Como resolver data validation em Data Analyst

"Você é um especialista em validação de dados para analistas de dados. Elabore um checklist passo a passo, em português do Brasil, para um analista de dados validar a integridade e consistência de um novo conjunto de dados de vendas (contendo `ID_Venda`, `Data_Venda`, `Valor_Total_Venda`, `ID_Cliente`, `Regiao_Cliente`) antes de usá-lo para análise. O checklist deve cobrir:

1.  **Verificações de Formato e Tipo de Dados:** Como garantir que cada coluna possui o tipo de dado esperado (numérico, data, texto) e o formato correto.
2.  **Tratamento de Valores Ausentes (Nulos):** Estratégias para identificar e decidir o que fazer com dados faltantes, especificamente em colunas críticas como `Valor_Total_Venda` e `ID_Venda`.
3.  **Identificação e Correção de Duplicatas:** Métodos para encontrar e resolver registros duplicados, especialmente quando `ID_Venda` deveria ser único.
4.  **Validação de Consistência e Coerência:** Como verificar se os dados fazem sentido lógico (ex: `Valor_Total_Venda` não é negativo, `Data_Venda` está dentro de um período razoável, `ID_Cliente` existe em um lookup table se disponível).
5.  **Detecção de Outliers e Erros de Entrada:** Técnicas simples para identificar valores atípicos que podem indicar erros de digitação ou coleta.

O checklist deve ser prático, focado em ações que um analista de dados pode executar usando ferramentas comuns (Python/Pandas, SQL ou até mesmo planilhas avançadas) e incluir uma breve justificativa para cada etapa. O tom deve ser profissional e didático."