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Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

docs/capabilities/eda.md

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+# eda — Exploratory Data Analysis por tabla
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+Grupo de capacidad para perfilar tablas y entender datasets nuevos rápido, repetible y sin reinventar lógica. Motor **DuckDB SQL push-down**: los agregados (`SUMMARIZE`, `COUNT DISTINCT`, percentiles) se calculan en SQL sin traer las filas a RAM; solo una muestra pequeña baja a Python para lo estadístico fino (skew, kurtosis, histograma, outliers).
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+El orquestador one-shot es `profile_table_py_pipelines`: "hazme un EDA de esta tabla" → un `TableProfile` completo + report markdown + JSON sidecar en `reports/`.
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+> Cuando Enmanuel pide un EDA, el flujo acordado es: perfilar con este grupo, escribir el report, y **generar un analysis Jupyter lanzado en el navegador colaborativo y ejecutado por Claude** para verlo en vivo. Ver la memoria `eda-workflow-registry` y la regla `notebook_collaboration.md`.
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+## Funciones
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+| ID | Pureza | Qué hace |
+|---|---|---|
+| `summarize_table_duckdb_py_datascience` | impure | Corazón: `SUMMARIZE` push-down → esqueleto del `TableProfile` con perfil base por columna (tipo inferido, nulls, distinct exacto ≤200k filas, flags). Reusa `duckdb_query_readonly`. |
+| `describe_numeric_py_datascience` | pure | Bloque `numeric` sobre una muestra: min/max/mean/median/mode/std/cv, percentiles p1-p99, IQR, skew, kurtosis, outliers, %zeros/%neg, tipo de distribución, histograma. |
+| `summarize_categorical_py_datascience` | pure | Bloque `categorical`: top-k frecuencias, mode, distinct, entropía de Shannon (bits), imbalance, longitudes. |
+| `infer_semantic_type_py_datascience` | pure | Tipo semántico por regex (email/url/ip/uuid/iban/currency/datetime/integer/decimal/...) sin LLM. Primera pasada barata. |
+| `column_quality_score_py_datascience` | pure | Score de calidad 0-100 (completeness/validity/consistency) + issues legibles para un `ColumnProfile`. |
+| `render_eda_markdown_py_datascience` | pure | `TableProfile` → report markdown autosuficiente (Overview, Columnas, Numéricas con sparkline ASCII, Categóricas, Calidad). |
+| `summary_stats_py_datascience` | pure | Descriptiva mínima (n, mean, median, p25, p75) de una lista de floats. |
+| `profile_table_py_pipelines` | pipeline | Orquestador end-to-end: compone todo lo anterior, promueve tipos VARCHAR→numeric/datetime por contenido, y emite `TableProfile` + report markdown + JSON. |
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+## Contrato de datos
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+Todas las funciones producen/consumen el mismo shape (dict JSON), lo que desacopla cálculo, render y (futuro) LLM:
+
+```
+TableProfile = {
+  table, source, profiled_at, n_rows, n_cols, size_bytes,
+  duplicate_rows, duplicate_pct, constant_cols:[str], all_null_cols:[str],
+  null_cell_pct, type_breakdown:{numeric,categorical,datetime,text,boolean},
+  columns:[ColumnProfile], correlations, key_candidates:[str],
+  quality_score, llm, models
+}
+
+ColumnProfile = {
+  name, physical_type, inferred_type,   # numeric|categorical|datetime|boolean|text|id
+  semantic_type, count, n_rows, null_count, null_pct, empty_count, empty_pct,
+  distinct_count, unique_pct,           # *_pct son FRACCIONES 0-1; el render las muestra ×100
+  flags:[constant|possible_id|high_cardinality|mostly_null],
+  quality_score,
+  numeric: {min,max,mean,median,mode,std,variance,cv,p1,p5,p25,p50,p75,p95,p99,iqr,
+            skew,kurtosis,n_outliers,outlier_pct,zero_pct,negative_pct,distribution_type,
+            histogram:[{lo,hi,count}]} | None,
+  categorical: {top:[{value,count,pct}],mode,mode_pct,n_distinct,entropy,imbalance,
+                len_mean,len_min,len_max} | None,
+  datetime: {min,max,range_days,granularity,n_gaps,future_pct,monotonic} | None
+}
+```
+
+## Ejemplo canónico
+
+EDA de una tabla DuckDB en una línea (escribe `reports/eda_<table>_<ts>.md` + `.json`):
+
+```python
+import sys, os
+sys.path.insert(0, os.path.join("python", "functions"))
+from pipelines.profile_table import profile_table
+
+r = profile_table(os.path.expanduser("~/.fn_freelance/freelance.duckdb"), "freelance_projects")
+print(r["status"], r["report_md_path"])
+prof = r["profile"]
+print(prof["type_breakdown"], "key_candidates:", prof["key_candidates"], "calidad:", prof["quality_score"])
+```
+
+La promoción de tipo por contenido resuelve el caso típico de scrapers/CSV donde los números y fechas llegan como `VARCHAR`: `bids` ('10','20') se detecta `integer` y se perfila como numérica (mean/median/percentiles); `scraped_at` se detecta `datetime_iso`.
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+## Fronteras
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+- **NO carga la tabla entera a RAM**: solo metadata SQL + una muestra (`sample`, default 5000) por columna. Para distribución exacta de una columna enorme, sube `sample` o consulta SQL directa.
+- **Distinct exacto solo hasta 200k filas**; por encima usa aproximado (HyperLogLog) capado a nº de filas.
+- **Solo DuckDB** por ahora (CSV/Parquet/Excel entran gratis vía `read_csv_auto`/`read_parquet`/`read_xlsx` cargándolos antes a DuckDB). PostgreSQL y BigQuery requieren adaptador (pendiente).
+- **No es estadística inferencial ni modelado**: es perfilado descriptivo. Correlaciones, modelos baratos (PCA/KMeans/IsolationForest) y capa LLM son fases siguientes del grupo.
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+## Roadmap (fases siguientes)
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+- **Correlación / asociación**: Spearman, Cramér's V, Theil's U, correlation ratio η², Mutual Information, VIF → `correlations` del `TableProfile`.
+- **Relaciones inter-tabla**: FK inference por containment, cardinalidad de relación, join graph (mermaid), star-schema hints → `profile_database`.
+- **Modelos baratos** (flag `--models`, sklearn/scipy): PCA 2D, KMeans + silhouette, Isolation Forest, feature importance, tests de normalidad, tendencia temporal.
+- **Capa LLM** (flag `--llm`, grupo `claude-direct`): data dictionary, resumen ejecutivo (qué es 1 fila + granularidad), flag PII/RGPD, limpieza sugerida, análisis sugeridos.
+- **Entrega notebook**: analysis Jupyter auto-generado y ejecutado en el navegador colaborativo.