docs(labs): расследования выручки привязаны к задачам DE

Зачем: результатом лабораторных должны быть обоснованные решения о подготовке данных для витрин.

Что: добавлены проверяемые результаты сверки полноты, выбора ключа, точного разбора и правила пересчета; обновлены программа и индекс, убран подсчет долей потерь.

Проверка: SELECT-запросы под analyst, расчеты по сохраненной истории девяти наблюдений, 54 локальные ссылки, git diff --check и независимое техническое ревью.

docs/labs/README.md

@@ -124,16 +124,16 @@ DM](../architecture/dm.md).
 
 ### Почему выручка не сходится
 
-Открывается после ступени 1. Четыре расследования:
+Открывается после ступени 1. Четыре расследования качества данных:
 
 - [Куда пропали покупки](optional/missing-purchases.md): найти заказы без
-  события в трекере и объяснить разрыв воронки.
+  события, выбрать источник витрины и условие проверки полноты.
 - [Почему повтор покупки завышает выручку](optional/duplicate-purchases.md):
-  посчитать деньги по номеру заказа и объяснить вклад повторов.
+  выбрать зерно и ключ расчета, проверить его на повторных событиях.
 - [Какая позиция объясняет разницу в сумме](optional/order-amount-difference.md):
-  сопоставить корзины и найти причину расхождения до копейки.
+  разобрать позиции без потери точности и локализовать расхождение источников.
 - [Почему вчерашняя выручка меняется сегодня](optional/revenue-over-time.md):
-  проследить опоздания и отмены, затем определить момент закрытия дня.
+  обосновать окно пересчета витрины и требования к истории заказов.
 
 Первые три работы используют готовые данные. Четвертая продвигает мир через
 Airflow; для нее вы сохраняете состояния заказов после каждого модельного дня.

docs/labs/optional/duplicate-purchases.md

@@ -1,14 +1,17 @@
 # Почему повтор покупки завышает выручку
 
-**Чему учит:** отличать повторную доставку строки от повторного события об
-одной покупке и выбирать ключ, по которому считать деньги.
+**Чему учит:** выбрать зерно и ключ расчета, чтобы повторные события
+не умножали денежную сумму.
 
 Факультатив доступен после ступени 1. Работайте в DBeaver пользователем
 `analyst` по [инструкции](../../../README.md#подключиться-из-dbeaver).
 Дождитесь завершения `etl_pipeline`; оставьте `world_live` на паузе и
 дождитесь уже начатых прогонов, чтобы данные не менялись между запросами.
 
-## Посчитайте клиентскую сумму двумя способами
+## Проверьте расчет по событиям
+
+В ODS уже устранены повторные доставки событий. Достаточно ли этого,
+чтобы сложить суммы всех `purchase` для витрины заказов? Проверьте на данных.
 
 Возьмите один закрытый день: его дата должна быть не позднее
 `max(snapshot_date) - 6` из `ods.order_v`. Во всех запросах к `dds.event_v`
@@ -24,10 +27,16 @@
 Для двух повторившихся покупок выпишите `event_id`, `client_id`, `event_time`,
 номер заказа и сумму. Сопоставьте число событий и заказов в `dds.order_v`.
 
-Теперь рассчитайте клиентскую сумму, учитывая каждый номер заказа один раз.
-До выбора одной суммы на заказ проверьте, что во всех его событиях она
-одинакова. Проверьте свое решение на случае двух разных заказов с одинаковой
-суммой: сколько денег оно учтет?
+## Соберите расчет по заказам
+
+Напишите запрос с одной строкой на номер заказа. Сохраните в результате
+номер, число исходных событий и одну заявленную сумму. До выбора суммы
+проверьте, что во всех событиях заказа она одинакова. Затем посчитайте итог
+дня по результату этого запроса и сравните с расчетом по событиям.
+
+Проверьте, что номера в результате уникальны, а число строк совпадает с числом
+разных номеров в исходных событиях. Отдельно проверьте свое решение на случае
+двух разных заказов с одинаковой суммой: сколько денег оно учтет?
 
