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Template per Piano di Analisi Dataset

Per data analyst, product manager e consulenti che hanno un dataset e devono produrre un piano di analisi rigoroso invece di tuffarsi nei numeri a caso: questo prompt impone una sequenza domanda-metrica-segmentazione-visualizzazione-insight-azione.

In sintesi

Template per Piano di Analisi Dataset è un template in formato Word pubblicato da Management Academy. Prompt avanzato che trasforma un dataset in un piano di analisi completo: domande di business, metriche, segmentazioni, visualizzazioni, insight e azioni. In italiano, senza numeri inventati. Si scarica gratuitamente con un account gratuito.

Aggiornato il 16 agosto 2026 · a cura della faculty di Management Academy

Le versioni di questo template

Template per Piano di Analisi Dataset · Word
Anteprima del template Template per Piano di Analisi Dataset in formato Word

Versione standard

È il file pronto da compilare: intestazioni, sezioni obbligatorie e riferimenti metodologici già al loro posto. Usala quando sai cosa scrivere e ti serve solo la struttura corretta.

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Cos'è e quando si usa

Per data analyst, product manager e consulenti che hanno un dataset e devono produrre un piano di analisi rigoroso invece di tuffarsi nei numeri a caso: questo prompt impone una sequenza domanda-metrica-segmentazione-visualizzazione-insight-azione.

Processo
Execution Templates
Livello
Intermedio

Cosa contiene il file

## 1. Obiettivo e domande di business
- Obiettivo: ridurre il tasso di abbandono mensile.
- D1 (alta priorità): in quali segmenti l'abbandono è più alto?
- D2: l'abbandono correla con la frequenza d'uso nei primi 14 giorni?
- D3: quali eventi precedono l'abbandono?

## 2. Mappatura colonne
| Colonna | Tipo | Ruolo | Note di qualità |
|---|---|---|---|
| user_id | string | Identificatore | Chiave, attesi univoci |
| signup_date | date | Dimensione temporale | Verificare formato |
| plan | categorica | Dimensione | 3 valori attesi |
| sessions_14d | numerica | Metrica | Possibili NULL = 0? |
| churned | booleana | Target | Definire finestra |

## 3. Metriche
| Metrica | Definizione | Formula | Granularità |
|---|---|---|---|
| Churn rate | % utenti persi nel mese | churned / attivi inizio mese | Mensile, per segmento |
| Attivazione 14g | utenti con >=3 sessioni in 14g | sessions_14d >= 3 | Per coorte signup |

## 4. Segmentazioni prioritarie
1. Per piano (plan) — ipotesi: free abbandona di più.
2. Per coorte di signup — controllare stagionalità.

## 5. Visualizzazioni
| Domanda | Grafico | Assi/encoding |
|---|---|---|
| D1 | Barre orizzontali | churn rate per segmento |
| D2 | Curve di retention per coorte | giorni vs % attivi |

## 6. Insight attesi (ipotesi da verificare)
- H1: il churn del piano free è >2x il paid (verificare su §3).

## 7. Azioni raccomandate
| Insight | Azione | Owner | Misura di successo |
|---|---|---|---|
| H1 confermata | onboarding dedicato free | Growth | -X pt churn free |

Come si usa, passo per passo

  1. Scarica il file e aprilo. Resta editabile: si apre con Excel, Word e PowerPoint, e anche con Google Workspace o LibreOffice.
  2. Compila prima le sezioni obbligatorie. Sono quelle che un committente o un esaminatore guarda per prime: oggetto, responsabili, criteri di accettazione.
  3. Rigenera con il prompt sui tuoi dati. Copia il prompt di questa pagina, incolla il contesto del progetto e ottieni il documento già compilato.
  4. Fai rivedere il risultato. Un documento corretto nel metodo ma scollegato dal progetto non regge alla prima domanda: rileggilo con chi il progetto lo conosce.

Domande frequenti

Il modello inventerà numeri o conclusioni dal dataset?

No. Il prompt vieta esplicitamente di inventare valori: il modello lavora sullo schema delle colonne e sugli obiettivi che fornisci, e produce un piano di COSA analizzare e COME, non risultati numerici fittizi. Gli insight sono formulati come ipotesi da verificare sui dati reali.

Devo già sapere quali sono le mie domande di business?

No. Una delle sezioni del deliverable è proprio la derivazione delle domande di business a partire dall'obiettivo e dallo schema del dataset. Il prompt parte dall'obiettivo che indichi e propone le domande prioritarie, poi le collega a metriche e segmentazioni.

Funziona anche se il dataset ha molte colonne?

Sì. Indichi lo schema (nome colonna, tipo, descrizione) e l'obiettivo: il modello classifica le colonne in dimensioni, metriche e identificatori, e costruisce il piano di conseguenza, segnalando le colonne che richiederebbero pulizia o trasformazione prima dell'analisi.