Les Misérables Social Network Analysis Using Marimo Notebooks and the NetworkX Python library️⚔️
使用 NetworkX Python 库构建 Marimo 笔记本，揭开维克多·雨果杰作中隐藏的结构继续阅读 Towards Data Science »
doge的第二个Actvia openthebooks.substack.com，因为埃隆·马斯克（Elon Musk）退后一步，国会，机构，我们需要站起来...批评家的批评家，但进入竞技场的人。总统特朗普在他的内阁会议上赞扬了马斯克，标志着他的头100天，并说马斯克“对可以做什么睁开了眼睛。”特朗普表明，多奇的第一幕即将结束，其第二幕即将开始。在打开书籍时，我们致力于透明，并帮助纳税人了解Doge发现了什么。纳税人应该知道已经进行了什么削减以及还有什么要做的。在我看来，批评者对善与恶提出了关注，我们致力于对数据和结果进行基于现实的对话。我对Musk的努力表示赞赏，因为我直接知道试图缩减现代行
Last Looks: Mapping The Staggering Growth Of The US Government
最后的外观：绘制OpenthebookSlast月份的美国政府的惊人增长，审计师仔细研究了联邦公报 - 美国政府的官方出版物。它发布了所有新规则和法规，每个行政命令和国会听证会等等。它应该是政府的可靠百科全书，但我们发现，列出的441个实体中至少有75个被已撤销 - 被授予，解散，更名，与另一个实体合并，完成其任务等。我们都知道浪费猖ramp-但这更多的证据表明，联邦记录保存也很大。在这种情况下，Doge之前的任务的范围和复杂性变得更加清晰。因此，我们着手分类每个报告数据的代理机构 - 不仅是他们当前的成本，而且是他们的员工的规模和支出延长了数十年。结果将是政府随着时间的推移增长的最清晰图片。
Final Tally For Biden-Era Improper Payments? $925 Billion...
拜登时代不当支付的最终统计结果？ 9250 亿美元...通过 OpenTheBooks substack，众议院监督和改革委员会今天调查如何解决联邦政府每年不当支付的危机。这场听证会的主题是“反对浪费：杜绝不当支付的祸害”。听证会召开之际，DOGE 正致力于为纳税人创造持久的效率，拜登政府也出现了创纪录的不当支付。数字显示根据美国管理和预算办公室 11 月发布的数据，在 2024 财年，联邦机构报告了 1615 亿美元的不当支付——资金以错误的金额或错误的原因发送给了错误的实体。这意味着拜登总统卸任时，其主持的政府存在 9257 亿美元的浪费、欺诈、滥用和重复支付——而这还只是各机构能够报告的
Waste Of The Day: $267 Million Spent On Fighting "Misinformation"
每日浪费：花费 2.67 亿美元打击“虚假信息”作者：Jeremy Portnoy，来自 RealClearInvestigations，头条新闻：根据 OpenTheBooks.com 的一份新报告，联邦政府最近花费了 2.67 亿美元用于压制所谓的“虚假信息”。当然，联邦官僚自己可以决定什么是虚假信息，什么不是虚假信息。关键事实：2021 年，虚假信息支出飙升，因为政府与社交媒体公司合作，限制那些质疑联邦 Covid-19 政策的人在网上的观点。Facebook 首席执行官马克·扎克伯格 (Mark Zuckerberg) 此后承认，审查关于疫苗、戴口罩和社交距离的不同意见是“错误的”。美
Waste Of The Day: Million-Dollar Cheating-Ring At Houston Schools
每日浪费：休斯顿学校百万美元作弊团伙作者：Jeremy Portnoy，来自 RealClearInvestigations，头条新闻：10 月，包括三名休斯顿学校员工在内的五人被起诉，他们涉嫌经营一个价值百万美元的作弊团伙，让 200 多名教育工作者伪造教师资格证书。根据 OpenTheBooks.com 获得的数据，这三名休斯顿员工在 2017 年至 2023 年期间共计赚取了 130 万美元的纳税人工资。两名来自私营休斯顿培训和教育中心的员工受到指控，但他们的工资不受联邦政府披露。关键事实：据称，布克 T. 华盛顿高中男篮教练文森特·格雷森 (Vincent Grayson) 组织了该计
