就业分析手段包括以下几种：

就业调查：

通过对个人、家庭或企业进行调查，收集有关就业状态、就业类型、工资水平、行业分布等信息。这种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。

劳动力调查：

这是一种广泛应用的就业统计方法，用于衡量劳动力市场的就业情况。通过调查样本人口，收集就业、失业和劳动力参与率等指标。劳动力调查数据可用于计算失业率和劳动力参与率等关键指标。

就业登记：

一些国家或地区要求个人在失业时进行就业登记，这样可以获得一定的就业数据。就业登记数据通常由政府部门收集，用于监测就业状况和提供相关服务。

公司报告：

大型企业、组织或政府部门可能需要报告其员工的就业情况。这些报告提供了关于就业人数、行业分布、薪资水平等方面的数据，可以用于分析和比较不同组织之间的就业情况。

统计数据：

政府部门、研究机构和统计机构通常会收集和发布就业统计数据。这些数据基于各种来源，如劳动力调查、就业登记和税务记录等，提供全面的就业情况。

经济模型：

经济模型是一种使用经济理论和统计方法来估计就业数据的方法。经济学家和研究人员可以构建模型，基于不同的变量和参数来预测就业趋势和影响因素。

理论研究：

通过文献阅读和理论研究，分析矿业城市经济转型初期的就业问题，建立相关的理论分析框架。

实证研究：

通过问卷调查、数据分析等实证研究手段，收集和分析矿业城市经济转型初期的就业数据，深入了解就业问题的具体情况和特点。

案例分析：

通过选取几个典型的矿业城市进行深入的案例分析，探讨矿业城市在经济转型初期的就业问题和解决方案。

数据分析：

数据分析师使用代码、统计学方法、图表等方式，对纷繁复杂的数据进行处理、归纳、分析、展示，并依据数据做出行业研究、评估和预测。

这些手段可以单独使用，也可以结合使用，以便更全面地了解就业状况和趋势，并为政策制定提供支持。