====== Введение  ======

Опрос проводился посредством анонимного заполнения анкеты в интернете с 1 по 23 июля 2019г.

Авторы не несут ответственности за любой прямой или косвенный ущерб, полученный в результате использования данных результатов. Вы используете результаты на свой страх и риск.

====== Хотим сказать спасибо ======
За репосты, которые позволили набрать больше ответов:
  - [[http://www.uml2.ru/|Сообществу uml2.ru]],
  - Чату игровых аналитиков в telegram (чат закрытый, чтобы попасть туда контактируйте с админами: @Eviltim или @okeyshka),
  - [[https://www.facebook.com/groups/Analiz.v.IT|Группе "Анализ в ИТ проектах"]],
  - Корпоративные собщества [[https://www.epam.com/|EPAM]], [[https://dataart.ru/|DataArt]], [[http://bia-tech.ru/|BIA-Teсhnologies]], [[https://money.yandex.ru/|money.yandex.ru]], [[https://alfabank.ru/|Альфа-банк]], [[https://www.mts.ru/|МТС]], [[https://lanit.ru/|Ланит]] и [[https://korusconsulting.ru/|Корус]], 
  - А так же участникам всех площадок [[http://spbcoa.ru/|нашего сообщества]].

За подготовку анкеты и обработку данных:
  * [[https://www.facebook.com/profile.php?id=100005700075635|Артему Митропольскому]]
  * [[https://www.facebook.com/olga.samarina|Ольге Самариной]]
  * [[https://www.facebook.com/tatyana.spiridonova.334|Татьяне Спиридоновой]]
  * [[https://www.facebook.com/sokolovskynik|Николаю Соколовскому]]

**Благодарим всех принявших участие. Без вас ничего бы не получилось!**

====== Подготовка данных ======
В опросе приняло участие 324 человека. В ряде вопросов была возможность выбрать несколько вариантов из-за чего в расшифровке по ним вы увидите большее число ответивших.

Для сохранения анонимности и во избежание нарушения NDA мы просили указать диапазон зарплаты вместо конкретной цифры. В качестве значения зарплаты для анализа мы брали середину диапазона. Для первого и последнего интервалов были установлены значения 25 тыс. и 205 тыс. рублей. 

Города были сгруппированы в кластеры таким образом, чтобы в них было достаточно записей для проведения анализа. В этом году у нас набралось достаточно данных для выделения из фигурировавшего в предыдущих исследованиях кластера "Регионы" трех городов: Новосибирск, Казань и Екатеринбург. Мы выполняли проверки относительно них так же как и для Санкт-Петербурга и Москвы.

Предметные области, которые опрашиваемые указывали в свободной формулировке, нами были разбиты (экспертно) на несколько групп. В этом году количество разнородных областей сильно выросло из-за чего объединение их в статистически значимые группы стало существенно затруднено. Поэтому на графиках, посвященных предметным областям, категория "Прочее" в топе. 

При ответе на вопрос о типе компании (продуктовая, аутсорсер и т.п.) у многих респондентов возникла путаница. Мы смогли по ответам из поля "другое" восстановить часть данных, но принимать результаты по этому пункты следует с осторожностью.

Из датасета было удалено несколько аутлаеров с явно неправдоподобными ответами.

Все денежные значения приведены в рублях, временные - в годах.

====== Общие замечания по стат.тестам и визуализации ======

О том как читать "ящики с усами" можно почитать [[https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%AF%D1%89%D0%B8%D0%BA_%D1%81_%D1%83%D1%81%D0%B0%D0%BC%D0%B8|здесь]], а про гистограммы [[https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%93%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0|тут]].

Значения шкал по оси ординат, если не написано иного, - это уровень выраженности математического критерия обработки данных, с применением которого проводился анализ.

Для вопросов с мультивыбором сумма процентов может быть больше 100 - это нормально.

Все тесты проводились с уровнем значимости p-value = 0.05. Поскольку почти всегда распределение не являлось нормальным, то использовались робастные методы Вильсона и ANOVA с перепроверкой по Краскал. Корреляцию проверяли коэффициентом Спирмана.

====== Результаты ======
===== Распределение по регионам =====
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-001.png?400|}}
^ Кластер ^ Респондентов ^ Проценты ^
| Санкт-Петербург | 145 | 44.8 |
| Москва | 94 | 29.0 |
| Новосибирск | 22 | 6.8 |
| Казань | 11 | 3.4 |
| Екатеринбург | 10 | 3.0 |
| Другие регионы | 42 | 13.0 |

==== Значимость ====

Как и в предыдущие года, регион по нашим данным является основополагающим фактором для уровня заработной платы. 