 ## Найдите заказы, из-за которых сумма завышена
 
@@ -49,7 +58,7 @@
 его статус и [порядок присвоения классов](../../architecture/dm.md#dmpurchase_vs_orders_v).
 Класс витрины не заменяет поиск всех повторов в событиях.
 
-## Сравните с выручкой магазина
+## Определите границы расчета
 
 Сложите `revenue` из `dm.revenue_daily_v` за тот же `report_date` по всем
 категориям. Эта витрина считает стоимость позиций оплаченных заказов,
@@ -60,10 +69,14 @@
 заказ, который объясняет, почему деньги трекера и магазина все еще могут
 различаться. Для этого сопоставьте события, заказ и готовую сверку.
 
+Рядом со своим запросом укажите его зерно и ключ. Обоснуйте, где нужна одна
+строка на событие, а где — одна на заказ: следует ли ради этого расчета
+удалять повторные покупки из `dds.event_v`? Используйте найденные `event_id`.
+
 ## Что должно получиться
 
-- [ ] сохранены две клиентские суммы и строки повторившихся покупок;
+- [ ] сохранен запрос с одной строкой на заказ, числом событий и суммой;
+- [ ] уникальность ключа и полнота набора номеров проверены по источнику;
 - [ ] разность сумм полностью объяснена вкладом лишних событий;
-- [ ] выбор ключа для устранения повторов подтвержден данными;
-- [ ] вы можете объяснить, почему устранение повторов не завершает сверку
-      выручки с магазином.
+- [ ] обоснованы ключ расчета и место устранения повторов;
+- [ ] найден случай, показывающий границы расчета денег по трекеру.

docs/labs/optional/missing-purchases.md

@@ -1,7 +1,7 @@
 # Куда пропали покупки
 
-**Чему учит:** обнаружить потерю событий при сверке двух источников и
-обосновать, каким данным можно доверять при подсчете покупок.
+**Чему учит:** проверить полноту данных по независимому источнику и выбрать
+источник для витрины заказов.
 
 Факультатив доступен после ступени 1. В DBeaver подключитесь пользователем
 `analyst` по [инструкции](../../../README.md#подключиться-из-dbeaver).
@@ -10,8 +10,9 @@
 
 ## Выберите день
 
-Магазин зарегистрировал заказы, но часть событий покупки не дошла до трекера.
-Найдите след этой потери сначала в событиях сайта, затем в заказах.
+Можно ли построить полную витрину заказов по событиям `purchase`?
+Проверьте это на одном дне: сначала сопоставьте события сайта, затем сверьте
+номера заказов с выгрузкой магазина.
 
 Возьмите день, для которого уже получен последний слепок семидневного окна.
 Запрос показывает самую позднюю подходящую дату:
@@ -46,6 +47,9 @@ FROM ods.order_v;
 В событии номер заказа находится в `purchase_id[1]`, в заказах — в `order_id`.
 Соберите список заказов выбранного дня, для которых нет события покупки.
 Несколько событий с одним номером заказа должны оставаться одной покупкой.
+Сохраните запрос сверки: на каждый такой заказ он должен возвращать дату,
+номер и статус. Дату задавайте в одном месте, чтобы запрос можно было
+повторить для другого дня.
 
 Проверьте два равенства:
 
@@ -67,9 +71,6 @@ FROM ods.order_v;
 к устройству этого стенда; для другого источника его нужно проверять заново.
 
 Если в выбранном дне повторов нет, возьмите другой закрытый день.
-Для оценки доли потерь используйте число заказов магазина. Затем посчитайте
-долю с тем же числителем, но с числом просмотров подтверждения в знаменателе.
-Совпали ли результаты? Свяжите различие знаменателей с найденными событиями.
 
 ## Сопоставьте вывод с готовой сверкой
 
@@ -80,13 +81,22 @@ FROM ods.order_v;
 объясните, почему потеря события не всегда попадает в `lost_event`.
 
