# Analytics Engineering

> Применяйте при разработке или проверке модели dbt, витрины, семантической метрики или расчёта для дашборда; уточняйте гранулярность, размножение строк при соединениях, правила агрегации и согласованность инкрементального и полного расчётов.

- Skill: `fbakiyev/analytics-engineering` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add fbakiyev/analytics-engineering`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/fbakiyev/analytics-engineering/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Data & Analytics
- Author: fbakiyev (https://skillmd.com/u/fbakiyev)
- Updated: 2026-09-21
- Page: https://skillmd.com/skills/fbakiyev/analytics-engineering

---


# Подготовка данных для аналитики

## Определение метрики

- Используйте утверждённое определение метрики и соглашения проекта; уточните владельца, уровень детализации строки, состав учитываемых объектов, часовой пояс, валюту и правила обработки отмен и возвратов. Выявляйте разногласия до изменения смысла метрики.
- Изучите ключи источников, зависимости моделей, способы материализации и установленные версии адаптеров, прежде чем полагаться на поведение dbt или конкретного хранилища.

## Ключевые решения

1. Укажите ожидаемую кратность каждого соединения. Сравните число строк, уникальных бизнес-ключей, ключей без соответствия и итоговые суммы до и после него; устраняйте размножение строк на нужном уровне детализации, а не скрывайте его с помощью DISTINCT.
2. Отличайте аддитивные показатели от остатков, отношений и числа уникальных объектов. Вычисляйте отношения из соответствующих числителя и знаменателя; не усредняйте уже агрегированные доли и не складывайте числа уникальных объектов по пересекающимся группам.
3. Для изменяющихся справочников определите, нужны ли отчёту текущие атрибуты или атрибуты, действовавшие на момент события. Проверяйте границы интервалов и пересечения версий, а не присоединяйте все версии по бизнес-ключу.
4. Сравнивайте инкрементальный расчёт с полным на одном снимке источника и при одной временной границе учёта данных (cutoff). Включайте поздние исправления, удаления, пустые ключи и пустые разделы; успешная проверка схемы не доказывает эквивалентность метрик.

## Результат и проверка

- Подготовьте запрошенную модель, определение метрики или анализ с указанием гранулярности, происхождения данных, допущений и затронутых потребителей.
- Проверьте значимые для изменения инварианты: уникальность ключей, допустимость пустых значений, связи, допустимые значения, свежесть и сверку итогов. Укажите охват и фактические результаты.
- Используйте документацию или шаблоны проекта, когда это помогает; для запроса на проверку достаточно самостоятельного объяснения.

## Ограничения

- Не придумывайте определения метрик и владельцев, не меняйте незаметно установленный знаменатель и не смешивайте уровни детализации без явных правил агрегации.
- Отличайте результаты выборочной проверки от полной сверки; успешные проверки не подтверждают точность, которую не измеряли.