{{:salary_survey2019:01._location_3.png?400|}}

Мы попробовали посмотреть есть ли значимые различия между выявленными в этом году городами, но таковой не оказалось. Поэтому на первом графике оставлено множество городов "Регионы", а на втором мы дали расшифровку по нему.

{{:salary_survey2019:01.1._locations_onlyregion.png?400|}}

Дополнительно мы проверили изменится ли картина в целом, если брать не только доход, но и привести его к стоимости жизни в конкретном регионе. Для этого мы взяли среднюю стоимость жизни по данным [[https://www.numbeo.com|numbeo.com]], Москву приняли за единицу, и, вычислив соотношение со стоимостью жизни в конкретном городе, пересчитали значение. Как видно на диаграмме, картина не изменилась, поэтому далее в исследовании участвовали указанные респондентами значения дохода.

{{:salary_survey2019:01.3.locations_regions_prev.png?400|}}
{{:salary_survey2019:01.2._locations_only_regions_prev.png?400|}}

Мы продолжим следить за выделенными городами дальше и проверять приведенные значения, но в этом исследовании, как и в предыдущих двух, будем оперировать только тремя кластерами, как имеющим достоверную значимость.

===== Распределение по уровню дохода =====
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-014.png?400|}} {{:salary_survey2019:salary_survey2019-015.png?400|}}
^       ^         ^
| среднее | 116913.58 |
| квадратичное отклонение | 47429.71 |
| min | 25000.00 |
| 25% | 75000.00 |
| 50% | 115000.00 |
| 75% | 155000.000 |
| max | 205000.00 |

===== Распределение по валюте дохода респондентов =====
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-016.png?400|}}
^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^
| Рубли | 308 | 95.1 |
| USD | 9 | 2.8 |
| EUR | 4 | 1.2 |
| Другое | 3 | 0.9 |

==== Значимость ====

Валют отличных от рубля очень мало, поэтому статистическая обработка данных по этому критерию не валидна кроме пары рубль-USD. Доход в USD по имеющимся данным значимо выше.

===== Распределение по наличию премий, зависящих от результатов работы =====
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-017.png?400|}}
^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^
| Нет | 157 | 48.5 |
| Да | 167 | 51.5 |

==== Значимость ====

Зависимости уровня дохода от его структуры нами не выявлено.
===== Распределение по схеме выплаты заработной платы =====
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-018.png?400|}}
^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^
| Всё в белую | 275 | 84.9 |
| Серая схема (есть “налоговая оптимизация”) | 33 | 10.1 |
| Черная (есть конвертик) | 6 | 1.9 |
| Не знаю | 6 | 1.9 |
| Не хочу отвечать | 4 | 1.2 |

==== Значимость ====

Зависимости уровня дохода от схемы выплаты заработной платы нами также не выявлено.

===== Распределение по возрасту =====
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-002.png?400|}}
^       ^ ^
|среднее | 30.70 | 
|квадратичное отклонение | 6.09 |
|min | 19.00 |
|25% | 26.00 |
|50% | 30.00 |
|75% | 33.00 |
|max | 61.00 |

==== Значимость ====

В Москве и Санкт-Петербурге возраст исходя из ответов наших респондентов коррелирует с доходом, тогда как в регионах наличие этой связи не выявлено.

{{:salary_survey2019:02._возраст.png?400|}}

===== Распределение по образованию =====
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-003.png?400|}}
^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^
|Одно высшее | 240 | 74.1 |
|Несколько высших | 50 | 15.4 |
|Ученая степень | 14 | 4.3 |
|Неоконченное высшее | 12 | 3.7 |
|Другое | 6 | 1.9 |
|Среднее-специальное | 2 | 0.6 |

==== Значимость ====

Корреляции между уровнем образования и размером зарплаты в полученных данных нами не выявлено.

===== Распределение по стажу в ИТ =====
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-004.png?400|}}
^       ^         ^
|среднее | 7.31 | 
|квадратичное отклонение  | 5.55 |
|min | 0.00 |
|25% | 3.00 |
|50% | 6.00 |
|75% | 10.00 |
|max | 30.00 |

==== Значимость ====

Стаж в ИТ по результатам опроса значим и в Санкт-Петербурге и в Москве. В регионах же этот критерий находится на границе выбранного порога (p-value = 0.0534).

{{:salary_survey2019:04._стаж_в_ит.png?400|}}
===== Распределение по стажу в анализе =====
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-005.png?400|}}
^       ^         ^
|среднее | 4.57 |
|квадратичное отклонение | 3.31 |
|min | 0.00 |
|25% | 2.00| 
|50% | 4.00| 
|75% | 6.00 |
|max | 20.00 |

==== Значимость ====

Как и следовало ожидать, стаж наших респондентов в анализе влияет на уровень их заработной платы во всех кластерах.

