docs(labs): упрощен язык учебных заданий

- Зачем: начинающим трудно читать задания из-за необъясненных терминов и неестественных формулировок.
- Что: переработаны вводная и 21 задание, названы темы разделов, объяснены термины и сокращены повторы; согласованы правила учебного текста и ссылки.
- Проверка: сохранены 25 блоков SQL и команд и таблицы состава колонок; проверены 153 локальные ссылки и 32 входящие ссылки на разделы; git diff --check прошел.

docs/labs/1-5-utm-effectiveness.md

@@ -1,30 +1,38 @@
-# Задание 5: `dm.utm_effectiveness`
+# Задание 5: показатели рекламы, `dm.utm_effectiveness`
 
-**Чему учит:** различать сумму покупки со слов клиента (`declared_`) и
-серверную выручку, находить причины их расхождения.
+Вы подготовите показатели рекламных каналов по событиям сайта. Суммы покупок
+в этой витрине будут отличаться от выручки по заказам магазина. В конце
+работы вы сравните их и объясните причины расхождения.
 
-## Сначала прочитать
+## Подготовка
 
 - [«Хранилище и его слои»](../handbook/storage-layers.md);
 - [«Потоки Airflow и даги модельного времени»](../handbook/airflow-dags.md).
 
-## Для чего нужна витрина
+## Покупки по рекламным каналам
 
 Аналитик сравнивает рекламные каналы по дням: трафик, добавления в корзину,
-покупки и заявленные клиентом суммы.
+покупки и их суммы из событий сайта.
 
-На стенде поведение и атрибуцию считают по трекеру, деньги — по бэкенду.
-Здесь сделано исключение: UTM-метки есть только в кликстриме, поэтому для
-оценки покупок по меткам используют клиентскую сумму.
+События сайта показывают действия посетителя и рекламные метки его переходов.
+Заказы магазина служат источником выручки. Но в заказах нет UTM-меток, поэтому
+в этой витрине вы возьмете суммы из событий покупки. Их передает браузер
+посетителя; дальше они называются клиентскими суммами. Приставка `declared_`
+в имени показателя напоминает об этом источнике.
 
-## Что сделать
+## Создание витрины
 
-Читайте `dds.event_v` напрямую, без соседних витрин DM. Зерно — **день
-события × `utm_source` × `utm_medium` × `utm_campaign`**. Зерно новое,
-поэтому витрина хранится готовым агрегатом — см. [«Как принято на ступени
-1»](README.md#как-принято-на-ступени-1). Создайте пять объектов:
-`dm.utm_effectiveness_rep` / `_dist`, донор `_stage_rep` / `_stage_dist` и
-публичное представление `dm.utm_effectiveness_v`. Ключ партиции — день.
+Читайте события из `dds.event_v`, без других витрин DM. В результате нужна
+одна строка на день и сочетание трех меток: `utm_source`, `utm_medium`,
+`utm_campaign`. События одного дня с одинаковыми метками попадают в одну группу.
+
+Создайте пять объектов по [общим правилам ступени 1](README.md#создание-и-обновление-витрин):
+
+- основные таблицы `dm.utm_effectiveness_rep` и `dm.utm_effectiveness_dist`;
+- промежуточные таблицы `dm.utm_effectiveness_stage_rep` и `dm.utm_effectiveness_stage_dist`;
+- представление для чтения `dm.utm_effectiveness_v`.
+
+Разбейте данные на партиции по дням.
 
 ### Состав колонок
 
@@ -54,31 +62,32 @@
 Для `utm_campaign` выбран тип `String`: имен кампаний со временем становится
 много, и затраты на словарь `LowCardinality` перестают окупаться.
 
-### Ритм пересборки
+### Дни для пересчета
 
-События прожитого дня больше не меняются. Как в задании 2, соберите в донор
-дни от первого несобранного до последнего прожитого и замените дневные
-партиции. Добавьте задачу в `dm_transform`.
+События завершившегося модельного дня больше не меняются. Как в задании 2,
+найдите первый завершившийся день, которого еще нет в витрине. Рассчитайте
+все дни от него до последнего завершившегося, запишите их в промежуточную
+таблицу и замените дневные партиции основной. Добавьте задачу в `dm_transform`.
 
 ### Ключ шардирования
 
 Выберите ключ самостоятельно. Если берете хеш одной из трех UTM-колонок,
 посчитайте долю строк с ее самым частым значением и обоснуйте выбор.
 
-Ключ донора — тот же, что у цели (см. [«Как принято на ступени
-1»](README.md#как-принято-на-ступени-1) и раздел «Раскладка по шардам»
-[справочника хранилища](../architecture/storage.md)).
+У основной и промежуточной таблиц должен быть одинаковый ключ шардирования:
+см. [общие правила ступени 1](README.md#создание-и-обновление-витрин).
 
-## Атрибуция по событию, а не по визиту
+## Рекламные метки событий
 
 Группируйте события по их собственным меткам. Модели «первое касание» и
 «последнее касание» здесь не рассчитываются.
 
 В `dds.session_v` записаны UTM первого события визита. Распределение по
 каналам может отличаться от этой витрины, и это не означает ошибку в
-расчете. В отчете различайте атрибуцию визитов и событий.
+расчете. Укажите в отчете, что распределяете по рекламным каналам отдельные
+события. Такое распределение называют атрибуцией.
 
-## Прямой трафик остается в витрине
+## События без рекламных меток
 
 Сохраните события без меток: прямой трафик обычно крупнейший канал, и без
 него доля рекламы будет завышена. Если отфильтровать такие строки, дневные
@@ -108,13 +117,13 @@
 причины можно посмотреть в `dm.purchase_vs_orders_v`, где выделены классы
 расхождений.
 
-## Как проверить себя
+## Проверка результата
 
-Деловой ключ — `utm_source`, `utm_medium`, `utm_campaign` внутри дня.
-Получите прямой агрегат из `dds.event_v` за день и соедините его с
-`dm.utm_effectiveness_v` полным внешним соединением по ключу. Посчитайте
-строки, где ключ отсутствует с одной из сторон или различается любая из пяти
-величин. Расхождений должно быть ноль.
+Рассчитайте те же показатели по `dds.event_v` за выбранный день.
+Сопоставьте результат со строками `dm.utm_effectiveness_v` за этот день
+через `FULL OUTER JOIN` по `utm_source`, `utm_medium` и `utm_campaign`.
+Найдите сочетания меток, которые есть только с одной стороны, и строки,
+где различается хотя бы один из пяти показателей. Расхождений должно быть ноль.
 
 Дополнительно сверьте дневные итоги:
 
@@ -126,10 +135,10 @@
 Сумма `visitors` по строкам повторно учитывает одного посетителя,
 приходящего по разным меткам. Для числа посетителей дня она не подходит.
 
-## Что должно получиться
+## Результат работы
 
-- [ ] у вас есть пять объектов витрины; донор объявлен через `AS` и
-      использует ключ шардирования целевой таблицы;
+- [ ] у вас есть пять объектов витрины; промежуточная таблица объявлена через
+      `AS` и использует ключ шардирования основной;
 - [ ] строки без UTM-меток сохранены, а `declared_revenue` хранится
       в `Decimal(18, 2)`;
 - [ ] вы записали, почему сумма отличается от `dm.revenue_daily_v`;