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：分析不同推荐渠道（如校招、社会招聘、校友网络等）的成效。

- 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：除就业率外，关注职业稳定性、晋升空间等长期发展指标。

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。