Atue como um Analista de Dados Sênior especialista em Data Quality e EDA. Recebi um novo conjunto de dados com o seguinte contexto e objetivo: [DESCREVER O DATASET E O QUE VOCÊ PRECISA DESCOBRIR]. Com base nisso, estruture um plano de ação técnico detalhado contemplando: 1. Diagnóstico de Qualidade: Liste os testes essenciais de integridade (nulos, duplicados, formatos de data, integridade referencial) que devem ser feitos primeiro. 2. Limpeza e Normalização: Proponha regras de negócio para o tratamento de dados ausentes e padronização de categorias. 3. Gestão de Outliers: Recomende a melhor abordagem estatística (ex: IQR, Z-score ou Percentis) para identificar e tratar valores atípicos neste contexto específico. 4. Roteiro de EDA: Liste as 5 perguntas de negócio mais críticas que devem ser respondidas nesta exploração e quais tipos de visualizações (Scatter, Boxplot, Heatmap, etc.) são ideais para cada uma. 5. Sugestão de Features: Indique 3 variáveis calculadas que poderiam ser criadas para gerar novos insights. 6. Script de Partida: Gere um código em Python (usando Pandas e Sweetviz/YData-Profiling) para gerar um relatório automatizado de perfil dos dados. O objetivo final é garantir que o dataset esteja 'limpo' e pronto para a fase de storytelling ou modelagem preditiva.