Auditoría de calidad de datos de Bitcoin Intelligence
La herramienta carga el historial semanal de precios de BTC y el historial mensual de métricas que usan las herramientas de Bitcoin Intelligence, y aplica reglas públicas para detectar marcas de tiempo duplicadas, huecos grandes, precios no válidos, datos antiguos y campos vacíos. El resultado es una puntuación de calidad de 0 a 100, una lista de incidencias y un registro de auditoría descargable en JSON.
La interfaz interactiva de este laboratorio está en inglés; la guía de abajo describe todas las entradas, el método y los límites.
Datos de entrada
- No requiere datos: todo se carga automáticamente
- Historial semanal de precios de BTC desde /api/btc-price-history?interval=1w
- Métricas mensuales desde /api/bitcoin-intelligence-history?years=20&limit=240 (precio, percentil de la ley de potencia, precio/media de 200 semanas, caída desde el ATH, rentabilidad a un año y volatilidad anualizada)
Qué muestra
- Puntuación de calidad actual sobre 100 (verde si ≥ 90, amarillo entre 70 y 89, rojo por debajo de 70)
- Observaciones semanales con fecha inicial → final, marcas duplicadas, huecos grandes, campos mensuales vacíos y antigüedad del último dato (días)
- Tabla de incidencias: gravedad (info, warning, critical), código, fecha y detalle; se muestran las 100 primeras
- Archivo bitcoin-data-quality-audit.json con versión de datos, versión de metodología y fecha de generación
Cómo usarla
- Abre la página y espera a que carguen las dos fuentes.
- Lee la puntuación de calidad y las cinco tarjetas de resumen.
- Revisa la tabla de incidencias empezando por las critical y después las warning.
- Descarga el JSON de auditoría para conservar la versión de datos y la lista de incidencias.
- Si la puntuación baja, contrástala con la página de estado de la API y la de metodología.
Fórmula
Penalización = 3 × marcas duplicadas + 5 × marcas desordenadas + 12 × precios no válidos + 4 × huecos grandes + 0,5 × campos mensuales vacíos + 1,5 × máx(0, días de antigüedad − 10). Puntuación = 100 − penalización, limitada a 0–100. Un hueco grande es una separación de más de 11 días (critical si supera 30), contada desde el primer tramo de 8 puntos seguidos separados como máximo 10 días. Más de 14 días de antigüedad genera warning; más de 30, critical.
Ejemplo
Supón 1 hueco grande, 2 campos mensuales vacíos y una última observación semanal con 12 días de antigüedad. Penalización = 4 × 1 + 0,5 × 2 + 1,5 × (12 − 10) = 4 + 1 + 3 = 8, así que la puntuación es 100 − 8 = 92. Como 12 días no superan 14, no aparece el aviso stale_history, aunque la puntuación ya baja.
Cómo interpretarlo
- El código sparse_anchor_period (info) es normal: la serie empieza con algunos puntos ancla dispersos antes de que existan datos semanales de exchanges, y los huecos de ese tramo no penalizan.
- invalid_price es la penalización más alta (12 puntos cada una), porque un precio vacío, no finito o ≤ 0 contamina todos los cálculos posteriores.
- Los códigos missing_<campo> indican qué campo de los 6 mensuales falta y en qué mes.
Limitaciones y avisos
- Una puntuación basada en reglas es un resumen operativo y no prueba que los datos sean totalmente correctos.
- No puede detectar todas las revisiones de la fuente original, los sesgos de muestreo ni las diferencias entre exchanges.
- La lista conserva hasta 250 incidencias y la página muestra las 100 primeras; usa el JSON para ver todas las conservadas.
Preguntas frecuentes
¿Una puntuación de 100 significa datos perfectos?
No. Solo significa que no se incumple ninguna de las reglas comprobadas. Pueden existir errores fuera de su alcance.
¿Por qué baja la puntuación sin aviso de datos antiguos?
La penalización por frescura empieza a los 10 días y el aviso stale_history a los 14. Entre 10 y 14 días la puntuación baja 1,5 por día sin que aparezca el aviso.
¿Puedo guardar el resultado para compararlo después?
Sí. Descarga el JSON de auditoría; incluye la versión de datos, la versión de metodología, la fecha de generación y la lista de incidencias.