Grain y definición de métricas

Objetivo

Aplicar Grain y definición de métricas en un escenario de ecommerce y producir una salida que otra persona pueda verificar.

Antes de empezar

• Tener descargado el dataset ecommerce del curso
• Crear una carpeta de práctica y conservar el original sin modificar

Explicación

Grain y definición de métricas se trabaja aquí sobre el ecommerce del curso. Primero identifica la pregunta que quieres responder y el grain de los datos; después aplica escribir exactamente qué representa una fila antes de agregar. No ejecutes código como una receta: observa qué columnas entran, qué filas pueden desaparecer o duplicarse y qué salida consume la siguiente capa. En un entorno profesional debes separar la lógica técnica de la definición de negocio, usar nombres legibles y conservar una consulta de reconciliación. Cuando el resultado parezca correcto, intenta romperlo con un caso límite: nulos, duplicados, fechas fuera de rango, estados inesperados o un identificador que no exista en la dimensión. El objetivo de esta lección no es memorizar Grain y definición de métricas, sino ser capaz de implementarlo, revisarlo y defender por qué la solución es fiable.

Contexto profesional

En un equipo de datos, escribir exactamente qué representa una fila antes de agregar. Este trabajo suele aparecer en incidencias, revisiones de código o entregas de analítica. La diferencia entre una demo y un trabajo profesional es poder explicar el supuesto, reproducir el resultado y dejar una comprobación que detecte errores futuros.

Ejemplo real

Una fila de fact_orders = un pedido

Archivos o datos de entrada

• data/ecommerce_customers.csv
• data/ecommerce_orders.csv

Práctica guiada

Antes de mirar la solución, reproduce el ejemplo de Grain y definición de métricas, guarda la salida y escribe qué supuesto estás haciendo sobre los datos.

Laboratorio paso a paso

• Descarga los archivos indicados y crea una carpeta nueva para esta práctica; no modifiques el original.
• Inspecciona las columnas y escribe qué resultado esperas obtener al aplicar: escribir exactamente qué representa una fila antes de agregar.
• Ejecuta o reproduce el ejemplo técnico: Una fila de fact_orders = un pedido
• Registra el número de filas de entrada y de salida y explica cualquier diferencia antes de seguir.
• Introduce un caso límite deliberado (nulo, duplicado, estado inesperado o valor extremo) y comprueba cómo responde tu solución.
• Guarda la versión final y anota en README los comandos/pasos exactos para repetirla desde cero.

Reto sin ayuda

Repite la práctica cambiando un supuesto importante de Grain y definición de métricas; documenta qué se rompe, cómo lo detectas y qué cambio harías para producción.

Resultado esperado

Obtendrás un artefacto reproducible de Grain y definición de métricas, con entrada conocida, salida observable y una comprobación que detecta al menos un caso límite.

Cómo verificarlo

Compara conteos, totales y claves con la fuente. Vuelve a ejecutar desde una carpeta limpia siguiendo sólo tu README; si falta un paso, la práctica no está terminada.

Checklist de validación

• La salida se puede reproducir sin pasos ocultos
• Los conteos/totales relevantes están reconciliados con la entrada
• Existe al menos una prueba de caso límite
• No hay secretos ni rutas personales dentro del código

Errores frecuentes

• Dar por bueno un resultado sólo porque la consulta/script no da error
• No documentar el grain o los filtros de negocio
• Cambiar varias cosas a la vez y no saber qué causó una diferencia

Qué debes recordar

En trabajo real, Grain y definición de métricas vale cuando es reproducible, verificable y comprensible para otra persona.

Preguntas de entrevista

• ¿Cómo comprobarías que una implementación de Grain y definición de métricas no duplica ni pierde información?
• ¿Qué caso límite probarías primero y por qué?

Siguiente paso

Continúa con la siguiente lección y reutiliza el mismo proyecto ecommerce para acumular trabajo real.

Recursos de esta lección