最近試用了可搜集App數據的工具 #AppAnnie
App Annie是全球權威App分析工具，除了會發表App趨勢報告，也提供多種數據分析維度，以下分享4點有趣的功能，希望對需要監測App數據的人有所幫助。
1.熱門App排行榜：系統將App分類為遊戲、社交、購物等類別，使用者可得知目前App Store, Google Play甚至Amazon上的熱門下載App，來了解市場的最新趨勢。
2.多維度定義競品：將App依用戶變現、用戶注意力、使用黏性、參與深度、成長階段五種不同維度排名，幫助使用者了解各領域競品的強項與弱項，例如遊戲「Brawl Stars」在用戶注意力表現排第一名，而在用戶變現的維度卻降到第三，表明此App的變現機制有進步空間。
3.關鍵詞搜索：能顯示特定App在某個關鍵詞的排名與流量，作為優化關鍵詞的參考。
4. 遊戲詳細分類：App Annie特別對遊戲進行更細緻的分類，如「硬核」、「休閒」、「博彩」，其下又各自有更詳細的類別，可看到各類別中下載量最高的遊戲，了解玩家對不同遊戲的偏好。在進階版本中，甚至可以看到自己與同類別遊戲的共同用戶有多少，藉此判斷該從哪個遊戲搶攻玩家。
以上功能分享給各位，有興趣的人可以去免費使用，尤其是身處手遊產業的人，AppAnnie提供了特別的分析維度，或許可以做為優化App排名的參考。
工具連結：https://www.appannie.com/en/
維度定義 在 Re: [其他] 基底空間-向量維度的數目該如何判斷？ - 看板Math 的推薦與評價
寫在前頭：
這篇文是功德取向，最近做太多壞事了...Orz
有任何小瑕疵的地方，還請各位大大不吝指教
寫在前頭之後：
原po的觀念錯的有點多，小弟我直接po篇定義和例子比較清楚，
因為我省略一些符號和嚴謹的數學定義，所以我想相信閣下一定能接受吧！
但恕小弟我可能無法回應你對於這篇文章的疑問，因為書本都有寫。
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符號：(因應bbs無法打出某些數學符號)
A,b 是兩集合, c是元素
"A ㄈ B" 代表 "A包含於B" 或說 "A是B的子集"
"c ε A" 代表 "c屬於A" 或說 "c是A的元素"
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在這邊，僅解釋佈於|R上的向量空間的相關定義，但其實都差不多
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給定一個佈於實數|R的向量空間(V, +, ‧)，
其中+是維向量加法, ‧是純量乘法，(為方便，純量乘法‧在下面可能會忽略)
令 v_1, v_2, ..., v_n ε V,
a_1, a_2, ..., a_n ε |R.
S = {v_1, v_2, ..., v_n}, 顯然的, S ㄈ V
定義
￣￣
1.線性獨立
若 a_1‧v_1 + a_2v_2 + ...+ a_nv_n = 0 => a_1 = a_2 = ...= a_n = 0
則我們稱 v_1, ..., v_n 是線性獨立 or
S是線性獨立集
白話：若v_1, ...,v_n的線性組合為零，則線性組合的係數通通要是零
2.線性相依
若v_1, v_2, ..., v_n不是線性獨立，則稱作線性相依
(若S不是線性獨立集，則稱為線性相依集)
透過嚴謹的邏輯，線性相依的數學語言為：
存在a_1, ..., a_n ε |R 且 a_1, ..., a_n不全為零
使得 a_1v_1 + a_2v_2 + ...+ a_nv_n = 0
3.生成/織成
若對於任何 c ε V, 存在 a_1, ..., a_n ε |R 使
c = a_1v_1 + a_2v_2 + ...+ a_nv_n
則我們稱v_1, v_2, ..., v_n 生成/織成 V or
S 是V的一個生成集
白話：V上的任何元素都可以用S裡面的東西的線性組合來表示
若S = {v_1, v_2, ..., v_n}，
