关于就业推荐跟踪分析的撰写，可参考以下结构与方法：
一、报告结构
封面与目录 包含报告标题、发布机构、时间等基本信息，以及目录结构。
引言与背景
阐述就业推荐工作的重要性，说明跟踪分析的目的（如优化推荐策略、评估推荐效果）及研究范围。
数据来源与方法
说明数据收集方式（如问卷调查、访谈、企业合作平台等），并描述数据处理流程（如数据清洗、标准化）。
就业推荐效果分析
- 就业率与质量： 对比推荐岗位与未推荐岗位的就业率、薪资水平、专业对口度等指标。 - 推荐渠道评估
- 时间序列分析：观察推荐效果随时间的变化趋势（如近年就业率波动）。
案例分析 选取典型案例（如高就业质量推荐案例、失败案例）进行深入分析，提炼经验教训。
改进建议
根据分析结果，提出优化就业推荐策略的建议，如调整推荐方向、加强职业规划指导、拓展合作企业等。
结论
总结跟踪分析的主要发现，强调就业推荐工作对教学和学生成长的意义。
二、关键指标体系
| 指标类型 | 具体指标 | 计算方法 |
|----------------|------------------------|--------------------------------------------------------------------------|
| 基础指标 | 就业率（已就业人数/毕业生总数） | =COUNTIFS（就业状态列，"已就业"）/COUNTA（就业状态列） |
| 质量指标 | 专业对口度（匹配岗位数/总岗位数） | =SUMPRODUCT（--（工作岗位列=专业方向列））/COUNTA（工作岗位列） |
| 发展指标 | 薪资水平（中位数/岗位数） | 采用归一化处理，计算中位数后进行排名 |
| 渠道效果 | 各渠道推荐率（推荐人数/毕业生总数） | =COUNTIF（推荐渠道列，"某渠道"）/毕业生总数 |
三、数据分析方法
描述性统计
通过图表（如柱状图、折线图）展示就业率、薪资等指标的分布情况。
对比分析
将推荐组与未推荐组、不同专业组的就业数据对比，突出推荐效果。
趋势分析
分析近年就业数据的变化趋势，预测未来就业形势。
四、注意事项
数据时效性： 确保数据覆盖推荐后关键时间段（如半年、一年），避免过早结论。 多维度评估
方法科学性：采用标准化数据清洗和统计分析方法，提高结果可靠性。
通过以上结构与方法，可系统评估就业推荐工作的成效，并为持续改进提供依据。