fix(eda): bugs de bajo riesgo del benchmark (H1,H5,H12,H13,H14) + tests faltantes

- H1: render_eda_markdown ya no aplica doble x100 a outlier_pct (336% -> real)
- H5: profile_database filtra base_tables_only (excluye VIEWs; sakila 21->16)
- H12: suggest_reexpression salta columnas no-continuas
- H13: to_returns/profile_table elige retornos (financiera) vs diferencias (fisica)
- H14: test de regresion ATTACH sqlite via information_schema
- +8 tests de las funciones eda nuevas (acf_pacf, adf_kpss, ...). 77 tests verdes
- L/M (H2,H3,H4,H6,H7,H8,H9,H10,H11) quedan en issues 0174-0177 para revision

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

python/functions/datascience/stl_decompose_test.py

@@ -0,0 +1,72 @@
+"""Tests para stl_decompose."""
+
+import numpy as np
+
+from stl_decompose import stl_decompose
+
+
+def _serie_estacional(n: int, period: int, trend: float, amp: float, seed: int) -> list:
+    rng = np.random.default_rng(seed)
+    return [
+        trend * i + amp * np.sin(2 * np.pi * i / period) + rng.normal(0, 1)
+        for i in range(n)
+    ]
+
+
+def test_serie_con_tendencia_y_estacionalidad():
+    serie = _serie_estacional(n=120, period=12, trend=0.3, amp=10.0, seed=0)
+    res = stl_decompose(serie, period=12)
+    assert res["period"] == 12
+    assert res["trend_strength"] > 0.5
+    assert res["seasonal_strength"] > 0.5
+    assert len(res["trend"]["values"]) == 120
+
+
+def test_fuerza_estacional_alta_con_estacionalidad_fuerte():
+    # Amplitud estacional grande, ruido pequeno => seasonal_strength cercano a 1.
+    serie = _serie_estacional(n=120, period=12, trend=0.05, amp=20.0, seed=1)
+    res = stl_decompose(serie, period=12)
+    assert res["seasonal_strength"] > 0.9
+
+
+def test_infiere_periodo_si_none():
+    serie = _serie_estacional(n=120, period=12, trend=0.1, amp=10.0, seed=2)
+    res = stl_decompose(serie)  # period=None
+    assert res.get("period_inferred") is True
+    assert res["period"] is not None
+
+
+def test_serie_corta_devuelve_nota():
+    # period=12 pero solo 20 puntos (< 2*period=24): nota, no descompone.
+    serie = _serie_estacional(n=20, period=12, trend=0.1, amp=5.0, seed=3)
+    res = stl_decompose(serie, period=12)
+    assert "note" in res
+    assert res["trend_strength"] is None
+
+
+def test_muestra_insuficiente_devuelve_nota():
+    res = stl_decompose([1, 2, 3, 4, 5])
+    assert res["n"] == 5
+    assert res["note"] == "datos insuficientes"
+    assert res["seasonal_strength"] is None
+
+
+def test_descarta_none_y_nan():
+    serie = _serie_estacional(n=120, period=12, trend=0.2, amp=8.0, seed=4)
+    sucio = []
+    for i, v in enumerate(serie):
+        sucio.append(v)
+        if i % 30 == 0:
+            sucio.append(None)
+            sucio.append(float("nan"))
+    res = stl_decompose(sucio, period=12)
+    assert res["n"] == 120
+
+
+def test_serie_larga_resume_sin_values():
+    # >200 puntos: las componentes vienen resumidas sin 'values'.
+    serie = _serie_estacional(n=300, period=12, trend=0.1, amp=10.0, seed=5)
+    res = stl_decompose(serie, period=12)
+    assert res["trend"]["values"] is None
+    assert "mean" in res["trend"]
+    assert "note" in res["trend"]