在迈克尔·刘易斯（Michael Lewis）的“ Moneyball”中，作者强调了棒球运动员表现的微妙区别，而休闲观察家可以忽略。他建议乍一看，平均击球平均数为.300，平均1.275的球员似乎相似，但现实情况是，差异很小，只有每两周再命中一次。这强调了精确性在评估表面级统计范围以外的玩家时的重要性。
这句话说明了小小的变化如何显着影响团队的成功，以及传统的侦察方法如何错过这些细微差别。通过专注于详细的统计分析，而不仅仅是可观察到的人才，团队可以在玩家中揭示隐藏的价值，从而在建立竞争性的花名册方面做出更多战略决策。向数据驱动的见解转变是“ Moneyball”中探讨的主题的核心。