 Возьмите один заказ из своего списка и сохраните два запроса: первый находит
-его в магазине, второй показывает отсутствие покупки в трекере. Сформулируйте,
-какой источник нужен для отчета о поведении посетителей, а какой — для денег.
+его в магазине, второй показывает отсутствие покупки в трекере.
+
+## Выберите источник и условие проверки
+
+По результатам сверки укажите источник для витрины, в которой должен быть
+каждый зарегистрированный заказ. Обоснуйте выбор найденными номерами.
+
+Рядом с запросом запишите, когда его результат можно считать окончательным.
+Что изменится, если запустить его до получения всех слепков выбранного дня?
+Позволяет ли отсутствие события в `dds.event_v` установить место потери —
+до приема в хранилище или при обработке? Какие данные нужны, чтобы это выяснить?
 
 ## Что должно получиться
 
-- [ ] сохранены день, счетчики воронки и список заказов без события;
+- [ ] сохранен запрос сверки по дате, возвращающий заказы без события;
 - [ ] оба равенства сходятся, влияние повторного просмотра объяснено;
-- [ ] доля потерь посчитана с обоснованным знаменателем;
 - [ ] один случай подтвержден запросами к обоим источникам;
-- [ ] вы различаете отсутствие события и класс строки в готовой сверке.
+- [ ] источник витрины выбран по результатам сверки;
+- [ ] указаны условие окончательной проверки и границы ее выводов.

docs/labs/optional/order-amount-difference.md

@@ -1,7 +1,7 @@
 # Какая позиция объясняет разницу в сумме
 
-**Чему учит:** перейти от расхождения суммы заказа к конкретному товару и
-проверить объяснение с точностью до копейки.
+**Чему учит:** разобрать вложенные данные без потери точности и локализовать
+расхождение двух источников до товарной позиции.
 
 Факультатив доступен после ступени 1. В DBeaver используйте пользователя
 `analyst` из [инструкции подключения](../../../README.md#подключиться-из-dbeaver).
@@ -10,6 +10,9 @@
 
 ## Найдите заказ
 
+Суммы покупки в трекере и заказа в магазине различаются. Разберите их позиции
+и проверьте отдельно точность своего запроса и различия между событием и заказом.
+
 В `dm.purchase_vs_orders_v` выберите один заказ с
 `mismatch_class = 'amount_delta'`. Возьмите закрытый день: `order_day`
 не позднее `max(snapshot_date) - 6` из `ods.order_v`. Сохраните `order_id`,
@@ -40,7 +43,9 @@
 Сопоставьте позиции по артикулу так, чтобы остались видны товары,
 присутствующие только с одной стороны. Для каждой позиции сравните наличие,
 цену и количество. Что различается и сколько это добавляет к расхождению
-сумм? В результате нужны строки товаров, а не только две итоговые суммы.
+сумм?
+Сохраните запрос сверки для выбранных даты и номера заказа; в результате
+оставьте артикул, значения с обеих сторон и разность стоимостей позиций.
 
 ## Проверьте объяснение
 
@@ -58,14 +63,22 @@
 [форматом выгрузки](../../formats/clickstream-event.md). Если все цены
 выбранной корзины целые, возьмите еще один заказ с расхождением и дробной ценой.
 
-В коротком объяснении назовите заказ, товар, количество, цену и разницу.
 Какие строки подтверждают найденное расхождение? Есть ли в источниках
 сведения о том, почему оно возникло? Отделите наблюдения от предположений.
 
