就业统计分析是指 依据统计学原理和方法，对就业相关数据和信息进行系统性的搜集、整理、推断和分析的过程。这主要包括以下几个方面：

就业统计工作

有目的、有组织、有步骤地应用统计方法，从事就业统计数据的搜集、整理、推断、分析等统计活动过程。一般分为统计设计、资料搜集、资料整理、统计分析四个阶段。

就业统计资料

通过统计工作获得的数据和资料，用于描述和反映就业市场的状况、趋势和问题。这些资料可以包括就业率、薪资水平、行业分布、就业地点等。

就业统计理论

研究就业统计的方法、技术和应用，为就业统计分析提供理论支持和指导。这包括对就业数据的各种统计方法和模型的构建和应用。

大数据在就业统计分析中的应用

利用大数据技术收集、处理和分析与就业相关的信息和数据，以揭示就业市场的趋势、挑战和机遇。例如，通过大数据可视化技术，决策者可以获得全面准确的数据支持，帮助他们制定更加科学合理的政策。

就业统计方法

包括就业调查、劳动力调查等，用于收集有关就业状态、就业类型、工资水平、行业分布等信息。这些方法可以提供详细的就业数据，但可能需要投入较大的调查资源和时间。

就业统计分析的应用

就业统计分析可以用于评估就业市场的状况，预测未来的就业趋势，优化招聘流程，提供精准的职业匹配等。例如，通过对毕业生数据的分析，可以了解不同专业和地域的大学生在就业问题上的差异，并提出相应的解决策略。

综上所述，就业统计分析是一个多维度的过程，涉及数据的收集、整理、分析和应用，旨在提供有关就业市场的深入洞察，并为政策制定者和相关利益相关者提供决策支持。