玩家而言，这是双赢。
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3.7 工业发动机和设备：传感器数据的价值
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世界各地安装了许多复杂的机器和发动机，例如，飞机、火车、军车、建筑设备、钻孔设备等。因为造价昂贵，保持这些设备的稳定运转是非常重要的。近些年来，从飞机发动机到坦克等各种机器上也开始使用嵌入式传感器，目标是以秒或毫秒为单位来监控设备的状态。
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监测工作可以做得相当细，特别是在测试和开发过程中。例如，当新的发动机开发出来，就得依靠获取到的足够多的细节信息，来检查发动机是否可以按照预期设定的方式工作。一旦新发动机进入市场，再想更换有缺陷的部件的花费会相当高，因此我们需要事先详细地进行性能分析。监测是一项不断持续的活动。也许我们并不需要持续收集每一毫秒的细节信息，但如果能够收集到大量的细节信息，我们就可以评估该设备的生命周期，识别出重复出现的问题。
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例如，发动机传感器可以收集到从温度到每分钟转数、燃料摄入率再到油压级别等信息，而数据可以根据预先设定的频率获取。当读数频率、读取指标数量和监控项目数量增加时，数据量会迅速增加。为什么我们要关心这一点？下面我们来看一些例子。
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使用传感器数据
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发动机的结构很复杂，有很多移动部件，必须在高温下运转，会经历各种各样的运转状况。因为它们的成本太高，所以期望寿命越长越好。因此，稳定的、可预测的性能就变得异常重要，因为机器的寿命依赖于此。例如，对故障飞机进行保养维修会花掉航空公司或者空军部队一笔不小的钱，但这种事情我们还必须做，因为我们要识别出飞机是否存在安全隐患。因此，飞机或者飞机发动机以及其他设备的停机时间一定要降到最低，航空公司或者空军部队对此都有非常迫切的需求。
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停机时间最小化策略包括准备备件或后备发动机快速割接时需要维修的设备、从诊断结果中快速识别需要更换的部件、针对问题部件投资开发更可靠的新版本。要想有效实施这3种策略，必须得有数据。我们要用数据生成诊断算法，或者用数据作为输入来诊断某个特定的问题。工程部门可以使用传感器数据准确地定位问题的原因，设计新的措施支持更长、更可靠的操作。不管发动机是飞机的，还是船只的，或者是陆地设备的，这些考虑因素都适用。
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通过提取和分析详细的发动机运转数据，我们可以精确地定位那些会导致立即失效的某些模式。然后我们就能识别出会降低发动机寿命的时间分段模式以及更加频繁的维修。多个变量的排列组合数目，特别是一段时间内的排列组合数目，使得这类数据分析活动变成了一项挑战。这个过程不仅会涉及到大数据，就连随之开发出来的分析也会变得异常复杂和困难。以下是我们可以研究的一些问题。
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■ 压力骤然下降是否表示一定就会出问题？
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■ 温度在几小时内持续下降是否意味着还有其他问题？
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