洛杉矶警局与加州大学洛杉矶分校合作，收集分析了80年来1300万起犯罪案件，用作展开犯罪行为的大型研究，通过算法预测顺利将涉及区域的犯罪率减少了36个百分点。 可见，算法某种程度可以协助运营人从用户数据挖掘中取得启发，某种程度，如果不是非常简单地分析以往的犯罪规律，而是使用预测式警务的作法，分析人员就可以利用之前犯罪行为展现出出来的规律，全神贯注地分析下一个有可能再次发生犯罪行为的地点并重点介入。
10年前，在辨别2.45亿顾客每周分解的海量数据时，沃尔玛公司的数据挖掘算法无意间找到了一条怪异的信息：在公布险恶天气预警后，除了管道胶带、啤酒及瓶装水等应急用品以外，草莓酱馅饼需求量的增长幅度仅次于。为了检验这一找到，在2004年飓风弗朗西斯将要陷入绝境的消息公布后，沃尔玛餐馆的管理者命令用卡车装载家乐氏快餐，载运至有可能遭到飓风攻击的地区。
结果，这些快餐迅速就被抢购一空。通过这个案例，沃尔玛的管理者对消费者的消费习惯及公式的威力有了十分确切的了解。 认识到这个找到具备最重要价值的并某种程度是沃尔玛的管理层。当时，心理学家考林麦库与洛杉矶警察局长亨利贝克于是以打算所写一篇论文，并向法律实行方面的杂志《警察局长》投稿。
他们以沃尔玛的这个找到为契机，对警务工作展开了再行思维，指出其要由反应式向预测式转型。 2009年，他们的这篇为题《预测式警务：沃尔玛及亚马逊对压制经济衰退期犯罪行为的救赎》的论文日后公开发表，就马上引发了美国法律实行专业人士的注目与思维。
麦库与贝克所谓的预测式警务，是指由于计算机科学的发展，犯罪数据的搜集与分析工作有可能做定动态，因此在将来可用作提升预测、防治和号召犯罪行为的效率。借出Quantcast的广告词来形容，这意味著警员可以提早理解、提早行动。 目前，与预测式警务联系最密切的人当科洛杉矶警察局的肖恩马林诺夫斯基警官。
他被指派帮助威廉布拉顿局长的工作，趁此机会当他的助手，后来沦为他的参谋长。从此，马林诺夫斯基时来运转。在回到洛杉矶之前，布拉顿在纽约市工作。
他要用了几年时间，就将纽约市的犯罪率减少到之前的一半，在警界名声显要。布拉顿的工作方法很有效率，但也显著不循常规。
在到纽约市警察局之前，他还兼任过纽约交通警察部门的领导者。在此期间，他首先对违例不道德不予压制，把纽约市地铁系统从一个犯罪案件时有发生的暴力之地变为了一个遵纪守法、安宁干净、秩序井然的场所。
换句话说，在根本性犯罪率创历史最低纪录的时候，布拉顿首先注目的是让人们掏钱买车票。他的理由十分非常简单。
2009年，他在回忆录中说道，违例是造成更加相当严重犯罪行为的根源。布拉顿认为：合法乘客不会指出他们身处一个不谈法律、没秩序的场所。 他们看见人们不买票就能乘车，之后开始猜测遵纪守法否明智。
久而久之，整个社会就不会陷于一片恐慌。通过阻止并处罚违法行为，甚至连最严重的犯罪行为也不放过，就不会让那些生产困难的人明白，最差还是掏钱买票，并且把武器（搜查时一般来说不会被找到）回到家中。因此，犯罪率开始急剧下降。
回到洛杉矶之后，布拉顿期望之后实行某些先发制人的手段。马林诺夫斯基在布莱顿的手下工作了5年，目睹亲眼了布拉顿单凭意志力就使一个暮气沉沉的部门再次发生了种种良性的变化。
他说道：如果我们所处的机构官僚主义流行，我们就不会对遇上的各种阻力习以为常，而我们的创造力却不会受到限制。布拉顿告诉他我不要受到官僚主义的影响，他还教导我要有远大的志向，要有所作为。 在工作中，布拉顿最急迫期望的是大大经常出现一些可以带给革命性变化的奇思妙想。
他指出，预测性分析可以协助他构建这个心愿。布拉顿找到，犯罪率与数据分析的速度之间不存在某种联系。1990年，警察局一年不能已完成一次犯罪数据的搜集与研究工作，而同一年，美国大多数城市的犯罪率正在急遽上升。 到1995年年底，警察局可以做每月研究一次犯罪数据，而同期的犯罪率却有所上升。
现在，他们可以随时查阅犯罪率情况，因此布拉顿期望通过预测有可能再次发生犯罪行为的地点，大幅度降低犯罪率。既然Quantcast和谷歌等公司可以从用户数据挖掘中取得启发，某种程度，如果不是非常简单地分析以往的犯罪规律，而是使用预测式警务的作法，分析人员就可以利用之前犯罪行为展现出出来的规律，全神贯注地分析下一个有可能再次发生犯罪行为的地点。用亚马逊的话说道：既然你不敢偷走手提包，怎么会你就不肯抢走酒庄吗？。
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