数据清洗计划器

数据清洗计划（BMS 物联网数据，UTC 对齐与分钟级重采样）

目标

• 产出对齐后的时间序列数据（1 分钟等频，设备×时间长表为主，另提供 5 分钟重采样版本）。
• 统一时间到 UTC，消除重复与时间漂移，修复或标记异常与缺失。
• 与设备元数据与外部气象数据按分钟对齐。
• 在清洗后构造派生目标 power_kw_next_15min。
• 提供可复现的质量度量与规则验证流程。

总体原则

• 所有清洗均应保留审计线索：保留原值列或质量标记列以支持回溯。
• 优先使用保守修复：无法可靠修复的值设为缺失并标记。
• 时间规则以 UTC 为基准，读数级主键为 device_id + ts_utc。
• 对插值设置明确的最大连续缺失长度阈值，不跨越长缺口、不跨越设备边界。
• 干跑阶段先在 5 台设备两周数据验证规则与阈值，再推广到全量。

数据读取与类型规范

• 按 dt=YYYY-MM-DD 读取 sensor_readings.parquet；读取 device_meta.csv 与 weather.csv。
• 统一字段类型：
  • 时间: ts, ingest_time, weather.timestamp_utc -> 时间戳类型（ISO 8601 解析）。
  • 标识: device_id -> 字符串。
  • 数值（若被存为字符串）：temp_c, humidity_pct, co2_ppm, pressure_pa, fan_speed_pct, power_kw, tz_offset, seq -> 转为数值。对含单位/逗号的字符串进行正则清洗（如 "45,2" -> 45.2；剔除 "ppm"/"%" 等单位）。
  • status -> 分类（ok, fault, offline）。
• 校验 sampling_period_s（来自 device_meta），若缺失以60s为默认并在质量标记中记录。

时间规范化与对齐

• 统一计算 ts_utc：
  1. 若 ts 带 Z（UTC）或显式时区偏移（±HH:MM），按其自带时区解析为 UTC。
  2. 若 ts 为“天真本地时间”（无时区），且 tz_offset 存在：ts_utc = ts - tz_offset。
  3. 若 ts 为天真时间且 tz_offset 缺失：采用站点默认偏移（+08:00），并在质量标记中记录默认规则生效。
• 校验时间合理性：
  • 计算 ingest_lag_s = ingest_time - ts_utc。
  • 规则：ingest_lag_s < 0 视为时钟错误，设质量标记并保留；0–180s 正常；180–600s 延迟；>600s 视为陈旧数据（建议丢弃或仅保留状态，不用于建模）。
  • 统计每设备的时间漂移（ts_utc 间隔的分布），若大量偏离 60s，记录并在后续重采样时按规则处理。
• 构造分钟级索引：
  • minute_ts = floor(ts_utc 到分钟) 作为重采样锚点。
  • 输出数据的时间范围覆盖 2024-01-01 00:00:00 UTC 至 2024-03-31 23:59:00 UTC 全部分钟。

重复与序列规则

• 针对每 device_id + ts_utc 的精确重复：
  • 首选保留 seq 最大的记录；若 seq 不可靠则保留 ingest_time 最新的记录。
  • 若不同记录 status 不同，优先级 ok > fault > offline；但保留 status 字段以供分析。
  • 合并质量标记：记录重复发生次数与保留策略。
• 对同一分钟内多个读数：
  • 若 ts_utc 同一分钟且不完全相同，则在重采样阶段取近 minute_ts 的记录；若多个同等近，则按上述规则（seq 最大、ingest_time 最新）选一。

