refactor(eda): quitar definiciones inline redundantes con el glosario en 5 capítulos

Ahora que el AutomaticEDA tiene un capítulo GLOSARIO con las definiciones de los
términos técnicos (enganchados como links clicables desde el cuerpo), los
capítulos calidad/correlacion/modelos/agregacion/relaciones ya no repiten inline
esas explicaciones largas: se deja el TÉRMINO marcado (clicable, sigue saltando
al glosario) y se elimina el párrafo/oración de definición redundante. Los
HALLAZGOS y datos concretos del análisis se mantienen intactos; solo se quitan
las definiciones generales que el glosario ya cubre.

- calidad: _criteria_intro pasa de un bullet-list con las definiciones de
  completitud/validez/unicidad/calidad + fórmula renormalizada + párrafo de
  outliers a una frase que nombra las dimensiones, sus pesos (60/40) y el
  principio de outliers; los 4 términos siguen marcados.
- modelos: la nota de normalización deja de explicar la fórmula del z-score; la
  intro de PCA ya no define "componentes ortogonales ordenados por varianza"; la
  de KMeans quita "rango −1 a 1: cuanto más alto..." (silhouette); la sección de
  Isolation Forest quita la descripción de árboles/cortes/umbral. Términos
  marcados intactos.
- correlacion: la intro deja de describir cada método y consolida la duplicación
  signo/dirección; los 4 métodos + FDR siguen marcados.
- agregacion: la intro quita la definición de pivot ("cruzan dos categóricas
  sobre una medida") y abrevia la selección de claves; groupby y pivot marcados.
- relaciones: la intro y la sección de candidatas/inter-tabla quitan las
  definiciones de PK ("identifica cada fila"), FK ("referencian a otra tabla") y
  containment ("valores contenidos en la clave de otra"); pk/fk/cardinalidad/
  containment siguen marcados.

Verificado sobre el EDA de titanic (run_models + run_llm, 48 págs): los 23 link
annotations término→glosario se conservan (PyMuPDF), el glosario mantiene las 20
definiciones, y el texto visible de los 5 capítulos baja un 34.7% en conjunto
(calidad −67%, modelos −33%, relaciones −19%, agregacion −15%, correlacion −8%).
Tests actualizados (calidad_test asertaba el texto viejo). Suite EDA + pipeline
verde (118 passed).

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

python/functions/datascience/automatic_eda/chapters/agregacion.py

@@ -561,13 +561,11 @@ def _intro_blocks(gloss=None, mark_term: bool = False) -> list:
     t_groupby = _term(mark_term, "groupby", "**por grupos** (split-apply-combine)")
     t_pivot = _term(mark_term, "pivot_table", "**tablas dinámicas** (pivot)")
     text = (
-        f"Este capítulo analiza la tabla {t_groupby}: "
-        "elige las columnas categóricas más informativas — por su cardinalidad "
-        "y relevancia, no todas contra todas, para no inflar comparaciones "
-        "espurias — y resume las variables numéricas dentro de cada grupo "
-        f"(conteo, media, mediana, desviación). Las {t_pivot} "
-        "cruzan dos categóricas sobre una medida, y los **gráficos de barras** "
-        "(siempre desde cero) comparan los grupos de un vistazo."
+        f"Este capítulo analiza la tabla {t_groupby}: elige las columnas "
+        "categóricas más informativas (por cardinalidad y relevancia, no todas "
+        "contra todas) y resume las variables numéricas dentro de cada grupo "
+        f"(conteo, media, mediana, desviación). Se añaden {t_pivot} y "
+        "**gráficos de barras** (siempre desde cero) para comparar los grupos."
     )
     return [model.Heading(text=CHAPTER_TITLE, level=1),
             model.Markdown(text=text)]