則符號上記做 span(S) = span({v_1, v_2, ..., v_n}) = V
4.基底
若S同時是線性獨立集合又是生成集，則S稱作V的一個基底
(絕大多數情況下，基底並不唯一，但，裏頭的元素個數必相同)
注意：有些書把基底定義成"最大"的線性獨立集，但這些都等價
5.維度
一個向量空間的維度，定義為其基底的個數
例子
￣￣
1. B = {(1,0,0), (0,1,0), (0,0,1)} 是 |R^3 是一個基底
驗證：
1) 線性獨立
因為，若a‧(1,0,0) + b‧(0,1,0) + c‧(0,0,1) = (0,0,0)
我相信你很明顯的看的出來， a = b = c = 0
所以 B 是線性獨立集
2) 生成
對於任何一個 |R^3 上的元素 (a,b,c)
(a,b,c) 一定可以寫成 a‧(1,0,0) + b‧(0,1,0) + c‧(0,0,1)
i.e., (a,b,c) = a‧(1,0,0) + b‧(0,1,0) + c‧(0,0,1)
所以 B 是生成集
∴ B 是 |R^3 的基底，且 B 的元素個數是3，所以 |R^3 是 3維
2. B = {(-1,0,0), (0,-1,0), (0,0,-1)} 是 |R^3 上的一個基底
試著驗證看看吧！
3. B = {1, x, x^2} ㄈ P, 其中 P 代表由佈於實數的多項式所構成的向量空間
B 是線性獨立集 但 不是P上的生成集
驗證：
1) 線性獨立
若 a + bx + cx^2 = 0, 很明顯的, a = b = c = 0
2) 無法生成
舉個例，像 x^3 ε P，但 x^3 沒辦法由 1, x, x^2的線性組合得到
注意：P是一個無窮維的向量空間
4. 若 P_2 = span({1, x, x^2})，則{1,x,x^2}是 P_2 這個向量空間的基底
驗證：
1) 線性獨立
剛剛證過了
2) 生成
因為P_2是由{1, x, x^2}生成的，所以很明顯的，{1, x, x^2}是P_2上的生成集
∴ {1, x, x^2} 是 P_2 的基底，且其元素個數是3，所以 P_2 是 3維
注意：P_2 = 所有佈於實數的2次多項式所構成的向量空間
5. {1, x, x^2+1} 也是 P_2 的一個基底
自己想想吧！
性質(關於線性獨立、生成、基底和維度的幾個敘述)
￣￣
若已知 V 是 n 維向量空間，B ㄈ V 是V的子集
1.
若 B 生成 V 且 B 有 n 個元素，則 B 是 V 的基底
2.
若 B 是線性獨立集且 B 有 n 個元素，則 B 是 V 的基底
回憶基底的定義
若 B 是V的生成集且線性獨立， 則 B 是 V 的基底
所以上述三項敘述可以綜合成：
若下列三者，有兩者成立，則第三個自動成立，換句話說，則 B 為 V 的基底，
(a) B 生成 V
(b) B 是線性獨立
(c) B 有 n 個元素
※ 引述《peterchen119 (PeterChen)》之銘言：
: ※ 引述《peterchen119 (PeterChen)》之銘言：
: : 題目：請問以下基底為向量空間的幾維度？
我認為，閣下題目一定有給錯，因為(3)不是基底
: : (1) 1 , x , x^2
: : (2) 1-x , x , (x^2)-1
: : (3) x , x+x^2 , x^2
: : (4) 1 , x-1 , x+x^2 , x^2
: : (5) x , x^2
: : 答案：沒有答案，只能知道(1)為3維度空間向量。
: : 小弟實在無法下筆與思考該如何判斷，麻煩版上前輩們能不吝嗇指導，謝謝！
: 前情提要，這題的問題應該改成：【此些向量空間為基底的幾維度】
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認真說，閣下最大的問題是沒有把問題說明清楚，
你要問的問題應該是：以這些向量所生成的向量空間，其維度是幾維
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