设备编号复用与标识修正

• 识别 device_id 复用（同一 device_id 在时间上出现不可解释的楼层/区域变化或统计结构断点）：
  • 结构断点检测：对 power_kw、fan_speed_pct 的中位数与方差进行滚动比较（例如 1 天窗口）；出现显著跃迁且持续（>12小时）视为段边界。
  • 可选：结合 device_meta（model, calibration_offset_c, sampling_period_s）及 zone/floor 异常变化。
• 分段与标识：
  • 为复用设备创建 device_key = device_id + segment_id（segment_id 随时间段递增）。
  • 读数级主键仍为 device_id + ts_utc 以满足业务要求，但在分析/建模建议使用 device_key + ts_utc。
  • 在输出中提供 device_key 与 segment边界时间，供下游过滤。

数值清洗与范围校验

• 通用规则：
  • 若 status=offline：数值字段置为缺失（NaN），保留 status。
  • 负值校验：power_kw、co2_ppm、pressure_pa 不允许负值；出现负值设为 NaN 并标记。
  • 合理范围（用于硬阈值剔除与标记，具体上限在干跑阶段可微调）：
    • temp_c: [-40, 80]；-273 视为哨兵值，设 NaN。
    • humidity_pct: [0, 100]，超过范围进行截断并标记；较大段缺失单独处理。
    • co2_ppm: [250, 10000]（室内常见 400–2000），越界设 NaN。
    • pressure_pa: [90000, 110000]，越界设 NaN。
    • fan_speed_pct: [0, 100]，越界截断并标记。
    • power_kw: >=0；过大尖峰使用鲁棒方法检测。
• 传感器校准与异常过滤：
  • 温度应用校准：temp_c_adj = temp_c + calibration_offset_c（来自 device_meta）。
  • 尖峰与异常检测：
    • Hampel（鲁棒 z-score）滤波：窗口 15 分钟，阈值 3σ，应用于 temp_c_adj、co2_ppm、power_kw。检测到尖峰时将值设为 NaN 或替换为窗口中位数（建议设 NaN 并在重采样阶段可选插值）。
    • 明显物理不可能值直接设 NaN。
• 字段级质量标记：
  • 为每数值列添加 flags：is_outlier、is_clipped、is_negative、is_sentinel、from_interpolation、from_ffill 等布尔标记或分类。

缺失段处理与插值策略（1 分钟频率）

• 缺失定义：重采样后无观测或被清洗为 NaN。
• 插值上限（每设备每变量）：
  • temp_c_adj、co2_ppm、pressure_pa、fan_speed_pct：线性插值最大缺口 30 分钟；超过保留 NaN。
  • humidity_pct：因成段缺失，线性插值最大缺口 15 分钟；超过保留 NaN。对于>2小时的缺口不插值、不前向填充。
  • power_kw：为模型目标保守处理，线性插值最大缺口 15 分钟；超过保留 NaN，避免不真实能耗信号。
• 前向/后向填充使用限制：
  • 不对 power_kw、co2_ppm 使用长距离前向填充；仅在 ≤5 分钟缺口时允许一次性 FFill。
  • 不跨越 status=offline 段进行填充或插值。
• 插值边界：
  • 不跨设备分段（device_key）边界插值。
  • 不跨日界限进行长距离插值（>1小时的缺口不跨日）。

分钟重采样与聚合

• 建立设备×分钟的网格：
  • 对每个 device_id 或 device_key，在全时间窗生成完整分钟索引。
  • 对同一分钟有多个观测：优先近 minute_ts 的原始点；若需要聚合（极少数情况），使用中位数。
• 状态聚合：
  • 同一分钟内存在不同 status，取最差状态（offline > fault > ok），用于质量标记，不覆盖原始读数。
• 输出两个版本：
  1. 1 分钟等频长表：device_id, device_key, minute_ts, temp_c_adj, humidity_pct, co2_ppm, pressure_pa, fan_speed_pct, power_kw, status, 各质量标记。
  2. 5 分钟重采样：在 1 分钟版本基础上取滚动或间隔聚合：
     • 数值字段：中位数或均值（power_kw建议均值），窗口对齐到 5 分钟边界。
     • 标记字段：若窗口内任一 is_outlier/is_offline 为真，则该聚合点标记为受影响。