+## Выберите поля для точного расчета
+
+Укажите рядом с запросом, откуда брать цену, каким типом ее читать и по какому
+ключу сопоставлять позиции. Подтвердите выбор результатами обеих сверок:
+суммы разобранных позиций с суммой своего источника и позиций двух источников
+между собой. Какой результат укажет на ошибку вашего разбора, а какой
+потребует искать причину выше — в данных, которые получил запрос?
+
 ## Что должно получиться
 
-- [ ] позиции клиента и магазина сопоставлены по артикулам;
+- [ ] сохранен запрос сверки позиций, не теряющий товары без пары;
 - [ ] все три равенства сходятся до копейки;
 - [ ] найден пример потери точности в готовом массиве цен;
-- [ ] расхождение объяснено конкретной позицией, а скидка и доставка
-      отделены от сравнения корзин.
+- [ ] выбор полей, типа денег и ключа сопоставления подтвержден расчетами;
+- [ ] расхождение источников сверки отделено от ошибки своего разбора и различия
+      между стоимостью корзины и итогом со скидкой и доставкой.

docs/labs/optional/revenue-over-time.md

@@ -1,13 +1,13 @@
 # Почему вчерашняя выручка меняется сегодня
 
-**Чему учит:** объяснять изменения уже рассчитанного отчета поступлением
-заказов и сменой их статусов, определять момент закрытия дня и границы
-доступной истории.
+**Чему учит:** обосновать окно пересчета витрины и требования к истории
+заказов по наблюдаемым опозданиям и изменениям статусов.
 
 Факультатив доступен после ступени 1. Понадобятся Airflow и DBeaver с
 подключением `analyst` по [инструкции](../../../README.md#подключиться-из-dbeaver).
 Вы будете наблюдать один день оформления заказов, продвигая мир по одному
-модельному дню. Новые данные останутся в стенде.
+модельному дню. Проверьте, можно ли при загрузке выручки каждый раз считать
+только новый день. Новые данные останутся в стенде.
 
 ## Подготовьте первое наблюдение
 
@@ -73,7 +73,7 @@ SELECT
 в конце окна и за его пределами.
 От исходного наблюдения потребуется восемь однодневных запусков.
 
-## Объясните изменения отчета
+## Найдите изменения в уже загруженном дне
 
 После каждого шага сравнивайте заказы по `order_id`, а не по положению строк
 в выгрузке. Найдите:
@@ -93,11 +93,12 @@ SELECT
 выше; учтите и заказы, которых еще не было в первом наблюдении. Сумма
 изменений вкладов должна совпасть с изменением `revenue` до копейки.
 
-Для одного из этих отмененных заказов сравните изменение его вклада
-с изменением общей выручки между теми же наблюдениями. Совпало ли
-направление изменений? Найдите в своей таблице заказы, определившие общий итог.
+Покажите на этих наблюдениях, какой результат остался бы в витрине,
+если бы конвейер после первого расчета обрабатывал только новые дни заказов.
+Достаточно ли добавлять в старый день только опоздавшие заказы? Проверьте
+свой ответ на найденных изменениях статусов.
 
-## Что известно об отменах
+## Определите, какую историю нужно хранить
 
 Возьмите отмененный заказ, у которого в вашей истории был статус `paid`.
 Укажите два наблюдения, доказывающих, что он был оплачен, а затем отменен.
@@ -105,9 +106,14 @@ SELECT
 Теперь возьмите отмененный заказ, для которого ни в одной вашей выгрузке
 нет `paid`. Проверьте утверждение «этот заказ никогда не был оплачен»:
 что известно о его состоянии между двумя слепками? Достаточно ли сохраненных
-наблюдений для такого вывода? Укажите, какие данные позволили бы его проверить.
+наблюдений для такого вывода?
 
-## Когда день закрыт
+Сформулируйте требования к данным для двух задач: восстановить состояние
+витрины на момент прошлого расчета и узнать, был ли заказ когда-либо оплачен.
+Какие сведения для каждой задачи должен передавать источник и сохранять
+хранилище? Проверьте предложение на своих выгрузках и на промежутке между ними.
+
+## Задайте правило пересчета
 
 Сравните сохраненные состояния при S = D + 6 и S = D + 7: состав заказов,
 их статусы, суммы и выручку. Какой слепок последним мог изменить заказы дня D
@@ -115,6 +121,12 @@ SELECT
 можно считать окончательным. Было бы достаточно совпадения двух соседних
 сумм, если бы окно еще не закончилось?
 
