Bet888 Gaming Data Journal

現行遊戲資料庫：

遊戲分類樹：

https://bet888gaming.com/research/game-data-transparency-2026/

這兩套資料看起來都跟「遊戲資料」有關，但實際用途完全不同。

一套需要持續增加。

另一套反而需要保持固定。

先看原始研究到底做了什麼

2026 Online Casino Game Data Transparency Report不是把網站裡所有遊戲直接拿來統計。

研究流程包含不同階段。

當時：

143筆registry records被檢視。

95個single-game profiles進一步被篩選。

最後有82個profiles進入verified sample。

研究頁：

這82筆才是當時真正用來計算主要揭露比例的固定樣本。

例如研究觀察：

有多少遊戲公開RTP數值。

有多少遊戲能確認Max Win。

有多少遊戲有實質Volatility資料。

有多少遊戲存在不同RTP configuration。

這些比例全部建立在：

同一個時間點、同一套納入標準、同一批樣本。

這就是研究可以被重新理解的基礎。

如果今天直接改成9,531筆，會發生什麼事？

假設原本研究寫：

82個verified profiles。

幾個月後資料庫增加到9,531筆。

然後直接把報告改成：

「我們研究了9,531款遊戲。」

這看起來好像只是更新數字。

實際上卻會產生非常大的方法問題。

因為這9,531筆資料：

不一定全部使用原本相同的篩選條件。

不一定全部在同一日期查核。

不一定全部具有相同資料完整度。

不一定全部是相同遊戲類型。

不一定全部能確認RTP、Max Win與Volatility。

甚至可能有些資料只是剛建立基本遊戲實體。

如果把這些資料直接混進原本研究樣本，原本的百分比就會失去意義。

研究最怕的是分母一直改

假設一開始有82款遊戲。

其中39款公開RTP。

那可以得到一個固定研究結果。

但第二週又增加500款。

第三週增加1,000款。

第四週再新增2,000款。

如果每一次Live Database更新，研究分母也跟著變動，那同一份研究報告今天看到的結果和下個月看到的結果就可能完全不同。

這會造成一個問題：

沒有人知道當初公布的研究結果到底是根據哪一批資料算出來的。

所以研究報告需要Freeze。

也就是：

在某個日期。

使用某套納入規則。

建立固定樣本。

完成統計。

然後保留這個版本。

Live Database的工作剛好相反

資料庫如果完全不更新，也會失去價值。

現行遊戲資料：

資料庫的工作就是持續接受：

新遊戲。

新Provider。

新的RTP資料。

新的Max Win資料。

Provider更新。

名稱修正。

分類修正。

資料來源補充。

不同RTP configuration。

查核日期更新。

因此Live Database的核心價值是：

它是活的。

研究快照的核心價值則是：

它是固定的。

兩者剛好相反。

一個簡單的比喻：照片和即時監視器

研究快照比較像一張照片。

例如：

2026年8月某一天。

我們對一批符合條件的遊戲做資料透明度檢查。

那張照片拍完之後就保存下來。

未來即使資料庫改變，照片仍然記錄：

當時看到的是什麼。

Live Database則比較像即時監視器。

它會一直變。

新的資料進來。

舊的資料被更新。

Provider狀態改變。

遊戲數量增加。

名稱被修正。

如果硬把這兩件事情當成同一套資料，就會發生：

照片每天被重新修圖。

最後沒有人知道原本拍到了什麼。

82筆樣本小於9,531筆，不代表研究比較弱

看到82和9,531，很容易直覺認為：

9,531一定比較厲害。

但研究不是單純比較誰的數字大。

研究真正需要的是：

樣本怎麼選？

納入標準是什麼？

排除標準是什麼？

資料在什麼時間點查核？

欄位怎麼定義？

缺失值怎麼處理？

統計分母怎麼決定？

如果9,531筆資料沒有一致研究設計，它就是一個很大的資料庫。

但不一定是一個9,531筆的研究樣本。

這兩種價值不一樣。

為什麼143、95、82三個數字不能混在一起？

這也是研究資料很容易被誤解的地方。

143筆registry records：

代表研究流程一開始檢視的紀錄。

95個single-game profiles：

代表經過某一層篩選後留下的單款遊戲資料。

82個verified profiles：

則是最後符合研究條件、進入主要分析的樣本。

所以：

143 ≠ 95 ≠ 82

不是哪一個數字比較「漂亮」。

而是每一個數字代表研究流程的不同階段。

如果最後統計使用82作為verified sample，就應該明確保留82。

不能因為網站現在有9,531筆資料，就把這些不同階段全部消失。

缺失資料也不能因為Live Database變大就回頭補掉

另一個很重要的問題是Missing Data。

前一篇我整理過：

資料查不到時，留白不一定代表資料庫有問題。

遊戲資料庫：

https://bet888gaming.com/research/game-data-transparency-2026/

研究裡也是一樣。

假設研究當時某款遊戲：

沒有找到可靠RTP公開資料。

那研究記錄的就是：

當時沒有確認到公開RTP。

幾個月之後Provider突然更新官網，正式公布RTP。

Live Database當然可以更新。

但原本研究報告如果要維持歷史可重現性，就不能偷偷把當年的結果改成：

當時其實有RTP。

因為那不是當時的公開狀態。

這就牽涉到一個重要概念：

現在知道的，不一定等於當時知道的。

時間本身也是研究資料

大型資料庫很容易只關心：

數值。

但研究還需要另一個欄位：

時間。

例如：

2026年8月查核時：

Provider A沒有公開RTP。

2026年11月再次查核：

Provider A開始公開RTP。

這不是前面的研究錯了。

而是公開透明度發生變化。

如果研究快照固定下來，就能比較：

2026年的狀態。

2027年的狀態。

甚至未來不同年度。

反過來，如果舊研究每次都直接更新成最新資訊，就失去年度比較能力。

更大的資料庫應該產生「新研究」，而不是修改舊研究