气象数据对齐

• weather.timestamp_utc 取整到分钟，与 minute_ts 左连接。
• 气象缺失处理：
  • 允许前向填充 ≤30 分钟；超过范围保留 NaN。
  • 不进行跨天填充。
• 可选派生（如需）：室外露点或焓值用于质量分析，但不强制输出。

目标变量构造

• power_kw_next_15min = shift(power_kw, -15 分钟) 在每设备（或 device_key）上计算。
• 构造前提：
  • 严禁跨设备或跨分段移位。
  • 若当前或未来 15 分钟内存在 NaN 或 status=offline，target 标记为不可用（target_valid=false）。
• 训练集建议：仅使用 target_valid=true 且过去 30 分钟内插值比例低的样本。

质量度量与验收标准

• 干跑阶段（5 台设备×两周）输出以下指标：
  • 重复率：去重前后相同 device_id+ts_utc 的重复比例；期望去重后重复为 0。
  • 时间漂移：与 60s 偏差的分布与比例；大于 ±5s 的比例；用于评估采集稳定性。
  • 异常/哨兵剔除率：各字段被设为 NaN 的比例与原因分解。
  • 插值覆盖率：各字段插值占比与平均缺口长度（不超过设定阈值）。
  • ingest_lag 分布：>600s 的比例；若显著，确认丢弃策略。
  • 设备分段检测：产生的 segment 数量与断点合理性（人工抽样核查）。
• 全量运行验收：
  • 1 分钟版本：对齐矩阵行数≈设备数×时间分钟数；与预估规模一致（≈30×24×60×91）。
  • 丢弃比例控制：因陈旧与严重异常被丢弃的行数不超过 2%（阈值可根据干跑结果调整）。
  • 目标变量有效样本：target_valid 的比例报告与分布。

实现与运维要点

• 计算框架：
  • 建议使用 Spark（PySpark）进行读取与初步清洗（分区并行、去重、时间标准化），再导出到 Parquet。
  • 频率对齐、插值与派生可在 Spark 或 Pandas（基于设备分组）完成，4M 行规模两者均可承载。
• 键与索引：
  • 主键：device_id + ts_utc（读数级）；推荐分析键：device_key + minute_ts。
• 审计与可追踪性：
  • 保存原始值列（如 temp_c_raw）与清洗后列（temp_c_adj），以及质量标记列。
  • 每步计数与日志输出（去重数、丢弃数、插值数）。
• 配置化阈值：
  • 所有范围与插值上限在配置中管理，干跑阶段根据实际分布调整。

交付物

• Clean_1min.parquet：长表，字段包括 device_id, device_key, minute_ts, temp_c_adj, humidity_pct, co2_ppm, pressure_pa, fan_speed_pct, power_kw, status, 各质量标记, weather 对齐字段（outdoor_temp_c, rh_pct, wind_mps）。
• Clean_5min.parquet：5 分钟重采样版本。
• 质量报告（JSON/CSV）：含重复、异常、插值、延迟、分段统计。
• 目标变量列：power_kw_next_15min 与 target_valid 标记已包含在两版本中。
• 规则验证报告（干跑与全量）：阈值与效果评估，3 月留出集的插值与对齐质量评估。

数据清洗与特征工程计划

1. 目标与输出

• 目标：基于安装级快照构建两类标签并产出特征集，支持模型预测 r7_revenue_usd（安装后7日净收入）与 payer_7d（7日内是否付费）。
• 输出：
  1. 清洗后的基础层（clean layer）：clean_ad_spend_daily、clean_installs、clean_events、clean_user_profile
  2. 训练快照（feature layer）：features_install_snapshot（两个时间切点：T0=安装时、T1=安装后24小时）
  3. 标签层（label layer）：labels_r7（r7_revenue_usd、payer_7d）
• 范围：2024-06-01 至 2024-09-30；开发期采用 6 月 5%随机安装样本并保留全量付费用户；9 月作为留出集。

