Interroger la logique

Quatre questions qui exposent une requête

L'audit vous indique si une requête est correcte. L'interrogation vous indique pourquoi il est construit tel qu'il est et où il échouerait. Quatre mouvements font l'essentiel du travail, posés un à la fois dans la propre conversation de l'agent.

• Pourquoi ceci et pas cela. "Pourquoi un INNER JOIN ici plutôt qu'un LEFT JOIN ? Qu'est-ce qui changerait dans le résultat ?" La réponse nomme une hypothèse que vous pouvez ensuite vérifier.
• Et si. "Qu'arrive-t-il à ce numéro si un client n'a pas de commande ? Si une commande ne contient aucun article ?" Les cas extrêmes sont ceux où se cachent les échecs silencieux.
• Montrez-moi une deuxième méthode. Demandez une implémentation alternative, puis demandez laquelle est correcte et pourquoi. Lorsque deux réponses de l’agent ne sont pas d’accord, il s’agit d’un signal et non d’un bruit.
• Qu'est-ce qui pourrait briser cela. "Quelle hypothèse cette requête pourrait-elle cesser d'être vraie ?" Une requête qui est correcte aujourd’hui peut s’avérer erronée après les modifications des données.

Le but n’est pas de surprendre l’agent. Il s'agit de faire apparaître les décisions que la requête prend tranquillement afin que vous puissiez être d'accord ou en désaccord avec chacune d'elles.

À côté des quatre mouvements, conservez une courte liste d’ancres : des nombres que vous avez vérifiés à la main, pour rapprocher chaque réponse. Il s’agit de la détection de fraude la moins chère disponible et elle détecte plus de faux numéros que n’importe quelle autre technique. Bonnes ancres pour cet ensemble de données :

Total orders: 1,200
Total order value (SUM order_total): 604,065.00
Orders in 2023: 360
Orders in 2024: 480
Correct 2024 line revenue (quantity * net_price): 338,209.56

Lorsqu'un agent vous indique "Le chiffre d'affaires de la ligne 2024 est de 412 000", vous savez déjà que c'est faux, car votre présentateur indique 338 209,56. Le volume des commandes est passé de 360 ​​en 2023 à 480 en 2024, un scénario de croissance devrait donc montrer plus d'activité en 2024, pas moins. Si un chiffre d’affaires évolue dans l’autre sens, interrogez-le avant de lui faire confiance.

Votre tâche

Construisez un queries/anchors.md de cinq lignes de nombres que vous avez vérifiés. Le modèle est livré avec quelques entrées pré-remplies : confirmez chacune d'elles par vous-même plutôt que de lui faire confiance. Réconciliez ensuite la réponse à la question centrale de l'agent avec vos ancres et utilisez les quatre mouvements de sa requête pour faire apparaître au moins une hypothèse que vous pouvez nommer.

Vérifiez votre compréhension

• Le volume des commandes a-t-il augmenté ou diminué entre 2023 et 2024, et de combien ? (Il est passé de 360 ​​à 480 commandes.)
• Nommez une hypothèse dans la requête de l'agent qui pourrait cesser d'être vraie après les modifications des données.
• Votre deuxième requête est en accord avec la première. Quelle est la seule chose que l’accord prouve et ne prouve pas ?

Faites-le avec votre agent

Dites next lesson et votre agent vous apprend cela, vous pose ces questions, puis définit la tâche ci-dessus. Faites-le à la main, puis dites review my work - il vérifie votre travail par rapport à une rubrique et vous indique ce qu'il faut corriger ou marque la leçon terminée.