Template per Rilevamento Anomalie Vendite in Excel
Per analisti dati e revenue ops che non vogliono accorgersi di un crollo o di un picco con un mese di ritardo: dai tuoi dati storici di vendita il prompt costruisce media mobile, banda di deviazione standard e z-score periodo per periodo, isola gli scostamenti statisticamente significativi, li ordina per severita e li accompagna con ipotesi di causa da verificare. Niente numeri inventati: ogni anomalia nasce dai tuoi dati.
Template per Rilevamento Anomalie Vendite in Excel è un template in formato Excel pubblicato da Management Academy. Prompt avanzato per il rilevamento anomalie su serie temporali di vendita in Excel: media mobile, z-score, classificazione per severita, stagionalita e foglio di alert con ipotesi di causa. Si scarica gratuitamente con un account gratuito.
Cos'è e quando si usa
Per analisti dati e revenue ops che non vogliono accorgersi di un crollo o di un picco con un mese di ritardo: dai tuoi dati storici di vendita il prompt costruisce media mobile, banda di deviazione standard e z-score periodo per periodo, isola gli scostamenti statisticamente significativi, li ordina per severita e li accompagna con ipotesi di causa da verificare. Niente numeri inventati: ogni anomalia nasce dai tuoi dati.
Cosa contiene il file
FOGLIO 1 — Serie_Base Periodo Vendite_EUR Media_mobile Dev_std Z_score Classe 2025-01 102000 =MEDIA(B2:B13) =DEV.ST(B2:B13) =(B14-C14)/D14 =SE(ASS(E14)>=3;"Anomalia grave";SE(ASS(E14)>=2;"Anomalia";SE(ASS(E14)>=1;"Da osservare";"Normale"))) 2025-02 98000 ... ... ... ... FOGLIO 2 — Stagionalita Mese Media_storica Indice_stagionale Note Gennaio =MEDIA.PIU.SE(...) =B2/$B$15 Sotto media Dicembre ... ... Picco ricorrente FOGLIO 3 — Alert (ordinato per severita) Periodo Vendite_EUR Z_score Classe Scostamento_% Ipotesi_causa (da verificare) 2025-11 164000 3,2 Anomalia grave =+58% Promo o evento esterno - verificare 2025-07 61000 -2,4 Anomalia =-34% Stagionalita o errore dato - verificare Nota: media, deviazione e z-score derivano solo da Serie_Base; le ipotesi di causa sono spunti non confermati. Periodi senza baseline sufficiente: marcati 'baseline insufficiente'.
Come si usa, passo per passo
- Scarica il file e aprilo. Resta editabile: si apre con Excel, Word e PowerPoint, e anche con Google Workspace o LibreOffice.
- Compila prima le sezioni obbligatorie. Sono quelle che un committente o un esaminatore guarda per prime: oggetto, responsabili, criteri di accettazione.
- Rigenera con il prompt sui tuoi dati. Copia il prompt di questa pagina, incolla il contesto del progetto e ottieni il documento già compilato.
- 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
Quanta storia serve perche il rilevamento sia affidabile?
Il foglio calcola media mobile e deviazione su una finestra che definisci tu (es. 12 periodi). Sotto quella finestra i primi periodi non hanno baseline sufficiente e il prompt li marca come 'baseline insufficiente' invece di segnalarli come anomalie. Per cogliere la stagionalita servono almeno due cicli completi: se ne fornisci uno solo, l'output lo dichiara e tratta lo z-score come indicativo, non come verdetto.
Come distingue un'anomalia vera da una normale oscillazione?
Ogni periodo riceve uno z-score (scostamento dalla media in numero di deviazioni standard). Le soglie le imposti tu: tipicamente |z|>=2 anomalia, |z|>=3 anomalia grave. Il foglio classifica ogni punto in Normale, Da osservare, Anomalia, Anomalia grave applicando quelle soglie con una formula, cosi la classificazione e ripetibile e non a sensazione.
Il prompt indovina la causa delle anomalie?
No, e qui sta il rigore: per ogni anomalia il foglio propone una colonna 'ipotesi di causa' come spunto (promo, stagionalita, errore di dato, evento esterno) ma la marca esplicitamente come da verificare. Non afferma cause che i dati non possono dimostrare: l'analisi statistica dice DOVE guardare, la verifica spetta a te.