UX X2: Confidence score (data freshness + coverage) #48

New issue

Closed

opened 2026-05-11 20:18:00 +00:00 by lekss361 · 0 comments

lekss361 commented

2026-05-11 20:18:00 +00:00

(Migrated from github.com)

Эшелон: 🟣 Explainability / UX

Контекст / проблема

Сейчас score выдаётся одинаково уверенно для участков с богатыми данными и для участков с дефицитом. Это неправда — если в radius 3км нет аналогов sale_graph, velocity = wild guess. Нужен confidence-индикатор.

Что сделать

Backend

Скаляр confidence: float (0..1) в analyze response — composite из:
- POI freshness: % POI с last_osm_edit_date > NOW() - 2 years
- ПЗЗ coverage: есть ли zone_code для участка (после G1)
- ВРИ coverage: не NULL ли permitted_use (после G2)
- Velocity coverage: count аналогов в 3км (после D2), threshold 3
- Price ground truth: есть ли mv_quarter_price_per_m2 для quarter (после D1), threshold deals_count >= 5
Per-section confidence: разные scores для gate, demand, accessibility (так как coverage разный)
confidence_label: high (>0.75) / medium (0.4-0.75) / low (<0.4)
confidence_caveats: list of strings, e.g. «Нет аналогов sale_graph в 3км — velocity score ненадёжен»

Frontend

Confidence badge возле score (color-coded — green/yellow/red)
Caveats — bullet list под score breakdown
Tooltips на metrics с низкой confidence

Acceptance

Центр ЕКБ → confidence high (плотные данные)
Окраина без аналогов → confidence low + caveats объясняют почему
Caveats прячутся если confidence high

Owner

backend-engineer + frontend-engineer

Effort

1 день

Dependencies

Косвенно от G1, G2, D1, D2 (нужны эти данные чтобы оценить coverage)
Можно делать stub-версию параллельно

**Эшелон:** 🟣 Explainability / UX ## Контекст / проблема Сейчас score выдаётся **одинаково уверенно** для участков с богатыми данными и для участков с дефицитом. Это неправда — если в radius 3км нет аналогов sale_graph, velocity = wild guess. Нужен confidence-индикатор. ## Что сделать ### Backend 1. Скаляр `confidence: float` (0..1) в analyze response — composite из: - **POI freshness:** % POI с `last_osm_edit_date > NOW() - 2 years` - **ПЗЗ coverage:** есть ли zone_code для участка (после G1) - **ВРИ coverage:** не NULL ли permitted_use (после G2) - **Velocity coverage:** count аналогов в 3км (после D2), threshold 3 - **Price ground truth:** есть ли `mv_quarter_price_per_m2` для quarter (после D1), threshold deals_count >= 5 2. Per-section confidence: разные scores для gate, demand, accessibility (так как coverage разный) 3. `confidence_label`: high (>0.75) / medium (0.4-0.75) / low (<0.4) 4. `confidence_caveats`: list of strings, e.g. «Нет аналогов sale_graph в 3км — velocity score ненадёжен» ### Frontend 1. Confidence badge возле score (color-coded — green/yellow/red) 2. Caveats — bullet list под score breakdown 3. Tooltips на metrics с низкой confidence ## Acceptance - [ ] Центр ЕКБ → confidence high (плотные данные) - [ ] Окраина без аналогов → confidence low + caveats объясняют почему - [ ] Caveats прячутся если confidence high ## Owner `backend-engineer` + `frontend-engineer` ## Effort 1 день ## Dependencies - Косвенно от G1, G2, D1, D2 (нужны эти данные чтобы оценить coverage) - Можно делать stub-версию параллельно