{{:salary_survey2019:05._стаж_в_анализе.png?400|}}


===== Распределение по квалификации  =====
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-011.png?400|}}
^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^
| Senior | 164 | 50.6 |
| Middle | 143 | 44.1 |
| Junior | 16 | 5 |
| Trainee | 1 | 0.3 |

==== Значимость ====

Как и следовало ожидать, значимость уровня квалификации участников нашего опроса для размера их заработной платы очень высока.

{{:salary_survey2019:12._qualification.png?400|}}

===== Распределение по роли лида  =====

{{:salary_survey2019:lidership_013.png?400|}}

^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^
| Да | 90 | 27.8 |
| Нет | 234 | 72.2 |

==== Значимость ====

По полученным нами данным значимость роли лидера группы для уровня дохода аналитика очень сильно выражена в Москве и Санкт-Петербурге, а вот в регионах корреляции по этому критерию нет.

{{:salary_survey2019:13._лидерство.png?400|}}

===== Распределение по наличию работы по совместительству =====
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-013.png?400|}}
^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^
| Нет | 293 | 90.4 |
| Да | 31 | 9.6 |

==== Значимость ====

Связи между зарплатой на основном месте работы и наличию другой работы по тому же профилю, нами не выявлено.

===== Распределение использования языков в рабочих коммуникациях =====

^ ^ ^
| Rus | 316 |
| Eng | 78 |
| Other | 5 |

Примечание: в вопросе имелась возможность выбрать несколько вариантов ответа

==== Значимость ====

Регулярное использование английского языка в рабочих коммуникациях влияет на уровень дохода в для Санкт-Петербурга и Регионов, тогда как для Москвы этой связи нами не обнаружено.

===== Распределение по наличию сертификата, подтверждающего навыки в анализе =====

{{:salary_survey2019:20.сертификаты.png?400|}}

^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^
| Нет | 312 | 96.3 |
| Да | 12 | 3.7 |

==== Значимость ====

Вопреки ожиданиям, по полученным нами данным наличие сертификатов не сказывается на уровне дохода ни в одном из кластеров.

===== Распределение по предметной области =====

{{:salary_survey2019:21._предметка.png?600|}}

^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^
| Прочее | 52 | 16 |
| Банк | 41 | 12.6 |
| Телеком | 36 | 11.1|
| Нефтегаз | 3 | 0.9 |
| Финансы, Бухгалтерия, Страхование | 32 | 9.9 |
| Медицина и Фармакология | 30 | 9.3 |
| ФинТех | 25 | 7.7 |
| Документооборот и поддержка процессов	 | 21 | 6.5 |
| Ритейл | 19 | 5.9 |
| E-commerce | 12 | 3.7 |
| Транспорт | 10 | 3.1 |
| Геймдев | 10 | 3.1 |
| Гос.проекты и социальные проекты | 9 | 2.8 |
| Оборона и Безопасность | 7 | 2.2 |
| Промышленность, производство, энергетика | 6 | 1.9 |
| Путешествия | 4 | 1.2 |
| Медиа и развлечения | 4 | 1.2 |
| Информационная безопасность | 3 | 0.9 |

==== Значимость ====

Предметная область работы аналитика, исходя из ответов наших респондентов, имеет значение для уровня дохода только в Санкт-Петербурге. 

{{:salary_survey2019:21.1_предметка_по_питеру.png?600|}}

Ниже приведена общая описательная статистика без разбиения по кластерам (в порядке убывания среднего).

^ Предметная область ^ Количество ^ Минимальный доход ^ Максимальный доход ^ Средний доход ^ Медиана ^
| Информационная безопасность | 3 | 145000 | 185000 | 165000 | 165000 |
| Банк | 41 | 35000 | 205000 | 142317 | 155000 |
| ФинТех | 25 | 65000 | 205000 | 126200 | 125000 |
| Геймдев | 10 | 55000 | 205000 | 122000 | 130000 |
| Телеком | 35 | 25000 | 205000 | 120833 | 115000 |
| Оборона и Безопасность | 7 | 35000 | 205000 | 120714 | 125000 |
| Прочее | 52 | 35000 | 205000 | 120576 | 115000 |
| Финансы, Бухгалтерия, Страхование | 32 | 55000 | 205000 | 120312 | 105000 |
| Путешествия | 4 | 65000 | 185000 | 120000 | 115000 |
| E-commerce | 12 | 65000 | 205000 | 117500 | 115000 |
| Медицина и Фармакология | 30 | 25000 | 205000 | 106333 | 100000 |
| Медиа и развлечения | 4 | 55000 | 145000 | 105000 | 110000 |
| Гос.проекты и социальные проекты | 9 | 45000 | 145000 | 100555 | 105000 |
| Промышленность, производство, энергетика | 6 | 55000 | 145000 | 98333 | 95000 |
| Транспорт | 10 | 45000 | 145000 | 97000 | 100000 |
| Документооборот и поддержка процессов | 21 | 35000 | 205000 | 94523 | 85000 |
| Ритейл | 19 | 25000 | 165000 | 85000 | 85000 |
===== Распределение по видам анализа =====

