《数据掘金 电子商务运营突围》，作者谭磊
《数据掘金》-电子商务运营和数据
《数据掘金》- 我们需要知道的数据分析
《数据掘金》- 我们需要知道的数据挖掘
《数据掘金》- 数据分析和数据挖掘工具的选择
《数据掘金》- 电子商务数据运营
《数据掘金》- 数据运营的方法（上）
《数据掘金》- 数据运营的方法（下）
《数据掘金》- 流量
《数据掘金》- 用户行为分析
《数据掘金》- 挖掘客户价值
《数据掘金》- 后记
这里主要是一些模型介绍，关于用户的
用户生命周期模型
用户从了解我们的产品，到使用我们的产品，购买我们的产品，最终经过一段时间，可能会遗忘，选择新的产品。
我们其实期望用户一直使用我们的产品，一直保持活跃，最好还可以给我们传播，吸引新用户，所以，我们需要使用各种运营策略来让用户活跃。
RFM模型
之前写过，就是从三个维度来分析用户，还可以延伸，参考之前的文章：
我们的RFM
用户行为分析
这里说的是用户的访问日志，用户基础信息，地理信息，用户来源，浏览历史...
WAMM模型
WAMM，Web Analytics Maturity Model，网站分析成熟模型，这个模型可以直观的展示企业在网页分析应用的成熟度。
WAMM在六个不同的维度上进行评估。
- 管理层的接受度
- 工具、技术和数据的整合度
- 目标
- 持续改进和方法
- 范围
- 团队和专业度
KPI的SMART原则
KPI指标的制定，也有一个规律可循，比如SMART原则，可以帮助我们，我记得之前写过，但是刚刚翻了下，没找到，这里再记录下。
S Specific 指定的
我们可以梳理指标的定义，明确指标所涉及的人员M Measurable 可衡量的
就是说可以量化的A Achievable 可完成的
KPI不是定义出来看的，我们会有一个目标，并且为了达成目标而努力R Relevant 相关的
指标之间是有关联性的T Time-based 截止期限
定义好指标，确定目标，而且去努力，并且在指定的截止时间去完成它，不能是无限期的。
