对于一般人来说，去赌场的大多是报着玩一玩，赌一把就跑的心理。但是对赌场来说：他们希望培养一些忠实的赌徒，当然他们不会用“让你持续赢钱的策略”。哈拉斯赌博娱乐场有一套复杂的程序预测：在保证客源不流失的前提下怎样从顾客那里得到最多的利润。赌场会把赌客的赌博记录和诸如年龄、地区收入等信息输入数据库，然后利用回归方程通过这些信息来预测某位赌家最多输多少钱时下次仍愿意回来继续赌，他们把这个神奇的数字做“痛苦点”。当你某晚的损失接近痛苦点的时候，赌场就会派出一位幸运大使劝你离开赌场，使你这次赌博不至于是刻骨铭心的痛苦，不会影响你下次继续光顾。

　　其实我们生活中有不少“痛苦点”，只是很多“痛苦点”不是基于数据分析的结果，是人为拍脑袋的结果。最低工资标准就是大众“痛苦点”，太高企业成本增加，太低则可能没有人愿意做。其实每个职位，应该都有一个痛苦点，这个点的高低是基于同行业、同职位、同地区的工资标准统计出来的，这个痛苦点保证了既能招到合适的员工，有能保证最低的成本。

　　办公室的其它痛苦点，比如给予员工适度的压力，压力点太低，则员工没有动力，压力太高，则员工有可能发生象富士康类似的“连续跳楼”事件，企业的社会舆论成本太高。老板骂人也有痛苦点，拿捏一定要准，既骂得员工要醒悟，又要防止把员工骂跑了。

　　法国葡萄酒传统的品酒方法是品尝法，通过评酒师对葡萄酒的品尝来判断葡萄酒的品质高低，从而决定该批葡萄酒的市场价格。这个方法有一个缺陷就是必须等葡萄发酵18至24个月后才能品尝。如果你是一个投资家，你可能等不到这么长的时间，你更希望葡萄一成熟就能预测到他的品质好坏，以便更好的投资。

　　奥利.阿什菲尔特是一位经济学家，他分析了大量有关葡萄酒品质、气候的数据，得出来一个线性的葡萄酒品质的公式：

　　葡萄酒的品质=12.145+0.00117×冬天降雨量+0.0614×生长期平均气温-0.00386×收获季节降雨量

　　通过这个公式，奥利成功预测了1989年和1990法国葡萄酒的高品质，从而赢得了时间差。

　　沃尔玛之所以能成为全球销售量第一的公司，下面几个例子可见一斑：

　　1、2004年，飓风“伊万”袭击了佛罗里达，造成了大面积的房屋倒塌，损失惨重。在飓风来临前，沃尔玛就已经开始往飓风途径的沃尔玛超市大量配送草莓松脆饼了。因为沃尔玛分析了以前的飓风袭击后其他超市的销售数据，所以能够预测到人们会急需甜脆饼。

　　2、沃尔玛最经典的是啤酒和尿不湿的故事：沃尔玛通过数据库发现同时购买尿不湿和啤酒的顾客很多，通过市场调查发现原来美国男人下班后被老婆要求购买尿不湿的比较多，同时美国男人又比较喜欢喝啤酒，于是就一起购买了。但是有的沃尔玛超市这两样东西距离很远，有时候男人没办法，也只能放弃啤酒。于是沃尔玛就把尿不湿和啤酒陈列在一起销售，结果就是啤酒的销售增加了不少。表面上啤酒和尿不湿毫不相干的却通过数据分析联系在了一起。

　　3、沃尔玛有个雇用回归测试系统(这个系统包含了大量的员工应聘、工作、离职等信息)，它知道某个应聘者能够在其岗位上工作多少时间，并且它知道这个预测有多精确(就是百分比)。比如某个应聘者的预测供职期限是30个月，到第15个月系统就会提醒管理部门该员工的3个月后离职的可能性有多大(比如15%)，并且越接近30个月这个可能性就越大(这个时候离职的可能性就是90%)。有这个工具后管理者就会非常方便了。

　　这几个事例都是通过大量的数据分析，找到数据之间的规律，然后建立管理模型。这就是数据化管理。数据分析，大数据商机无穷。