高中生会为了找到满足自己最大限度要求的大学而不厌其烦地对各院校进行对比。正如贝勒大学(Baylor University)的负责信息管理和测试服务的副总裁助理汤姆·博安农(Tom Bohannon)所言，“贝勒大学面临的一个主要问题是，处理好各种因素(比如经济)的同时能够很好地管理学生的注册入学情况，但是经济发展等因素不在学校的掌控范围之内……”

为了使贝勒大学在激烈的竞争环境下获得发展，大学管理者运用了统计分析系统的客户关系管理、数据库和数据挖掘软件包。这一措施使贝勒大学的管理者能够获取来自各种途径的学生数据，并展开分析，其中包括招生处、教务处和学生处的信息。由此他们能够对学生的动向了如指掌，如学生首次联系学校的时间、学生收到的邮件信息、学生是否参观了校园以及他们的主要兴趣。然后，学校管理者就可以跟踪学生注册和入学申请过程了。他们甚至知道哪些学生申请了勤工助学岗位或奖学金。

所有这些措施使贝勒大学具备了挖掘大量数据和获得广大学生报名申请入学所需的商业智能。现在假设存在一个问题，比如，我们应该如何与招生对象建立联系呢?贝勒大学的信息系统能够对招生对象做出预测的变量有20余种。这些变量包括招生对象的考试分数、课外活动情况、居住地距离贝勒大学的远近、他们的父母是否是本校校友、他们是否已经参观过本校以及学校是否联系了他们或他们是否联系了学校。根据这些信息，贝勒大学的决策支持系统应用了定量模型(方程式)，该模型能够根据以往经验对学生就读本校的可能性做出预测。因此，“如果系统得出某位学生入学的可能性极高，那么学校就会向该学生寄送成本不菲的贝勒大学宣传手册”。正如博安农所说，“统计分析系统帮助我们更加高效地定位招生对象，大大节约了学校开支”。由此我们不难得出，在当今环境下，教育机构也面临着激烈的竞争，开始转向分析统计方法寻求帮助。