Как оценить качество данных до того, как ими займётся босс

Когда берёшь датасет или отчёт, соблазн сразу отправить наверх большой. Но если там грязь — репутация твоя, а не источника. Вот что проверить за 15 минут.

Полнота и консистентность
Смотри на пропуски: пустые ячейки, нули вместо данных, строки без ID. Если в таблице 10 тысяч строк, а в одном столбце значения только в 8 тысячах — это не случайность, это флаг. Проверь также: одинаковый ли формат дат, одних ли значений в enum-полях (статусы, категории, регионы). Рассинхрон в форматах создаёт головную боль при аналитике.

Логические противоречия
Если в поле «дата регистрации» дата позже «даты первой покупки» — данные ломаные. Если сумма по подстрокам не равна итоговой строке — либо ошибка расчёта, либо скрытые записи. Бросил быстрый взгляд на соотношения: выручка vs количество заказов, среднее значение vs медиана. Огромный разброс часто указывает на выбросы или агрегацию от разных источников.

Источник и свежесть
Откуда пришли данные и когда последний апдейт. Если отчёт из системы X, но там известен баг, лучше узнать заранее. Спроси: это финальные данные или предварительные. Разница критична для выводов.

Прежде чем представить датасет, потрать 10–15 минут на беглый аудит. Тогда ты уже знаешь, где ловушки, и можешь или прояснить, или не пропустить ошибку в чужом анализе.

---

**Подсчёт символов без HTML:** 947 символов ✓