2. 数据摄取与统一

• 文件介质：CSV 与 Parquet 混合。禁用自动推断，显式制定 schema。
• 指定 schema（关键字段类型）：
  • ad_spend.csv：date DATE, campaign_id STRING, channel STRING, cost_usd DOUBLE, impressions LONG, clicks LONG, currency STRING
  • installs.csv：install_id STRING, user_id STRING, campaign_id STRING, country STRING, os STRING, install_time TIMESTAMP (UTC), att_status STRING, device_price_bucket STRING
  • events.parquet：user_id STRING, event_time TIMESTAMP WITH TZ, event_name STRING, revenue_usd DOUBLE, order_id STRING
  • user_profile.csv：user_id STRING, age_band STRING, gender STRING, region STRING, paid_user BOOLEAN
• 统一标识与文本规范：
  • user_id：统一为大写，trim。生成 user_id_norm。
  • campaign_id：统一为大写，trim。生成 campaign_id_norm。
  • channel、country、os、att_status、device_price_bucket、gender、region：统一小写或枚举规范化，trim。
• 时区与时间：
  • installs.install_time 已为 UTC（Z）。保留为 install_ts_utc。
  • events.event_time：按原记录偏移解码，统一转换为 UTC，保存 event_ts_utc；保留原偏移来源字段 tz_source（如 +08:00/UTC）。
  • ad_spend.date：视为供应商账期日（通常本地或UTC）。若无时区标注，先按原值处理，并与 install_date_utc=to_date(install_ts_utc)进行日粒度匹配；保留后续对账校验逻辑。

3. 表级清洗规则 3.1 installs（主键：install_id）

• 重复 install_id：
  • 规则：按 install_id 分组，优先保留最早 install_ts_utc 的记录（same-day重复占比高的渠道回传常见）；若字段冲突：
    • user_id：取众数；如无一致则取最早记录值
    • campaign_id、country、os、att_status、device_price_bucket：优先取非空；存在冲突则取最早记录值
  • 输出：dedup_flag（bool），dup_count（int）
• 字段校验：
  • os ∈ {android, ios}；异常值置为 null，并记录 os_invalid_flag
  • att_status ∈ {authorized, denied}；异常值置为 null
  • country：ISO2 大写；异常编码归一到 “unknown”
  • device_price_bucket ∈ {low, mid, high}；异常归一到 “unknown”
• 派生字段：
  • install_date_utc=to_date(install_ts_utc)
  • install_hour_utc（0-23）、install_wday_utc（1-7）
  • user_id_norm、campaign_id_norm（见统一规范）

3.2 events（候选唯一键：user_id_norm + event_ts_utc + event_name）

• 时区统一：将 event_time 按偏移转换为 event_ts_utc（TIMESTAMP UTC），保留 tz_source。
• 去重：
  • 基于 user_id_norm + event_ts_utc + event_name 去重；若同键 revenue_usd 多值：
    • 对 purchase 事件：合并为单条，revenue_usd 取和，order_id 保留列表或首个（用于一致性审核）
    • 非付费事件：保留单条
  • 输出：event_dup_flag
• 收入处理：
  • revenue_usd 对非 purchase 事件统一置 0（并保留原值至 revenue_usd_raw 以便审计）
  • 负值视为退款（chargeback），保留并标记 refund_flag（revenue_usd<0）
  • purchase 的 revenue_usd 可为正负；保留净额计算能力
• 事件过滤与对齐：
  • 仅保留能关联到 installs.user_id_norm 的事件；无法关联的记录进入孤立表 events_orphan 以便核查
  • 针对每个安装，保留 install_ts_utc 至 install_ts_utc+30d 的事件用于扩展分析；建模与标签严格使用 7d 窗口
  • 若事件时间 < 安装时间（设备时钟偏差）：设置 negative_lag_flag；超过 -10 分钟的事件视为预安装噪声，移除

