用途：从建筑行业 ERP 系统中结构化抽取数据，供分析、报表和跨系统集成使用。资料指出其应对的痛点包括数据库结构复杂、模块多且互相关联、数据需转换、需与分析工具集成。
主要能力：以 Python 类 ERPDataExtractor 为核心，围绕 ERPModule 枚举覆盖 project、cost、procurement、inventory、hr、equipment、subcontract、billing 等模块。可先新增 DataSource（名称、模块、表名、列、过滤条件），再定义标准抽取（如 projects、project_phases、cost_items、cost_transactions、purchase_orders、vendors）。支持从 pandas DataFrame 模拟抽取、按列选择与过滤、数据转换（rename、filter、calculate 生成 variance、date_parse）、两数据源 join、groupby 聚合、生成抽取汇总、导出 Excel（openpyxl）与 JSON，以及按数据源生成 SQL 查询。
使用方式：示例中先实例化 ERPDataExtractor("Procore")，调用 define_project_extraction、define_cost_extraction 等定义抽取，再用 extract_from_dataframe 传入 DataFrame，最后 get_extraction_summary 查看记录数，或 transform_data、join_data、aggregate_data、export_to_excel、export_to_json。
适用场景：建筑项目的项目、成本、采购数据汇总与报表，跨模块数据集成，为后续分析准备数据集。
限制：资料中的抽取基于 DataFrame 模拟，未给出真实数据库连接实现、各 ERP 厂商适配细节、认证与权限要求、性能规模、错误处理、价格或授权信息，均暂未提供。实际对接具体 ERP 时需自行补充连接与安全配置。