feat(eda): nueva fórmula de calidad de datos (report 2046) + capítulo calidad

Implementa el modelo de calidad del report 2046 en el grupo eda.

Score de columna: 0.6·completeness + 0.4·validity con renormalización por
aplicabilidad (si la validez no es medible —texto libre o columna 100% nula— el
score se basa solo en completeness). Validez = conformidad real al tipo: nativo
numérico/fecha/bool = 1.0; texto promovido a número/fecha = parse rate
(validity_rate); texto con semantic_type = match_rate; texto libre = no aplica.

Outliers, columnas constantes e identificadores salen del score a un bloque de
observaciones analíticas (no son defectos de calidad). Se elimina el doble
conteo de la falta de datos (mostly_null ya no castiga validez) y el bug de
escala de outliers (que además ya no entran en el score).

Score de dataset: 100·(0.85·cell_quality + 0.15·row_uniqueness) en vez de la
media simple. Se pobla duplicate_rows/duplicate_pct push-down en
summarize_table_duckdb (COUNT sobre DISTINCT *, sin RAM) para habilitar la
unicidad de registro; renormaliza a solo cell_quality si no se puede calcular.

Capítulo calidad (v2.0.0): intro de dos dimensiones (60/40) que declara que los
outliers no bajan el score; tabla de scores Columna|Calidad|Completitud|Validez
(sin Consistencia, n/a cuando no aplica); DOS tablas separadas (Problemas de
calidad vs Observaciones analíticas); resumen con Unicidad de registro; glosario
clicable de completitud, validez, unicidad de registro y calidad de datos.

Verificado: 123 tests verdes (automatic_eda + render_automatic_eda +
column_quality_score + summarize_table_duckdb + profile_table). Golden EDA de
titanic (run_models+run_llm) con score recomputado a mano, outliers separados en
observaciones y glosario clicable (5 links GOTO en el PDF).

column_quality_score v2.0.0, summarize_table_duckdb v1.1.0, profile_table v1.1.0.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

python/functions/datascience/summarize_table_duckdb_test.py

@@ -54,6 +54,30 @@ def test_shape_y_metadatos_tabla(db):
     assert profile["correlations"] is None
 
 
+def test_duplicate_pct_sin_duplicados(db):
+    """Tabla con todas las filas distintas: duplicate_pct = 0, no None."""
+    profile = summarize_table_duckdb(db, "ventas")["profile"]
+    assert profile["duplicate_rows"] == 0
+    assert profile["duplicate_pct"] == 0.0
+
+
+def test_duplicate_pct_con_duplicados(tmp_path):
+    """Filas repetidas: duplicate_rows/duplicate_pct se pueblan push-down."""
+    path = str(tmp_path / "dups.duckdb")
+    con = duckdb.connect(path)
+    con.execute("CREATE TABLE t (a INTEGER, b VARCHAR)")
+    # 5 filas, 2 de ellas idénticas a otras -> 2 duplicadas sobre 5 = 0.4.
+    con.execute(
+        "INSERT INTO t VALUES "
+        "(1,'x'), (2,'y'), (1,'x'), (3,'z'), (2,'y')"
+    )
+    con.close()
+    profile = summarize_table_duckdb(path, "t")["profile"]
+    assert profile["n_rows"] == 5
+    assert profile["duplicate_rows"] == 2
+    assert profile["duplicate_pct"] == 0.4
+
+
 def test_column_profile_shape(db):
     profile = summarize_table_duckdb(db, "ventas")["profile"]
     by_name = {c["name"]: c for c in profile["columns"]}