data-validation

QA an analysis before sharing with stakeholders — methodology checks, accuracy verification, and bias detection. Use when reviewing an analysis for errors, checking for survivorship bias, validating aggregation logic, or preparing documentation for reproducibility.

1. Zainstaluj umiejętność w swoim środowisku pracy z danymi (np. jako plugin do Claude lub narzędzia analitycznego). Umiejętność będzie dostępna jako narzędzie do weryfikacji analiz.

2. Przed udostępnieniem jakiejkolwiek analizy interesariuszom, uruchom kontrolę jakości danych. Przejdź przez listę kontrolną sprawdzając: czy źródła danych są prawidłowe, czy dane są aktualne, czy nie ma luk w szeregach czasowych, czy wartości null są obsługiwane poprawnie, czy nie ma duplikatów z powodu błędnych złączeń.

3. Zweryfikuj poprawność obliczeń — sprawdź logikę GROUP BY, upewnij się że mianowniki w procentach i wskaźnikach są prawidłowe, porównaj okresy czasowe o tej samej długości, potwierdź że typy złączeń (INNER vs LEFT) są odpowiednie i że złączenia wiele-do-wielu nie zawyżyły liczb.

4. Wykonaj testy rozsądności wyników — czy liczby są w wiarygodnym zakresie, czy trendy mają sens biznesowy, czy wyniki są spójne z wcześniejszymi analizami, czy nie ma oznak survivorship bias lub innych systematycznych błędów.

5. Przygotuj dokumentację dla reproducibility — zanotuj datę danych (as of), wyjaśnij wszelkie odchylenia od standardowych definicji metryk, udokumentuj założenia i decyzje metodologiczne, wyjaśnij dlaczego części nie sumują się do całości jeśli tak się dzieje.

6. Przejrzyj raport z weryfikacji wygenerowany przez umiejętność i popraw zidentyfikowane problemy przed udostępnieniem analizy interesariuszom.