我把每天 10 分鐘就能做完的資料檢查定下來。目標很單純：在看板與名單產出前，先確認資料能信，避免隔天還在解釋「為什麼數字怪」。

我今天定的「每日檢查 10 分鐘小抄」

每日檢查小抄 （T-1 24:00 結算，+08:00）

• [ ] 檔案到齊：事件檔、名單檔是否都到 T-1？
• [ ] 筆數變化：事件總筆數 vs 昨日 ±30% 以內？
• [ ] 缺值率：member_id / event_time 缺值 < 1%？
• [ ] 重複率：同 (member_id, event_name, event_time) 重複 < 0.5%？
• [ ] 時間戳：未來時間（> 今天）= 0？跨日反向（支付早於下單）= 0？
• [ ] 金額合理：amount < 0 筆數 = 0？currency 只有 TWD？
• [ ] 金額平衡：GMV_net ≈ 毛GMV − 折抵 − 退款（誤差 < 3%）
• [ ] 分佈異常：單日 AOV、支付成功率 介於近 14 日平均 ±20%？
• [ ] 留存母體：new_customers > 0？D7/D30 有效母體 > 50？
• [ ] 券流檢查：coupon_issued ≥ coupon_redeemed（當日）

原則：先抓明顯錯（到齊、缺值、重複、時間戳），再看趨勢（±20～30%）。有異常先標記，不急著找犯人，先凍結發布避免誤導。

我今天定的「異常警戒線 」（之後再調）
• 筆數變化：±30%
• 缺值率（member_id / event_time）：<1%
• 重複率（同鍵）：<0.5%
• 金額平衡誤差：<3%
• 成功率／AOV 波動：±20%（對比近 14 日平均）

我想要留痕跡，所以做了「稽核紀錄表頭」

CSV 表頭（可直接複製）

check_date,check_item,status,detail,sample_ids,spec_version,operator

我先寫了兩行假資料（方便之後追溯）

2025-09-17,missing_event_time,Y,"缺值0.4%(42/10500)","-",v1,edward
2025-09-17,gmv_balance,N,"誤差3.8% 超出門檻","order:O20250916xxx",v1,edward

status：Y=通過、N=不通過；detail 寫百分比或差額，sample_ids 放 1–2 個追查線索就好。

我今天做的三個決定
• 日更先過稽核才發布：任何一條紅燈（N）→ 暫緩對外看板／名單，先註記原因與 ETA。
• 門檻先粗後細：第一版能擋大雷就好，等穩定一週再把警戒線收緊。
• 每次修改都升 spec_version：避免同一天不同人用不同口徑。

我也寫了「故障時先做什麼」（迷你 Runbook）

Mini Runbook

1. 標記：把對外看板加註「資料檢查中」，暫停對外匯出名單。
2. 縮圈：先確認「到齊、缺值、重複、時間戳」四項。
3. 定位：用 sample_ids 反查來源系統（POS/Payment/Survey）。
4. 記錄：在稽核紀錄表補齊 root cause / workaround / next-step。
5. 恢復：數據回正後，補一版「修正版」並升 spec_version。

小結：我今天把「資料能信」這件事用 checklist 固定下來。明天我會把這套檢查，對齊到「分群與名單」—也就是名單品質檢查 （覆蓋率、重疊率、黑名單與同意狀態）。

明日預告（Day 6）：名單品質檢查 ：覆蓋率、去重與黑名單；以及「重跑結果一致性」的檢查法。