В отчете одновременно упали почти все метрики: sessions, events, revenue, и падение начинается ровно с 14:00. Какое наблюдение лучше всего подтверждает гипотезу missing data?
AПадение совпало с выходными, значит это точно сезонность
BПадение есть только у одного канала трафика, а остальные стабильны
CВ сырых данных почасовой
row count резко становится близким к нулю после 14:00 и не восстанавливаетсяDСредний чек вырос, значит данные точно корректны
Правильный ответ. Резкий «обрыв»
row count в сырых логах в конкретный час — характерный признак missing data.Разбор
Системные сбои ingestion или pipeline часто дают ступеньку в определенный момент времени. Сравните row count и max(event_time) по часам с контрольными днями и проверьте мониторинги доставки. Если провал есть в сырых данных, дальнейшая статистика по бизнес-эффектам до восстановления данных будет некорректной.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Вчера число событий
purchase выросло в 2 раза, но число уникальных order_id почти не изменилось. Какой источник проблемы наиболее вероятен?Ещё вопросы по теме «Качество данных и инварианты»
- В ежедневном дашборде `DAU` и количество событий резко упали начиная с 02:00 и остаются низкими до конца дня. Что проверить первым, чтобы быстро понять, это `missing data` или реальный бизнес-эффект?
- Какой `invariant` наиболее уместно добавить в ежедневный отчет по воронке e-commerce, чтобы ловить ошибки данных?
- Выручка по событиям в продуктовой витрине на 5 процентов выше, чем в платежной системе за тот же день. Что логичнее всего проверить первым в рамках `reconciliation`?
- Вчера число событий `purchase` выросло в 2 раза, но число уникальных `order_id` почти не изменилось. Какой источник проблемы наиболее вероятен?
- Метрики за понедельник резко просели, а за вторник резко выросли, при этом сумма за 2 дня почти не изменилась. Какой `sanity check` лучше всего указывает на `time shift`?
- Все вопросы по «Качество данных и инварианты» →