3.3 ad_spend（聚合键：date + campaign_id_norm + channel）

• 命名与枚举：campaign_id、channel 统一规范化；空字符串视为 null。
• cost_usd 缺失处理（cost_usd_missing_flag）：
  • 估算顺序：
    1. 近邻期同 campaign_id_norm+channel 的 CPC：cost_usd=clicks×CPC_rolling7（滚动7天加权均值）
    2. 若 clicks=0，则用 CPM：cost_usd=(impressions/1000)×CPM_rolling7
    3. 若两者皆不可用，用 channel 级 CPC/CPM 历史均值
  • 标记来源：cost_usd_source ∈ {actual, cpc_model, cpm_model, channel_avg}
  • 不做均值估算的替代策略：若估算不可靠（样本<50点击或<100k展示），保留缺失并下游特征以缺失编码（推荐优先使用估算+质量标记）
• 派生指标（日-活动-渠道粒度）：
  • ctr=clicks/impressions（分母为0则置0）
  • cvr=installs_count/clicks（join 至 installs 后计算；分母为0置0）
  • cpc=cost_usd/max(clicks,1)
  • cpm=cost_usd/max(impressions,1)×1000
  • installs_count：当日匹配 installs（见跨表关联）
  • cpi=cost_usd/max(installs_count,1)

3.4 user_profile（主键：user_id_norm）

• 编码规范与填充：
  • age_band 映射至有序分箱：{<18, 18-24, 25-34, 35-44, 45-54, 55+}；异常值与缺失置为 "unknown"
  • gender ∈ {male, female, unknown}；异常→unknown
  • region：归一到预置枚举（如 north/south/east/west/central）；异常→unknown
  • paid_user 为布尔；异常→null
• 补全率低：
  • 不做基于事件的反推填充，避免引入标签泄漏；保留缺失并产出缺失指示特征
  • 输出：profile_missing_flag（行级）、各字段 missing_flag

4. 跨表关联与一致性检查

• installs ←→ ad_spend：on campaign_id_norm and install_date_utc = ad_spend.date。左连接（保留所有安装）；记录是否匹配 spend（ad_spend_match_flag）
• events ←→ installs：on user_id_norm。内连接形成安装会话事件；记录每条事件是否在安装后窗口内（within_7d_flag、within_24h_flag）
• 一致性度量：
  • 日级 install- spend 匹配率（≥95% 期望）；低于阈值需回溯渠道账期时区或命名
  • 去重率、负收入占比、时区转换后事件滞后分布
  • 事件孤立率（无法关联安装）应 <1%

5. 标签构造（label layer）

• 窗口定义：基于 UTC 时间，安装后 [0, 7) 天内事件。
• r7_revenue_usd：
  • 定义：sum(revenue_usd) for purchase events within 7d（包含退款，负值计入净额）
  • 同时产出 r7_revenue_gross（仅正值求和，不含退款）与 r7_refund_usd（负值加总，绝对额）
• payer_7d：
  • 定义：7日内是否发生至少一次正收入 purchase（any revenue_usd > 0）
  • 辅助：payer_7d_any_purchase（含负净额但有正单次支付，也置1）若有需要区分净额为负的付款后退款场景可另外提供 payer_7d_net_positive（r7_revenue_usd>0）

6. 采样与切片

• 清洗规则开发与调试：2024-06 随机抽样 5% installs + 全量付费用户（确保付费样本充分）；事件与广告数据按关联提取。
• 留出集：2024-09 全量，用于时间外推验证。
• 分层：按 payer_7d 进行过采样少数类（仅在训练集、保持时间一致性，不打乱安装时间序）。

