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seasonal-patterns

seasonal-patterns

github.com/openaccountant数据与数据库103389 次安装29 周前更新
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关于 seasonal-patterns

seasonal-patterns 是用于发现企业收入和支出月度周期变化的分析技能。它生成月度指数并标出高峰和低谷，为现金、人员和营销规划提供依据。

主要功能

  1. 01分析月度收入与支出
  2. 02计算各月收入指数
  3. 03识别季节性高峰和低谷
  4. 04衡量季节波动范围
  5. 05建议现金与支出安排时机

适用场景

  1. 01查找收入历来较高或较低的月份
  2. 02围绕淡季规划现金储备
  3. 03根据收入高峰安排大额支出
  4. 04将季节趋势纳入现金流预测

MCP 相关

该技能说明可使用 Wilson 的 `spending_summary` 工具获取 12 个月或更长期间的月度收入与支出总额。

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/openaccountant/skills --skill seasonal-patterns

安装后在 Claude Code 中输入/seasonal-patterns确认已加载。

详细介绍

季节性模式检测

概述

识别收入和支出在 12 个月或多年时间范围内的周期性趋势。揭示历史上表现强劲或疲软的月份，帮助更好地管理现金、安排人员和确定营销时机。

使用的 Wilson 工具

  • spending_summary — 提取 12 个月以上的月度收入和支出总额，以建立季节性概况

工作流

  1. 询问分析时间范围（至少 12 个月，建议 24 个月以上以提高统计可信度）。
  2. 对时间范围内的每个月使用 spending_summary，获取月度收入和支出总额。
  3. 计算月度指数：月度指数 = 月收入 / 平均月收入 * 100。
    • 指数 > 100 = 高于平均水平的月份
    • 指数 < 100 = 低于平均水平的月份
  4. 找出峰值和低谷。
  5. 生成季节性概况：
SEASONAL PATTERN ANALYSIS — [Period]
══════════════════════════════════════════════════════════
Month    Avg Revenue   Index   Avg Expenses   Trend
──────────────────────────────────────────────────────────
Jan        $8,200        82      $6,100       Slow start
Feb        $7,800        78      $5,900       ▼ Trough
Mar        $9,500        95      $6,500       Recovering
Apr       $11,200       112      $7,200       ▲ Above avg
May       $12,500       125      $7,800       ▲ Strong
Jun       $13,000       130      $8,200       ▲▲ Peak
Jul       $11,800       118      $7,500       ▲ Above avg
Aug       $10,200       102      $7,000       Average
Sep       $10,500       105      $7,200       Average
Oct       $11,000       110      $7,500       ▲ Above avg
Nov        $9,500        95      $8,500       Expense spike
Dec        $6,800        68      $9,000       ▼▼ Low + high cost
──────────────────────────────────────────────────────────
Annual   $122,000       100     $88,400
Peak Month: June (130)    Trough Month: December (68)
Seasonal Range: 62 points
══════════════════════════════════════════════════════════
  1. 计算季节性区间（峰值指数 - 低谷指数）。超过 50 个点表示季节性显著。
  2. 提供可执行的建议：
    • 在旺季积累现金储备，以备淡季使用
    • 将重大支出（设备、营销活动）安排在收入高峰月份
    • 考虑在淡季采用季节性定价或促销活动

不使用 Wilson 时

  1. 从银行导出 12-24 个月的交易记录为 CSV。
  2. 在电子表格中添加 Month 列：=TEXT(Date,"YYYY-MM")，并添加 MonthNum 列：=MONTH(Date)。
  3. 创建数据透视表：行 = MonthNum，值 = 收入平均值、支出平均值（多年平均值需使用单独的列）。
  4. 总体平均值：=AVERAGE(AllMonthlyRevenues)。
  5. 每月季节性指数：=MonthAvgRevenue/OverallAvg*100。
  6. 在 Google Sheets 中创建月度收入折线图，并添加趋势线以可视化模式。
  7. 如需进行统计检测，可使用 Excel 的 =FORECAST.ETS.SEASONALITY(values, timeline) 自动检测季节周期长度。
  8. Google Sheets 替代方案：将数据绘制成图表，并添加多项式趋势线（阶数为 4-6），查看季节性曲线。

重要说明

  • 进行有意义的季节性分析至少需要 12 个月的数据。只有一年的数据时，无法区分季节性模式和一次性事件。两年或更多年份的数据可大幅提高可信度。
  • 并非所有企业都具有季节性。如果季节性区间低于 20 个点，说明收入的月度波动相对稳定。
  • 支出的季节性也很重要。保险续费、年度软件订阅和季度纳税都会造成可预测的支出高峰。
  • 将季节性模式叠加到现金流预测中，以获得更准确的预测。

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