#predictive-analytics

TabFM adds predictive ML to BigQuery

TabFM in BigQuery uses in-context learning (ICL) to deliver highly accurate predictions on your tabular datasets via a single SQL statement.

Art and algorithms at Sotheby’s

Kelly Shen ’17

Open for Business

Bối cảnh: Bài viết phân tích, mô hình hóa và dự báo số lượng hồ sơ kinh doanh mới tại các tiểu bang Mỹ vào tháng 7/2026. Nguyên nhân kỹ thuật: Dự án sử dụng mô hình dự báo thống kê với biến số kinh tế và chính sách cụ thể để tạo ra forecast chính xác. Hệ quả: Phân tích có thể giúp các nhà hoạch định chính sách và doanh nghiệp chuẩn bị nguồn lực trước cho làn sóng đăng ký kinh doanh mới. Điều đáng học: Phương pháp có thể áp dụng cho các lĩnh vực khác cần dự báo dài hạn, kết hợp cả dữ liệu định lượng và yếu tố định tính.

Bài viết này cung cấp phương pháp phân tích và dự đoán khối lượng đơn đăng ký kinh doanh mới, giúp lập trình viên ứng dụng kỹ năng xử lý dữ liệu và xây dựng mô hình dự báo vào dự án thực tế.

Best HR software with predictive turnover analytics for 2026

Năm nền tảng HR hàng đầu (HiBob, Visier, Workday, isolved, Paycor) cùng Crunchr, Lattice, BambooHR và Deel được đánh giá về khả năng dự đoán nhân viên sắp nghỉ việc dựa trên độ sâu tín hiệu, nền tảng dữ liệu và thời gian triển khai.

Là một lập trình viên muốn phát triển ứng dụng HR tự động hóa hoặc tích hợp công nghệ AI vào quản lý nhân sự, bài viết này giúp bạn hiểu rõ cách các công cụ hiện đại phân tích dự báo turnover thông qua cơ sở dữ liệu và mô hình dữ liệu, từ đó có thể thiết kế hệ thống phân tích nhân sự hiệu quả hơn.

Why Large Language Models Fail at Tabular Prediction

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) gặp khó khăn trong dự đoán dữ liệu dạng bảng (tabular) do thiếu hiểu biết sâu về cấu trúc dữ liệu có cấu trúc, khả năng xử lý số hạn chế và xu hướng "ảo giác" (hallucination) khi sinh ra thông tin không có trong dữ liệu gốc.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu lý do tại sao mô hình ngôn ngữ lớn thường thất bại trong việc xử lý dữ liệu bảng (tabular data), giúp họ chọn lựa và tối ưu hóa các giải pháp phù hợp hơn cho các dự án phân tích dữ liệu thực tế.

Medium

Doanh nghiệp đang thầm chịu tổn thất hàng triệu USD vì không ứng dụng AI, trong khi các hệ thống AI hiện đại đang cách mạng hóa mọi lĩnh vực.

Bài viết này giúp bạn hiểu rõ cách AI hiện đại không chỉ tự động hóa hiệu quả mà còn tạo ra những cơ hội kinh doanh mới, giúp doanh nghiệp tránh mất tiền và cạnh tranh hơn trong thị trường ngày càng cạnh tranh.

Stop Treating Supply Chain AI Like a Compliance Tool. The Winners Are Building Prediction Engines.

Hầu hết doanh nghiệp vẫn đầu tư vào AI chuỗi cung ứng nhằm mục đích tuân thủ thay vì tối ưu hóa. Những công ty dẫn đầu đang xây dựng các hệ thống dự đoán (prediction engines) thay vì chỉ xem AI như công cụ tuân thủ.

Những nhà phát triển AI trong chuỗi cung ứng đang bỏ lỡ cơ hội lớn khi chỉ tập trung vào việc đáp ứng yêu cầu quản lý mà không chuyển sang xây dựng hệ thống dự đoán chính xác, giúp họ giành chiến thắng trong cạnh tranh và tối ưu hóa hiệu quả kinh doanh.

We Thought We Had Predicted the World Cup.

Bài viết dự đoán World Cup ban đầu xếp Tây Ban Nha và Argentina vào hai vị trí dẫn đầu, nhưng sau khi kiểm tra 500 dự đoán, kết quả cuối cùng không như mong đợi.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ về khả năng dự đoán sai của mô hình AI và cách ứng dụng kiến thức về thống kê, machine learning để xây dựng hệ thống dự báo chính xác hơn trong các dự án thực tế.

Technology in Retail: Types, Benefits, and Key Use Cases

Công nghệ bán lẻ bao gồm các loại hình, lợi ích và ứng dụng chính nhằm nâng cao trải nghiệm khách hàng, tối ưu hoạt động và thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách ứng dụng các giải pháp công nghệ tự động hóa, tích hợp dữ liệu và trí tuệ nhân tạo trong hệ thống bán lẻ, từ đó thiết kế phần mềm hiệu quả hơn cho các giải pháp kinh doanh và cải thiện trải nghiệm người dùng.