"Como um analista de dados, preciso validar a integridade e a qualidade de um novo conjunto de dados de vendas que recebi, antes de iniciar qualquer análise. O conjunto de dados contém as seguintes colunas: `ID_Venda`, `Produto`, `Quantidade`, `Preco_Unitario`, `Data_Venda`, `Regiao`, `Cliente_ID`. Crie um plano de validação de dados passo a passo, detalhando as verificações de integridade (tipos de dados, valores nulos, unicidade, consistência referencial, etc.) e as verificações de qualidade (outliers, valores duplicados, formato, etc.) que eu deveria realizar para cada coluna. Inclua exemplos de como eu poderia usar SQL ou Python (bibliotecas Pandas/NumPy) para implementar algumas dessas verificações, focando em problemas comuns que surgem em dados de vendas. Além disso, sugira estratégias para lidar com os problemas identificados, como imputação, remoção ou correção."