7. 特征工程候选集（含工程说明） 特征按两类快照生成：

• T0（安装时可用，无后置事件，避免泄漏）
• T1（安装后24小时内事件，作为早期行为信号）

7.1 广告与投放特征（安装日-活动-渠道）

• cpc_t0：ad_spend.cpc 当日 campaign_id_norm+channel
• cpm_t0：ad_spend.cpm 当日
• ctr_t0：当日 CTR
• cvr_t0：当日 CVR（需与 installs 关联后的 clicks→installs）
• cpi_t0：当日 CPI（cost_usd / installs_count）
• spend_per_install_t0：同 CPI；若 cost_usd 缺失估算，保留 cost_imputed_flag
• campaign_channel_onehot：campaign_id_norm、channel 的嵌入或 one-hot（高基数建议 target encoding/embedding，在建模阶段处理）
• ad_spend_match_flag：是否匹配到账（质量特征）
• rolling_7d_campaign_cpc_t0：安装日前7天（不含当日）滚动加权 CPC（避免同日未来信息）
• rolling_7d_campaign_cpm_t0、rolling_7d_campaign_ctr_t0、rolling_7d_campaign_cvr_t0 工程说明：上述 rolling 特征以安装日前一日作为窗口上限，避免数据泄漏；权重按 clicks 或 impressions。

7.2 用户与设备特征

• country_onehot / region_onehot：国家与区域（异常编码→unknown一类）
• os_onehot：android/ios
• att_status_bin：authorized=1, denied=0, missing=-1
• device_price_bucket_ord：low=0, mid=1, high=2, unknown=-1
• install_hour_utc、install_wday_utc：时间形态特征
• age_band_ord：<18=0, 18-24=1, 25-34=2, 35-44=3, 45-54=4, 55+=5, unknown=-1
• gender_onehot：male/female/unknown
• paid_user_profile_bin：user_profile.paid_user（缺失→-1）
• profile_missing_flag：整行缺失指示 工程说明：高基数字段（campaign_id）不直接 one-hot，建议在模型阶段采用频率编码、目标编码或embedding。

7.3 早期行为特征（T1，安装后24小时内）

• sessions_24h：event_name=session_start 计数
• add_to_cart_24h：计数
• purchases_24h：purchase 次数（revenue_usd>0 的次数与总次数分别计算：purchases_pos_24h、purchases_any_24h）
• revenue_gross_24h：正收入求和
• revenue_net_24h：净收入（含退款）
• refund_24h_flag：是否出现退款（revenue_usd<0）
• time_to_first_session_min：min(event_ts_utc - install_ts_utc) for session_start（分钟）
• time_to_first_purchase_min：同上（正收入 purchase）
• aov_24h：24h 内正收入总额 / 正收入 purchase 次数（分母为0置0）
• event_mix_entropy_24h：24h 事件类型分布熵（指示活跃多样性） 工程说明：全部限定在安装后24小时窗口，避免对7日目标的直接泄漏；同时产出 within_24h_flag 保障窗口约束。

7.4 归因与一致性特征

• event_negative_lag_flag：事件早于安装时间（>10 分钟阈值）占比（作为数据质量信号）
• events_orphan_rate_user：用户事件无法关联安装的比率（安装聚合）
• user_id_case_inconsistency_flag：跨表原始 user_id 大小写不一致（用于审计）

7.5 目标相关但非训练输入的监控指标（不作为特征输入）

• r7_revenue_gross、r7_refund_usd（用于报表与模型诊断）
• day_campaign_roi_r7：当日 campaign 的 r7 净收入 / cost_usd（用于渠道评估）

