docs(superset): синхронизация доков и урока 6 под row-lineage

- Зачем:
  - после смены чарта на row-lineage пользовательская дока, README и урок 6
    описывали несуществующий «Data Quality Summary» и старый состав KPI;
    термин «зерно (grain)» использовался без пояснения.
- Что:
  - SUPERSET_DASHBOARD.md, README, урок 6 описывают «Rows by Layer (event)»,
    выровнен состав KPI/чартов; термин «зерно» поясняется в уроке простыми
    словами с якорем из данных (события 1000 / визиты 99).
  - термин выровнен на «визит» по CONTEXT.md (click_id = визит/сессия).
  - в спеку редизайна добавлена секция «Пересмотр после приёмки» как след решения.
- Проверка:
  - grep по «Data Quality Summary»/«Row Count» вне handoffs пуст.
  - визуальная вычитка изменённых разделов.

docs/SUPERSET_DASHBOARD.md

@@ -52,7 +52,7 @@ make superset-dashboard
 | **UTM Effectiveness** | `dm.v_utm_effectiveness` | Эффективность маркетинговых каналов |
 | **Top Pages** | `dm.v_top_pages_daily` | Популярность страниц |
 | **Session Overview** | `dm.v_session_overview` | Анализ сессий |
-| **DQ Summary** | `dm.dq_summary` | Качество данных |
+| **DQ Summary** | `dm.dq_summary` | Метрики по слоям (строки, ошибки, сироты) |
 
 ### Чарты (Charts)
 
@@ -83,8 +83,26 @@ KPI разложены в одну строку по 12-колоночной с
 > `Featured Charts/Funnel.yaml` и frontend assets: для воронки используется
 > `viz_type: funnel`, поэтому dashboard создаёт именно funnel chart.
 
-#### Качество данных
-- **🔍 Data Quality Summary** — статистика по слоям STG/ODS/DDS
+#### Прохождение строк по слоям
+- **🧱 Rows by Layer (event)** — `dist_bar` по `dm.dq_summary`: сколько строк
+  одного **event-зерна** в каждом слое конвейера `STG → ODS → DDS → DM`.
+
+> **Почему именно одно зерно, а не сумма по слою.** Чарт берёт по одной
+> канонической таблице на слой (`browser_raw → browser_event → event →
+> v_events_enriched`). Если суммировать `total_rows` по всем таблицам слоя,
+> в один столбец складываются таблицы разного зерна (события `1000` + визиты `99`
+> + пустые error-таблицы) и получается **ложная «воронка потерь»**, которой нет.
+> На одном зерне убывание становится настоящим: видимый шаг **1050 → 1000** —
+> это дедупликация at-least-once потока по `event_id` в ODS
+> (`ReplacingMergeTree`), а дальше число стабильно до витрины.
+>
+> Настоящие сигналы качества (`rows_with_errors` в ODS, `orphan_events` в DDS)
+> на чистых демо-данных равны нулю и живут в `dm.dq_summary` отдельными
+> `check_name` — их разбирают уроки 3–4, а не этот чарт.
+
+> **Порядок столбцов.** В groupby подпись слоя получает числовой префикс
+> (`1 · stg`, `2 · ods`, …), а `order_bars` сортирует бары по подписи — иначе
+> `dist_bar` ставит их по убыванию значения, а не по порядку конвейера.
 
 ### Фильтры (Native Filters)