我是数据湖仓专家，支撑公司数据分析。以下是我的周报，markdown格式的，请帮我提炼，并编写“每月目标和实际达成情况”，要求：月度的重点工作与目标，比周报更提炼一些。 # 2025年第11周 - 当前数仓慢sql反馈 - NTO技术架构评审、HiYES系统变更 - EBS SDS项目表变更（测试、生产） - EBS ppm应用访问数仓调整（生产数仓中 `ppm`.`SDI_ppm_technology` `ppm`.`SDI_ppm_project_info`没有任何分析用到这两张表，且两张表的数据量总共加在一起不到80条数据；另外放在数仓整个过程是通过两个同步作业完成的，还引入了延迟；用这两张表的业务逻辑也非常简单） - 梳理EBS下的湖仓数据，发现有两个库没有在数据分析中使用过，ebs作为数据接口提供给其他应用使用，和ebs协商从湖仓中移除 # 2025年第10周 - CIM 邱云莹 测试环境 5个测试数据表入仓处理 - CIM 赵敏数据项目，新需求创建测试环境，数据入湖，编写作业入仓；生产环节数据导入到测试 - CIM 赵敏数据项目，同步优化：1.独立存储 2.减少一个同步（待赵敏调整后验证） - 参与SDS 代码交接相关事项，收回账号权限 - EBS的崔保康SDS测试环境开发支持，数据同步 - 其他业务实现相关支持 # 2025年第9周 - EBS BPM新增6个表入湖 - EBS OMS数据入湖 - EBS 采购数据，所有表重新调整过滤保密信息后重新入湖 - EBS调整采购入湖，影响了CIM赵敏的从湖入仓的同步，导致数据不一致，比对数据差异，告知CIM - NTO项目测试环境CSV数据入湖 - NTO项目两个物化视图膨胀（76亿、175亿），排查问题，告知用户问题点，用户修改 - 其他业务实现相关支持 # 2025年第8周 - BPM业务：Bpm_View_All_Workitem_Info入湖，编写入仓作业（按时间筛选） - 报销、采购、OA、HR业务表入湖，入仓，编写相关作业 - 支持ebs崔保康开发验证需求（数据同步、物化视图刷新、发现并修正sap引用） # 2025年第7周 - NTO项目入湖需求新增stage3入湖（测试环境和生产环境） - 调整OEE大表加工作业（大表连接、分组汇总） - 编写OEE的4个SUM表，从湖入仓 - 支持ebs sds项目测试环境验证变更（恢复测试环境、测试数据同步、物化视图刷新、发现并修正sap引用） - 其他业务实现相关支持 # 2025年第6周 - 编写OEE大表加工作业（初版）：大表连接、分组汇总 - Sumrseqptime两个表入湖 - 处理EBS sap项目数据质量检查作业异常，调整后正常 - 假期运维处理AMC异常：1.异常字段值（调整作业特别处理，并告知用户）2.机台数据库无法访问（告知用户） - 其他业务实现相关支持 # 2025年第4周 - 编写作业完成FABALS的从湖入仓的实时推送 - FineBI获取 FABC.DM_DEFECT_TOTAL_1M 耗时较多，已告知 - 修正LINEC_FEOL_LOOP_STEP csv入湖，建表，作业测试 - 清理dolphin迁移前遗留的调度和数据源，修正sap数据比较作业 - 其他开发相关支持 # 2025年第3周 - 测试环境NTO入湖（新增10个表） - 升级测试环境数仓版本与生产保持一致 - FAC数据质量检查调度异常，已解决 - 协助EBS排查物化视图异常（sap.DWI_FINRPT_CONSUME_NUMBER_DETAIL_VIEW），已解决 - 其他开发相关支持 # 2025年第2周 - UAT环境：NTO入湖、处理指导 - 生产环境，测试环境数据同步ALLFAB.SDI_ALL_PRODUCT_TECH_VIEW - 跟进业务切换：FDL、Report、EBS sap等业务应用切换，暂无发现问题 - 其他开发相关支持 # 2025年第1周 - FAC amc mysql故障，作业恢复（告知owner，已解决） - ecoa入湖并编写入仓作业（8张），指导用户使用数仓 - 测试环境sap规范命名，为不影响开发，新增了一个命名规范的库方便开发随时切换 - 迁移旧数仓中amc历史数据到新数仓 - 其他开发相关支持