8. 计算与实现要点（伪逻辑）

• 时区统一（Spark SQL 示例）：
  • events_clean as select upper(trim(user_id)) as user_id_norm, to_utc_timestamp(event_time, extract_tz(event_time)) as event_ts_utc, lower(trim(event_name)) as event_name, coalesce(revenue_usd,0.0) as revenue_usd_raw, case when lower(trim(event_name))='purchase' then coalesce(revenue_usd,0.0) else 0.0 end as revenue_usd from events_parquet
• installs 去重：
  • installs_dedup as select * from ( select i.*, upper(trim(user_id)) as user_id_norm, upper(trim(campaign_id)) as campaign_id_norm, row_number() over (partition by install_id order by install_time asc) as rn from installs_csv i ) where rn=1
• events 关联与窗口：
  • events_linked as select e.*, i.install_ts_utc, e.event_ts_utc between i.install_ts_utc and i.install_ts_utc + interval 7 days as within_7d_flag, e.event_ts_utc between i.install_ts_utc and i.install_ts_utc + interval 1 day as within_24h_flag from events_clean e join installs_dedup i using (user_id_norm)
• r7 标签：
  • labels_r7 as select i.install_id, sum(case when within_7d_flag and revenue_usd>0 and event_name='purchase' then revenue_usd else 0 end) as r7_revenue_gross, sum(case when within_7d_flag and event_name='purchase' then revenue_usd else 0 end) as r7_revenue_usd, sum(case when within_7d_flag and revenue_usd<0 and event_name='purchase' then revenue_usd else 0 end) as r7_refund_usd, case when max(case when within_7d_flag and event_name='purchase' and revenue_usd>0 then 1 else 0 end)=1 then 1 else 0 end as payer_7d from events_linked group by i.install_id
• ad_spend 衔接与 CPI：
  • spend_daily as select date, upper(trim(campaign_id)) as campaign_id_norm, lower(trim(channel)) as channel, cost_usd, impressions, clicks from ad_spend_csv
  • installs_daily as select install_date_utc as date, campaign_id_norm, channel, count(*) as installs_count from installs_dedup join spend_daily using (campaign_id_norm) where install_date_utc = spend_daily.date group by install_date_utc, campaign_id_norm, channel
  • cpi_daily as select s.date, s.campaign_id_norm, s.channel, s.cost_usd / nullif(i.installs_count,0) as cpi from spend_daily s left join installs_daily i using (date, campaign_id_norm, channel)

9. 质量监控与验收标准

• 主键完整性：installs.install_id 唯一；events 去重后复合键唯一性冲突率 <0.1%
• 时区一致性：事件滞后分布中负滞后（<-10 分钟）率 <0.5%
• 广告对齐：install-date 与 ad_spend.date 匹配率 ≥95%；低于阈值需渠道账期时区复核
• 缺失与估算：cost_usd 估算记录占比与误差（通过与已知成本的对齐天验证），RMSE 控制在渠道均值 ±15% 范围
• 退款标记：负收入识别准确率（与订单维度抽查）≥99%

10. 交付结构

• clean_ad_spend_daily：date, campaign_id_norm, channel, cost_usd, cost_usd_source, cost_usd_missing_flag, impressions, clicks, ctr, cpc, cpm
• clean_installs：install_id, user_id_norm, campaign_id_norm, country, os, att_status, device_price_bucket, install_ts_utc, install_date_utc, install_hour_utc, install_wday_utc, dedup_flag
• clean_events：user_id_norm, event_ts_utc, event_name, revenue_usd, refund_flag, within_7d_flag, within_24h_flag, event_dup_flag, tz_source
• clean_user_profile：user_id_norm, age_band_norm, gender_norm, region_norm, paid_user, profile_missing_flag
• features_install_snapshot：
  • T0 特征：广告投放、用户画像、设备与安装时间特征、滚动7天历史投放指标、质量标记
  • T1 特征：24h 行为特征（counts、times、entropy、revenue_24h），质量标记
• labels_r7：install_id, r7_revenue_usd, r7_revenue_gross, r7_refund_usd, payer_7d

11. 备注与边界

• currency 字段当前为 USD；如后续出现非USD，需引入统一 FX 表并在摄取层转换为 cost_usd。
• 高基数字段（campaign_id_norm）建议在建模阶段使用频率或目标编码；避免稀疏 one-hot。
• 所有估算与清洗动作均保留来源与标记，以便模型使用质量特征与审计回溯。