Python自动化统计工作量生成仪表盘教程

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Python自动化统计团队工作量并生成可视化仪表盘的核心路径是“数据采集→清洗聚合→分析计算→可视化呈现→定期交付”，通过对接Jira、飞书多维表格、Git等系统获取数据，用Pandas清洗聚合，Streamlit构建轻量看板，并借助GitHub Actions或定时任务实现自动更新与推送。

用 Python 自动化统计团队工作量并生成可视化仪表盘，核心是“数据采集 → 清洗聚合 → 分析计算 → 可视化呈现 → 定期交付”，不依赖复杂平台，用轻量级组合就能落地。

对接常用工作系统获取原始数据

多数团队的工作记录分散在 Jira、飞书多维表格、钉钉审批、Git 提交或企业微信日报里。Python 可通过官方 API 或简单爬取（需合规）拉取结构化数据：

• Jira：用 jira 库 + Basic Auth 或 API Token，按项目/人员/时间范围查 issue 列表，提取状态变更、工时日志、负责人字段
• 飞书多维表格：调用 larksuite-oapi SDK，读取指定视图，支持时间筛选和字段映射
• Git 日志：用 git log --author="name" --since="2024-01-01" --pretty=format:"%h|%an|%ad|%s" --date=short 命令+ subprocess 解析，统计提交频次与代码行变动
• 注意统一时间格式（如转为 YYYY-MM-DD）、人员姓名标准化（避免“张三”“张三同学”“zhangsan”混用）

用 Pandas 快速清洗与维度聚合

原始数据常含空值、重复项、分类不一致等问题。Pandas 是最直接的处理工具：

• 用 df.drop_duplicates(subset=['task_id']) 去重；df['assignee'].str.strip().str.replace('（实习生）', '') 统一责任人字段
• 按周/双周切片：用 df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) 后，df.groupby(df['date'].dt.to_period('W')).size() 得到每周任务量
• 计算人均有效产出：过滤掉“已取消”“草稿”状态后，按人汇总“已完成”工单数、平均处理时长、跨部门协作次数等关键指标

用 Plotly + Dash 或 Streamlit 搭建轻量仪表盘

不需部署整套 BI 系统，一个脚本启动的交互式看板即可满足日常管理需求：

• 推荐 Streamlit：写法极简，st.bar_chart(df.groupby('assignee')['story_points'].sum()) 一行出图；支持下拉选择时间段、成员筛选、导出 CSV
• 关键图表建议：横向柱状图（各成员本周完成任务数）、堆叠面积图（每日不同类型任务分布）、散点图（工时 vs 产出质量得分，若有评审数据）
• 加个 st.metric(label="团队本周总闭环率", value=f"{rate:.1%}", delta=f"{delta:+.1%}") 让核心指标一眼可见

设置定时运行与自动推送

让看板真正“自动化”，关键是无人值守更新：

• 本地可配 Windows 任务计划程序 或 macOS/Linux 的 crontab，每天早 9 点跑一次脚本，重新生成 HTML 静态页或更新 Streamlit 缓存
• 更推荐用 GitHub Actions：每周一上午自动拉取最新数据、生成图表、推送到 GitHub Pages，团队成员访问链接即见最新看板
• 补充微信/钉钉机器人通知：用 requests 调用 Webhook，发送简报摘要，例如“张三上周完成 12 项需求，闭环率 92%，高于团队均值”

基本上就这些。不需要从零造轮子，选好数据源、理清统计口径、用熟 Pandas + Streamlit，两周内就能跑通一条可用的自动化链路。重点不在炫技，而在让管理者随时看清谁在忙什么、卡点在哪、节奏是否健康。

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