+Запишите правило выбора дней для пересчета после очередного слепка.
+Считайте, что начальная история уже загружена и ежедневные прогоны не
+пропускались. Укажите, по какой дате определяются границы, какие дни нужно
+пересчитать и когда день можно перестать включать в расчет. Подтвердите
+правило своими наблюдениями, включая опоздание и отмену.
+
 После собственных выводов сверьтесь с описанием
 [слепка и его доставки](../../architecture/orders/snapshot.md#слепок-и-его-доставка)
 и [границ истории отмен](../../architecture/orders/fate.md#судьба-заказа).
@@ -122,12 +134,13 @@ SELECT
 ## Что должно получиться
 
 - [ ] сохранена последовательность наблюдений одного дня D с датами слепков S;
-- [ ] найдены опоздавшие заказы и изменения статусов;
-- [ ] изменение выручки между двумя наблюдениями объяснено вкладами заказов;
+- [ ] на опоздавших заказах и изменениях статусов показаны ошибки загрузки
+      только новых дней или только новых заказов;
+- [ ] изменение выручки между наблюдениями сходится с изменением вкладов заказов;
 - [ ] оплата одной из последующих отмен подтверждена двумя наблюдениями;
-- [ ] вы различаете доказанную оплату и отсутствие сведений о ней;
-- [ ] состояние дня за пределами окна совпало с окончательным, а момент
-      закрытия обоснован правилом доставки слепков.
+- [ ] сформулированы требования к истории расчетов и истории оплаты;
+- [ ] правило пересчета и момент закрытия дня обоснованы наблюдениями
+      и правилом доставки слепков.
 
 После работы оставьте `world_live` на паузе либо верните автоматическое
 продвижение, если пользовались им до наблюдения.

docs/specs/2026-09-01-labs-program.md

@@ -161,15 +161,28 @@
 изменение выручки и история отмен используют одну историю заказов, поэтому
 для них выбрана общая работа вместо трех отдельных.
 
+Результат расследования — запрос сверки и инженерное решение, подтвержденное
+данными: выбор источника, ключа, полей для точного расчета или правила
+пересчета и хранения истории. Объяснение суммы служит проверкой решения.
+Вариант закончить работы только объяснением показателей отклонен: он
+смещал акцент в анализ отчетов. Постройка новых DAG и подключение проверок
+к конвейеру оставлены основной программе, чтобы факультативы не повторяли
+ее задания.
+
 - **[Куда пропали покупки](../labs/optional/missing-purchases.md) (#186).**
-  Учащийся объясняет разрыв воронки заказами, для которых нет события покупки.
+  Сверка по номерам заказов обосновывает источник витрины и условие
+  окончательной проверки полноты. Счетчики событий помогают обнаружить
+  расхождение, но не устанавливают место потери.
 - **[Почему повтор покупки завышает выручку](../labs/optional/duplicate-purchases.md) (#187).**
-  Разность клиентских сумм объясняется повторными событиями одной покупки.
+  Учащийся собирает расчет с одной строкой на заказ, проверяет ключ и полноту
+  набора номеров, отличает его зерно от зерна исходных событий.
 - **[Какая позиция объясняет разницу в сумме](../labs/optional/order-amount-difference.md).**
-  Сравнение позиций из исходного JSON и заказа объясняет расхождение до копейки.
+  Сверка позиций обосновывает выбор исходных полей и типа денег, отделяет
+  ошибку собственного разбора от различия данных события и заказа.
 - **[Почему вчерашняя выручка меняется сегодня](../labs/optional/revenue-over-time.md) (#188).**
-  История одного дня связывает опоздания, оплату и отмены с изменением выручки,
-  позволяет определить момент закрытия дня и границу знания об оплате.
+  Наблюдение опозданий и смены статусов обосновывает правило пересчета при
+  ежедневной загрузке без пропусков. Учащийся определяет момент закрытия дня
+  и требования к истории для воспроизведения расчета и проверки факта оплаты.
 
 В четвертой лабораторной выбрано собственное наблюдение: учащийся продвигает
 мир по одному дню через Airflow и сохраняет результаты после обновления витрин.