Files
clickstream-data-platform/docs/labs/optional/duplicate-purchases.md
T
ddadmin 3e9249933b 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.
2026-09-22 04:28:27 -04:00

83 lines
6.6 KiB
Markdown

# Почему повтор покупки завышает выручку
**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.
## 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`
отбирайте этот `event_date` и `event_type = 'purchase'`.
Номер заказа находится в `purchase_id[1]`, заявленная сумма — в
`purchase_revenue[1]`. По формату источника у события покупки один номер заказа.
Сначала посчитайте число событий и сумму всех заявленных сумм. Затем найдите
номера заказов, которые встречаются несколько раз. Если таких нет, выберите
другой закрытый день.
Для двух повторившихся покупок выпишите `event_id`, `client_id`, `event_time`,
номер заказа и сумму. Сопоставьте число событий и заказов в `dds.order_v`.
## 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
Возьмите один повторившийся номер заказа. Сколько денег он добавил в первый
расчет и сколько — во второй? Подтвердите разность его событиями.
Повторите расчет для остальных повторившихся номеров. Сохраните таблицу:
номер заказа, число событий и вклад в разность сумм. Проверьте, объясняют ли
эти заказы все расхождение за день до копейки.
Слой ODS убирает повторную доставку одного события по его идентификатору;
`dds.event_v` читает уже это состояние. Сравните число разных `event_id`
и число разных номеров заказа в выбранных строках. Почему устранение
повторов по первому ключу не дало тот же результат, что по второму?
Подтвердите ответ конкретными идентификаторами.
После собственного расчета найдите эти заказы в `dm.purchase_vs_orders_v`.
Если у повторившегося заказа класс отличается от `duplicate_event`, проверьте
его статус и [порядок присвоения классов](../../architecture/dm.md#dmpurchase_vs_orders_v).
Класс витрины не заменяет поиск всех повторов в событиях.
## 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,
без скидки и доставки.
Сравните результат с исправленной клиентской суммой. Совпадение не требуется:
удаление повторов устраняет одну причину расхождения. Найдите хотя бы один
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
- [ ] 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;
- [ ] обоснованы ключ расчета и место устранения повторов;
- [ ] найден случай, показывающий границы расчета денег по трекеру.