Calibrating Marketing Mix Models In Python
实用指南第 2 部分，帮助您掌握 pymc 中的 MMM 用户生成的图像本系列是关于什么的？欢迎阅读我的营销组合模型 (MMM) 系列第 2 部分，这是一本实用指南，可帮助您掌握 MMM。在本系列中，我们将介绍模型训练、验证、校准和预算优化等关键主题，所有这些都使用强大的 pymc-marketing python 包。无论您是 MMM 新手还是想要提高技能，本系列都将为您提供实用的工具和见解，以改进您的营销策略。如果您错过了第 1 部分，请在这里查看：掌握 Python 中的营销组合模型简介在本系列的第二部分中，我们将把重点转移到使用来自实验的信息先验来校准我们的模型：为什么校准营销组合模型
Waste Of The Day: Convicted Cop Will Keep $60,000 Pension
今日浪费：被定罪的警察将保留 60,000 美元的退休金作者：Jeremy Portnoy，来自 RealClearInvestigations，头条新闻：侦探罗伯特·肯尼迪在承认电信欺诈罪后辞职，但马萨诸塞州斯托纳姆的退休委员会上个月裁定，他无论如何都会收到每月 5,000 美元的退休金。根据 OpenTheBooks.com 上的最新可用数据，他的退休金（每年 60,000 美元）将是 286 名斯托纳姆退休人员中第 40 名。关键事实：去年，NBC10 波士顿调查发现肯尼迪逃避了 50,000 美元的租金支付，并不断被赶出波士顿地区的公寓，肯尼迪在联邦法院被定罪。根据 OpenTheBo
Is Multi-Collinearity Destroying Your Causal Inferences In Marketing Mix Modelling?
因果 AI，探索因果推理与机器学习的整合照片由 NOAA 在 Unsplash 上拍摄本系列是关于什么的？欢迎来到我的因果 AI 系列，我们将探索因果推理与机器学习模型的整合。期望探索不同业务环境中的许多实际应用。在上一篇文章中，我们介绍了使用 CUPED 和双重机器学习为实验提供动力。今天，我们将重点转移到了解多重共线性如何损害您做出的因果推断，特别是在营销组合建模中。如果您错过了上一篇关于使用 CUPED 和双重机器学习为实验提供动力的文章，请在此处查看：使用 CUPED 和双重机器学习为实验提供动力简介在本文中，我们将探讨多重共线性的破坏性，并评估我们可以用来解决它的一些方法。将涵盖以下
A Nonprofit Says Colleges Spend Big on DEI. Is It ‘Wildly’ Overstating the Case?
一家非营利组织称大学在 DEI 上花费巨大。它是否“过分”夸大其词？ Ryan QuinnWed, 07/03/2024 - 03:00 AMAmerican Transparency 以 OpenTheBooks 的名义发布了支出调查，但没有说明其资金来源。一所目标大学表示，其对 DEI 职位的定义过于宽泛。署名 Ryan Quinn
Guisan, M.C.(2023)。教育、自由、国际发展和生活质量，2001-2023。美国、欧洲、非洲和亚洲的经济研究。由欧美经济发展研究协会出版。第一版于 2023 年 9 月出版，第二版于 2024 年 3 月出版。请参阅本博客的第 53 条。2024 年 1 月 17 日更新 Guisan(2024) 编写的 EE12 第二版可在 Ideas.Repec:EEbooks 上找到。 https://ideas.repec.org/s/eaa/eebook.html在 Ideas-Repec: EEChapters 上访问每个章节查看目录：https://www.usc.gal/econ