{{:salary_survey2019:salary_survey2019-021.png?400|}}
^ Категория ^ Количество ^
| Системный анализ | 242 |
| Анализ и создание бизнес-процессов | 147 |
| Анализ и создание архитектуры решения | 139 |
| Инженерия/менеджмент требований | 97 |
| Продуктовый анализ | 67 |
| Анализ UX | 63 |
| Анализ данных | 55 |
| Управление взаимодействием с клиентом | 43 |
| Консалтинг | 32 |
| Предоставление экспертизы в предметной области | 28 |
| Управление процессами | 24 |
| Анализ и создание архитектуры бизнеса | 23 |
| RnD | 19 |
| Анализ качества | 18 |
| Анализ на стадии продаж | 14 |
| Анализ ИТ-стратегии | 11 |
| Стратегическое планирование | 9 |
| Анализ рисков | 6 |

Примечание: в вопросе имелась возможность выбрать несколько вариантов ответа
==== Значимость ====

В Санкт-Петербурге нами выявлена небольшая корреляция между видом анализа и доходом, при этом количество видов анализа не имеет значения. В Москве и Регионах картина обратная: разнообразие важно, а конкретный вид - нет.

{{:salary_survey2019:22._количество_видов_анализа.png?400|}}

===== Распределение по ролям =====
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-022.png?400|}}
^ Категория ^ Количество ^
| System Analyst | 253 |
| Business Analyst | 221 |
| Project Manager | 69 |
| Techwriter | 61 |
| Product Owner | 57 |
| UI/UX Designer | 43 |
| BI / Data Analysts | 37 |
| QA / QA Automation | 28 |
| Solution Architector | 27 |
| Process Owner | 23 |
| Software Architector | 15 |
| Product Analyst | 13 |
| Developer | 6 |
| Developer Tech Lead | 6 |
| Other Designer | 4 |
| Developer Lead | 3 |

Примечание: в вопросе имелась возможность выбрать несколько вариантов ответа
==== Значимость ====

В Санкт-Петербурге и Регионах конкретные роли по имеющимся у нас данным имеют значение для уровня дохода, тогда как совмещение ролей - нет. Для Москвы связи не выявлено.

===== Распределение по способам повышения квалификации =====

{{:salary_survey2019:rise_qualification_023.png?400|}}

^ Категория ^ Количество ^
| Пассивное накопление опыта | 221 |
| Читал профильную литературу | 219 |
| Посещал профильные конференции | 215 |
| Изучал разные инструменты / техники | 201 |
| Проводил ретроспективу своей работы | 127 |
| Проходил он-лайн курсы | 121 |
| Компания отправляла на нужные курсы | 88 |
| Изучал стандарты и пробовал их применять | 88 |
| Никак | 4 |

Примечание: в вопросе имелась возможность выбрать несколько вариантов ответа
==== Значимость ====

Способ повышения квалификации, будь он один или несколько, на размер заработной платы, судя по полученным нами данным, влияния не оказывает.
===== Распределение по частоте смены работы за последние 5 лет =====
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-024.png?400|}}
^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^
| 2 раза | 79 | 24.4 |
| 3 раза | 48 | 14.8 |
| 4 раза | 13 | 4.0 |
| Не менял | 64 | 19.7 |
| 1 раз | 108 | 33.3 |
| 5 раз | 6 | 1.9 |
| 6 и более раз | 6 | 1.9 |

==== Значимость ====

В Санкт-Петербурге нами выявлена небольшая корреляция между частотой смены мест работы и уровнем дохода аналитика: при равном стаже, те, кто недавно сменил работу, в среднем получают немного больше. Для Москвы и Регионов связи этого критерия с размером заработной платы по нашим данным нет. 

