Productivity Analyzer 是建筑数据驱动场景下的生产力分析工具，用于从现场数据中分析劳动生产力。
用途：跟踪实际产出率、与计划率对比、识别问题区域、预测项目完工时间，并可与行业基准对标。
主要能力：以 ProductivityRecord 记录日期、活动代码、描述、计划产出、实际产出、单位、工时、班组人数和现场条件；支持从 pandas DataFrame 导入记录。按活动汇总计划量、实际量、总工时，计算计划率、实际率、效率百分比，并给出状态（excellent 大于等于110%、on_target 90-110%、below 70-90%、critical 低于70%）和趋势（improving、declining、stable、insufficient_data）。内置混凝土浇筑、钢筋安装、模板、砌砖、干墙、油漆、线管、管道、开挖、回填等基准率，可比较实际率与基准。可识别问题区域并按效率排序、标注优先级，可按当前实际率预测剩余工程量的所需工时、天数和预计完工日期，并导出 Excel（Summary、Problem Areas、Raw Data 工作表）。
使用方式：初始化 ProductivityAnalyzer，用 add_record 添加记录或 import_from_dataframe 导入，再调用 analyze_activity、analyze_all_activities、compare_to_benchmark、identify_problem_areas、forecast_completion、export_analysis。
适用场景：施工项目生产力监控、偏差分析、完工预测和基准对标。
限制：基准率为内置示例值，未说明其来源与适用范围；趋势判断需至少3条记录；预测依赖历史平均日工时；导出 Excel 需 openpyxl。资料未提供安装命令、收费、平台和效果信息。