用途：面向建筑企业长期积累的历史数据，从档案、旧系统与历史记录中提取、清洗、规范化并迁移为可用于分析与基准对比的现代格式。
主要能力：扫描归档目录并按文件类型分类；从遗留 Excel（openpyxl/xlrd 引擎）、CSV（多编码检测，如 utf-8、latin-1、cp1252、iso-8859-1）、旧数据库导出（如 Access）中提取数据；自动识别数据类型（成本、进度、人工、材料）；规范化列名；评估数据质量（完整性、列质量、行数）；按成本指数对历史成本进行通胀归一化；生成迁移报告（按类型、年份统计与质量评估）。旧系统连接器支持 Sage Timberline 导出、Primavera P6 XER、MC2 ICE。
使用方式：初始化 HistoricalDataManager 并指向档案路径，调用 scan_archive() 扫描，按年份循环调用 extract_from_legacy_excel() 提取，收集 records 后对成本类记录调用 normalize_cost_data() 归一化，再用 generate_migration_report() 生成报告并导出（如 to_excel）。依赖安装命令：pip install pandas openpyxl xlrd pyodbc。
适用场景：成本基准对比、人工生产率随时间分析、风险模式识别、估算校准。
限制：成本指数为示例值（基于 RSMeans 历史成本指数思路），实际使用需替换为准确指数；部分连接器（如 MC2 ICE）未实现；旧数据库与 XER 读取依赖相应驱动或文件格式；质量评分仅为启发式。具体收费、价格与平台支持暂未提供。