{{:salary_survey2019:27._частота_смены_работы.png?400|}}

===== Распределение по давности последней смены работы =====
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-025.png?400|}}
^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^
| 1-2 года назад | 67 | 20.7 |
| Более двух лет назад | 103 | 31.7 |
| 6-12 месяцев назад | 65 | 20.1 |
| Не менял | 32 | 9.9 |
| Менее месяца назад | 11 | 3.4 |
| 1-6 месяцев назад | 46 | 14.2 |

==== Значимость ====

Этот критерий перекликается с предыдущим пунктом - новичкам в Санкт-Петербурге платят значимо больше.

{{:salary_survey2019:28._давность_смены_работы.png?400|}}

===== Распределение по каналам найма =====
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-026.png?400|}}
^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^
| Меня схантили | 66 | 20.4 |
| Через официальные контакты компании (форма на сайте, email рекрутера и т.п.) | 27 | 8.3 |
| Через сайт вакансий | 161 | 49.7 |
| По знакомству | 62 | 19.1 |
| Другое | 8 | 2.5 |

==== Значимость ====

Вопреки расхожему стереотипу, то, каким образом аналитик попал на текущее место работы (канал найма), по полученными нами данным не имеет значения для его уровня дохода.

===== Распределение по размеру компании =====
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-006.png?400|}}
^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^
| 1-100 | 59 | 18.2 |
| 101-300 | 52 | 16.0 |
| 301-500 | 40 | 12.3 |
| 501-1000 | 31 | 9.6 |
| 1001-1500 | 21 | 6.5 |
| 1501+ | 121 | 37.4 |

==== Значимость ====

Значимость размера компании для уровня дохода аналитика нами выявлена только в Санкт-Петербурге: отдельно выделяются большие компании (1500+ человек) или маленькие (меньше 100 человек). Во всех остальных промежуточных размерах и кластерах разницы по имеющимся у нас данным нет.

{{:salary_survey2019:06.companysize.png?400|}}

===== Распределение по месту расположения офиса =====
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-007.png?400|}}
^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^
| Мой офис и головной офис компании находятся в одном регионе России | 186 | 57.4 |
| Мой офис и головной офис компании находятся в разных регионах России | 68 | 21 |
| Мой офис находится в России, головной офис компании находится за границей | 54 | 16.7 |
| Мой офис и головной офис компании находятся за границей | 8 | 2.5 |
| Другое | 4 | 1.2 |
| Я фрилансер | 2 | 0.6 |
| Мой офис находится за границей, а головной офис компании в России | 2 | 0.6 |

==== Значимость ====

По полученным нами данным, в Санкт-Петербурге и Регионах аналитикам выгоднее работать на компании с головным офисом за границей. В Москве же этот критерий значения не имеет.

{{:salary_survey2019:07._office_location.png?400|}}

===== Распределение по формату работы =====
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-008.png?400|}}
^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^
| Нет | 303 | 93.5 |
| Да | 21 | 6.5 |

==== Значимость ====

Корреляции между уровнем дохода аналитика и форматом его работы нами не выявлено.

===== Распределение по типу компании =====
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-009.png?400|}}
^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^
| Продуктовая | 151 | 46.6 |
| Проектная разработка на заказ | 83 | 25.6 |
| Другое | 39 | 12.0 |
| Аутсорс | 29 | 9.0 |
| Системные интеграторы | 22 | 6.8 |

==== Значимость ====

По результатам опроса, этот критерий не имеет значения для размера зарплаты аналитика, хотя интересно как меняются местами доверительные интервалы системных интеграторов и аутсорсеров по кластерам.

{{:salary_survey2019:09._company_type.png?400|}}
===== Распределение по рынку компании =====
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-010.png?400|}}
^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^
| Российский рынок | 182 | 56.2 |
| Иностранный рынок | 63 | 19.4 |
| Российский рынок (гос.структуры) | 60 | 18.5 |
| Сложно определить | 19 | 5.9 |

==== Значимость ====

В Москве корреляция рынка, на котором работает компания-работодатель, с доходом аналитика по полученным нами данным близка к порогу, но не превышает его: p-value= 0.067. В двух других кластерах значимость высокая: иностранный рынок лидирует, российский государственный сектор в аутсайдерах.

{{:salary_survey2019:10._company_market.png?400|}}

===== Распределение продуктов компании по сектору рынка =====
^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты  ^
| b2b | 207 | 63.9 |
| b2c | 104 | 32.1 |
| b2g | 56 | 17.3 |
| inhouse | 102 | 31.5 |

Примечание: в вопросе имелась возможность выбрать несколько вариантов ответа

==== Значимость ====
Удивительно, но по ответам наших респондентов разницы между моделями клиента, включая in house девелопмент, нет.