对于没有收益管理系统的酒店来说，招募一个应用数学或统计学专业的大学生做收益经理，比提拔一个预订部经理，更有效率。

　　早在17世纪，有一个赌徒向法国著名数学家帕斯卡挑战，给他出了一道题目：甲乙两个人赌博，他们两人获胜的机率相等，比赛规则是先胜三局者为赢家，赢家可以获得100法郎的奖励。当比赛进行到第三局的时候，甲胜了两局，乙胜了一局，这时由于某些原因中止了比赛，那么如何分配这100法郎才比较公平?用概率论的知识，不难得知，甲获胜的概率为1/2+(1/2)*(1/2)=3/4，或者分析乙获胜的概率为(1/2)*(1/2)=1/4。因此由此引出了甲的期望所得值为100*3/4=75法郎，乙的期望所得值为25法郎。这个故事里出现了“期望”这个词，数学期望由此而来。所谓的求数学期望其实就是去求随机变量的以概率为权数的加权平均值，而平均值这一概念又是我们在实际应用中最常用的一个指标，在预测中使用是很具有科学性的。它能够帮助酒店使用科学的方法针对其进行量化的评价，平衡极大化期望和极小化风险矛盾，达到我们期望的最佳效果。

　　酒店是唯一一个没有对收益经理职位提出数据分析教育背景和能力要求的行业。很多酒店的收益经理是从预订经理提拔上来的，酒店的逻辑是这些人熟悉酒店业务、了解淡旺季需求。但请不要搞错，预订经理的主要职责是统计，而收益经理的职责则是数据分析和制定决策，这对没有收益管理软件的酒店尤为重要。酒店里的大部分职位，如大堂经理、厨师、餐厅经理……靠的是经验的积累。而收益经理则不同，首先他们要设置不同的PMS代码或运用其他手段来对有价值的内外部历史数据进行统计和分类;其次，他们要找出这些数据间的联系，并用数学公式把这些联系展现出来;再次，他们要依据数据分析结果对未来某个时段作出销售决策;最后，他们要对新的决策做跟踪研究，这又回到了第一条-“数据统计和分类。这就是收益经理的工作循环。要做到这些，都要求收益经理有比较扎实的数学功底。对于酒店里的其他岗位，收益经理是个很另类的职位。

　　因此，对于没有收益管理系统的酒店来说，招募一个应用数学或统计学专业的大学生做收益经理，并化少量时间来对其培训酒店知识，比提拔一个预订部经理，送其出去学习概率论和数理统计，更有效率。

　　从来没有一个赌徒可以赌赢赌场经营者，因为赌场里的所有游戏都经过测算，赌徒的获胜概率在每个游戏项目上都小于50%。赌徒可以偶尔赢一、两次，但从长远来讲，最后的输家一定是赌徒。收益管理也是一样的道理。如果现在是淡季，你要把无限制散客价(BAR)从原来的888降到668，那么你就要说出理由来。价格和需求到底是什么关系?到底价格降到哪一档才合适，客房收益才最大?为什么是668而不是658或678?得出这一结果是通过线性回归还是非线性回归，或是其他数据分析方法?经验可以偶尔战胜科学计算，但从长期来讲，最终胜出的一定是科学计算。