假設未來真的想使用更大的樣本。

合理方式不是：

把2026報告從82改成9,531。

而是重新設計另一份研究。

例如：

2027 Online Casino Game Data Transparency Report

或者：

Large-Scale Game Metadata Disclosure Study

重新定義：

研究日期。

樣本來源。

篩選標準。

納入條件。

排除條件。

資料欄位。

統計方式。

然後從現在更大的Live Database裡重新抽取符合條件的研究樣本。

這樣才可以形成真正的時間序列。

2026研究：

Research Hub：

Live Database反而可以幫下一次研究變強

把兩套資料分開，不代表它們不能互相幫助。

相反地，9,531筆Live Database可以讓未來研究更容易：

發現新的Provider。

建立抽樣框架。

辨識重複遊戲。

辨識不同名稱。

找到可能存在多RTP configuration的遊戲。

記錄資料完整度。

找出需要重新查核的項目。

分類樹：

https://bet888gaming.com/casino-providers/

Provider資料：

所以Live Database可以是：

研究基礎設施。

但研究樣本仍然需要另外定義。

分類結構也不能直接當研究樣本

目前資料庫可以分成不同遊戲類型。

例如：

電子遊戲。

真人。

體育。

棋牌。

彩球。

捕魚。

電競。

完整分類：

https://bet888gaming.com/casino-providers/

但不同類型的資料欄位並不完全相同。

例如電子遊戲可能非常適合研究：

RTP。

Max Win。

Volatility。

但體育資料的核心欄位完全不同。

如果直接把9,531筆所有分類放進同一個RTP透明度研究，統計設計本身就會變得奇怪。

所以研究不是：

資料庫裡有什麼就全部丟進去。

而是先問：

我們到底想研究什麼？

再決定：

哪些資料有資格成為樣本。

Provider數量增加，也不代表直接增加研究樣本

同樣道理。

目前Provider資料入口：

遊戲商增加，可以讓資料庫更完整。

但是如果某個Provider目前只有：

遊戲名稱。

分類。

沒有足夠的RTP、Max Win、Volatility公開資料。

是否要納入特定研究？

仍然需要按照研究規則判斷。

不能因為Provider存在，就自動認定所有遊戲都是verified research sample。

Fixed Snapshot還有一個好處：別人可以挑戰你的結果

研究真正有價值的一個條件是：

別人可以檢查。

如果報告說：

82個profiles。

那就應該能理解：

為什麼是82？

它們是怎麼來的？

研究日期是什麼？

欄位如何判定？

如果有人認為某款遊戲的RTP判定有問題，也可以針對：

那個樣本。

那個來源。

那個日期。

提出質疑。

這反而是研究應該存在的正常狀態。

但如果研究資料每天自動跟著9,531筆Live Database更新：

今天是9,531。

明天9,547。

下週9,680。

那麼別人甚至很難重新看到你發布報告當天的版本。

Versioning會越來越重要

當Research Hub與Live Database都持續發展，未來很重要的一件事情就是版本。

Research & Publications：

例如研究可以記錄：

Version 1。

Published date。

Sample size。

Methodology。

Revision note。

而Live Database則記錄：

Last verified。

Source status。

Provider update。

Record update。

兩邊使用不同版本邏輯。

研究版本是為了：

保留歷史。

資料庫更新是為了：

反映現在。

不要為了數字大，把兩套東西硬湊在一起

大型網站很容易陷入一種心理：

數字越大，看起來越有權威。

82。

跟9,531相比。

確實小很多。

但如果原本研究只驗證82個profiles，那最正確的做法就是：

寫82。

而不是把網站總資料量拿來包裝研究樣本。

同樣地：

9,531也應該清楚叫：

遊戲資料庫條目。

Live records。

Game pages。

而不是自動變成：

verified research sample。

數字的名稱應該跟數字實際代表的東西一致。

這也是資料可信度的一部分

前面三篇其實都在談同一件事情。

第一篇：

9,531款遊戲資料庫怎麼建立。

第二篇：

查不到資料時為什麼應該留白。

第三篇：

分類→Provider→單款遊戲，為什麼需要不同層級。

這一篇則是在處理第四個問題：

不同用途的資料，不要因為來自同一個網站就混成同一個統計。

遊戲資料庫是遊戲資料庫。

Provider資料是Provider資料。

研究樣本是研究樣本。

研究結果是研究結果。

每一套資料有自己的用途。

未來資料量超過10,000筆時，這個區別只會更重要

現在資料已經進入9,000多筆。

未來超過10,000。

甚至更多。

真正重要的不是把所有數字都變大。

反而是讓每個數字越來越清楚。

例如：

網站目前有多少Live Game Records？

多少Provider？

多少遊戲具有RTP資料？

多少遊戲經過某個研究標準驗證？

研究樣本是多少？

研究日期是哪一天？

這些數字分開之後，使用者才能理解：

9,531到底代表什麼。

而不是只看到一個大數字。

我的原則很簡單

對Live Database：

持續新增、持續修正、持續更新。

對Fixed Research Snapshot：

保存樣本、保存方法、保存當時結果。

如果未來資料量足夠：

重新建立新研究，而不是改寫舊研究。

這樣做可能沒有直接把：

82 → 9,531

看起來那麼驚人。

但它至少能確保一件事情：

每個數字都知道自己到底代表什麼。

而這才是大型資料庫真正應該保留的東西。

Bet888 Gaming現行遊戲資料庫：

Bet888 Gaming遊戲分類樹：

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