原副标题：大统计数据信用卡销售业务：怎样借助统计数据预测和预估预测提升网络营销ROI？
随着大统计数据黄金时代的来临，怎样借助统计数据预测和预估预测提升网络营销ROI已成为民营企业发展的关键议程。责任编辑将从统计数据预测和预估预测两个方面，如是说怎样借助大统计数据信用卡销售业务提升网络营销ROI。
各种重要信息，如顾客ID、买回历史记录、下载历史记录等。透过统计重要信息处置，能对这些统计数据展开冲洗、切换和资源整合，提升统计数据产品质量和易用性。透过统计数据预测，能对统计数据展开控制点、关连和预估，辨认出潜在性顾客社会群体和犯罪行为商业模式。透过统计数据挖掘，能对顾客犯罪行为商业模式展开预估，预估今后顾客市场需求和犯罪行为，提早搞好预备，进而增加网络营销ROI。
其二，他们须要介绍预估预测的基本原理和方式。预估预测是透过历史统计数据和实战经验来预估今后顾客市场需求和犯罪行为的过程，主要包括统计数据可视化、数学模型体能训练、数学模型评估结果和应用领域五个关键步骤。透过历史统计数据可视化，能辨识出影响顾客犯罪行为的关键所在，找出网络营销思路的突破口。透过数学模型体能训练和评估结果，能对数学模型展开强化和修正，提升预估精确度。透过数学模型应用领域，能将数学模型应用领域于前述销售业务情景中，提升网络营销ROI。
最后，他们须要紧密结合具体内容事例，阐释怎样借助统计数据预测和预估预测提升网络营销ROI的操作过程。比如，某B2C网络平台能透过统计数据预测控制技术，对顾客买回历史记录展开控制点预测，找出购买振幅较低的顾客社会群体，为该社会群体发送或非电视广告和打折公益活动。同时，该网络平台还能透过预估预测控制技术，对今后顾客市场需求展开预估，提早修正网络营销思路，提升顾客切换率和营业额。
综上，借助统计数据预测和预估预测提升网络营销ROI具有关键象征意义。透过统计数据采集、处置和预测，能辨认出潜在性顾客社会群体和犯罪行为商业模式。透过预估预测控制技术，能对今后顾客市场需求展开预估，提早搞好预备。因此，民营企业如果强化对统计数据预测和预估预测控制技术的资金投入
