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>
egutierrez