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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.

#anomaly-detection #serie-temporale #z-score #vendite #alert

Esempio di output

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'.

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.

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