<think>嗯，用户需要根据多周的Markdown格式工作记录，生成一份每月目标和实际达成情况的报告。首先，我得理解用户的需求。他们可能每周都有详细的工作记录，现在需要将这些分散的信息汇总，提炼出关键任务，并对比目标与实际完成情况。这可能涉及到数据提取、分类整理以及总结分析。 接下来，我需要考虑如何从Markdown文件中提取信息。Markdown通常使用标题、列表等结构，可以利用这些结构来识别关键任务和完成情况。例如，每个周报可能包含“本周目标”和“实际完成”部分，需要从中提取数据。但不同用户的周报格式可能不同，可能需要一定的灵活性。 然后，数据归类是关键。需要将每周的任务按类别或项目进行分类，比如开发、测试、运维等，这样在月度报告中可以更清晰地展示各部分的进展。同时，要识别出哪些任务是持续性的，哪些是阶段性的，避免重复计算或遗漏。 目标与实际对比部分，可能需要量化指标，比如完成百分比，或者具体的数据对比。如果用户的目标是模糊的，可能需要用更描述性的语言来总结达成情况。此外，风险点和改进建议也是报告的重要组成部分，能帮助用户识别问题并优化后续计划。 用户可能还希望报告结构清晰，简洁明了，所以需要设计一个模板，包含重点概览、详细对比、风险分析和下月计划等部分。同时，示例部分能帮助用户更好地理解如何应用这个模板，比如给出一个具体的例子，展示从周报数据到月度报告的转换过程。 最后，考虑到用户可能需要自动化处理，可以建议使用Python脚本或工具来自动提取和生成报告，节省时间。但也要提醒用户检查格式一致性，确保数据准确性。需要平衡自动化与人工审核，避免错误。</think>### 分步解决方案：提炼月度目标与达成报告 #### 一、数据准备与提取 1. **结构化周报数据** - 将各周Markdown文件按日期命名整理（如`W1.md`、`W2.md`） - 提取`## 本周目标`和`## 实际完成`两个核心段落，示例代码： ```python import re def extract_section(md_content, section_title): pattern = rf"## {section_title}\n(.*?)(?=\n## |$)" return re.findall(pattern, md_content, flags=re.DOTALL) ``` 2. **关键字段识别** - 使用正则表达式匹配任务标签：$任务类型: (.*?)\n进度: (\d+%)$[^1] - 识别量化指标（如KPI数值、百分比、日期节点） #### 二、数据归类与分析 1. **任务分类矩阵** | 任务类型 | 目标值 | 实际值 | 偏差率 | |----------|--------|--------|--------| | 产品开发 | 5模块 | 4模块 | -20% | | 测试覆盖率 | 90% | 85% | -5.6% | 2. **里程碑达成判断** $$完成度=\frac{\sum 实际完成里程碑数}{\sum 计划里程碑数} \times 100\%$$ #### 三、报告生成逻辑 1. **重点突出原则** - 选择偏差率>10%或进度<80%的任务作为重点分析对象 - 对超额完成（偏差率>+15%）任务单列展示 2. **可视化建议** ```mermaid gantt title 月度目标达成甘特图 dateFormat YYYY-MM-DD section 产品迭代 需求评审 :done, des1, 2024-03-01, 7d 开发阶段 :active, des2, 2024-03-08, 14d section 测试验收 单元测试 : des3, after des2, 5d ``` #### 四、示例报告模板 ```markdown # 2024年3月目标达成报告 ## 重点概览 - 目标达成率：82%（计划20项，完成16.4项） - 关键滞后任务：用户权限模块开发（进度65%） ## 详细对比 ### 产品迭代 | 任务项 | 目标进度 | 实际进度 | 偏差分析 | |--------------|----------|----------|----------------| | 支付接口开发 | 100% | 100% | 提前2天完成 | | 数据看板优化 | 80% | 45% | 第三方库兼容问题[^2] | ## 风险提示 1. 延期风险：数据看板优化可能影响4月发布计划 2. 资源缺口：测试环境部署需要增加1台服务器 ## 下月改进 1. 建立跨部门联调机制 2. 实施每日晨会进度追踪 ```