在 GitLab 上实现运营数据分析和抽取，主要需要以下步骤：
数据抽取：使用 ETL 工具（如 Apache Airflow）将数据从各个数据源（如数据库、API、日志文件等）中抽取出来。在这一阶段中，需要注意定义好抽取的数据结构和格式，同时对数据进行清洗和预处理。
数据存储：将抽取出来的数据存储到合适的数据仓库（如 MySQL、PostgreSQL、ClickHouse 等）。在这一阶段中，需要注意选择合适的数据仓库，以及设计好数据模型和索引。
数据分析：使用数据分析工具（如 Tableau、Power BI、Superset 等）对存储在数据仓库中的数据进行分析。在这一阶段中，需要注意选择合适的数据可视化方式、定义好指标和分析场景。
数据报告：在数据分析的基础上，生成对应的数据报告，也可以实现自动化报表生成和邮件发送。在这一阶段中，需要注意定义好报告模板和内容、选择合适的生成方式、保证报告的准确性和及时性。
在以上过程中，需要提前规划并建立好 GitLab 项目，将代码和相关文档、报告等资料存放在 GitLab 中，并通过 GitLab CI/CD 实现自动化流程控制和集成测试。
此外，还可以考虑使用 GitLab 的其他功能来优化运营数据分析和抽取的效率。比如，使用 GitLab 的 Issue 来管理任务进度和问题，使用 Merge Request 来协作开发和审核代码，使用 Wiki 和 README 来记录相关文档和使用说明等。
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