Различия

Здесь показаны различия между двумя версиями данной страницы.

--- salary_survey_2017 [2017/09/10 13:18]
admin
+++ salary_survey_2017 [2021/03/07 16:00] (текущий)
@@ Строка 1: / Строка 1: @@
 ====== Введение ======
-Опрос проводился посредством анонимного заполнения [[анкеты]](https://www.survio.com/survey/d/V9J2A3T6X5C6U8L3T  в интернете  с 16.06.2017 по 19.07.2017
+Опрос проводился посредством анонимного заполнения [[https://www.survio.com/survey/d/V9J2A3T6X5C6U8L3T|анкеты]] в интернете  с 16.06.2017 по 19.07.2017
 Авторы не несут ответственности за любой прямой или косвенный ущерб, полученный в результате использования данных результатов. Вы используете результаты на свой страх и риск.
 Анализ не претендует на абсолютную анатомичность, и, хотя мы и пытались смотреть доверительные интервалы и оценивать разницу в средних по статистическим критериям, мы могли это делать неправильно. Если вы умеете это делать правильно, то с удовольствием примем вашу помощь.
 Составляя опросник мы преследовали две цели. Получить ответ на вопрос сколько получают аналитики. И попробовать выявить разные факторы, которые могут влиять на зарплату. Последнее было выражено в ряде гипотез, которые уже заложены в конкретные вопросы.
+====== Хотим сказать спасибо ======
+За репосты, которые позволили набрать больше ответов:
+  - [[http://www.uml2.ru/|Сообществу uml2.ru]]
+  - [[https://t.me/gameanalysts|Чату игровых аналитиков]]
+  - [[https://www.facebook.com/groups/Analiz.v.IT|Группе "Анализ в ИТ проектах"]]
+За подготовку анкеты и обработку данных:
+  * [[https://www.facebook.com/profile.php?id=100005700075635|Артему Митропольскому]]
+  * [[https://www.facebook.com/tatyana.spiridonova.334|Татьяне Спиридоновой]]
+  * [[https://www.facebook.com/sokolovskynik|Николаю Соколовскому]]
+А так же всем принявшим участие. Без вас ничего бы не получилось!
 ====== Подготовка данных ======
@@ Строка 25: / Строка 39: @@
 ====== Средний аналитик ======
-Наш “средний” аналитик - это человек  30 лет, работающий 7.7 (основная масса 2-15) лет в ИТ из них 4.3 года в роли аналитика (основная масса 1-9 лет). Почти не выступающий публично ни внутри компаний, ни на внешних мероприятиях (1.7 и 0.7 выступлений за два года). Этот человек использует в работе, если использует (89 из 173), то скорее всего только одним иностранный язык -  английский (89 из 173), реже немецкий (1 из 173). Использующих французский, китайский и другие языки - нет. Дове используют только английский. На работе он выполняет от 3 до 5 видов работ совмещая от двух до 5 ролей сводящихся к выполнению от 3 до 5 видов анализа. Впрочем достаточно много (45 из 173) тех, кто не занимается совмещением. За все это средний аналитик получает за свою работу 95000 руб. на руки. Интересно, что основной разброс составляет 45-145 т.р. с двумя пиками на 65 и 105.
+Наш “средний” аналитик - это человек  30 лет, работающий 7.7 (основная масса 2-15) лет в ИТ из них 4.3 года в роли аналитика (основная масса 1-9 лет). Почти не выступающий публично ни внутри компаний, ни на внешних мероприятиях (1.7 и 0.7 выступлений за два года). Этот человек использует в работе, если использует (89 из 173), то скорее всего только одним иностранный язык -  английский (89 из 173), реже немецкий (1 из 173). Использующих французский, китайский и другие языки - нет. Двое используют только английский. На работе он выполняет от 3 до 5 видов работ совмещая от двух до 5 ролей сводящихся к выполнению от 3 до 5 видов анализа. Впрочем достаточно много (45 из 173) тех, кто не занимается совмещением. За все это средний аналитик получает 95000 руб. на руки. Интересно, что основной разброс составляет 45-145 т.р. с двумя пиками на 65 и 105. Зависимостей с каким-ти факторами для этих пиков мы не нашли.
 ===== Распределение по возрастам =====
-{{:salary_survey2017:рисунок1.png?200 |}}
+{{:salary_survey2017:рисунок1.png?300 |}}
 **Quantiles**
 |100.0% | maximum | 59,000 |
@@ Строка 50: / Строка 64: @@
 ===== Распределение по стажу в ИТ =====
-{{:salary_survey2017:рисунок2.png?200 |}}
+{{:salary_survey2017:рисунок2.png?300 |}}
 **Quantiles**
 |100.0% | maximum | 30 |
@@ Строка 72: / Строка 86: @@
 ===== Распределение по стажу в аналитике =====
-{{:salary_survey2017:рисунок3.png?200 |}}
+{{:salary_survey2017:рисунок3.png?300 |}}
 **Quantiles**
@@ Строка 96: / Строка 110: @@
 ===== Распределение по образованию =====
-{{:salary_survey2017:рисунок4.png?200 |}}
+{{:salary_survey2017:рисунок4.png?300 |}}
 **Frequencies**
 | Level | Count | Prob |
@@ Строка 106: / Строка 120: @@
 ===== Распределение по типу образования =====
-{{:salary_survey2017:рисунок5.png?200 |}}
+{{:salary_survey2017:рисунок5.png?300 |}}
 **Frequencies**
 | Level | Count | Prob |
@@ Строка 115: / Строка 129: @@
 Если вы посмотрите на цифры на распределении по образованию и здесь, то увидите, что количество не совпадает. Видимо, кто-то считает свое единственное высшее образование релевантным и ИТ и предметной области, что, в принципе, возможно, например, если я работаю в ИТ для ИТ
 ===== Распределение по заработной плате =====
-{{:salary_survey2017:рисунок6.png?200 |}}
+{{:salary_survey2017:рисунок6.png?300 |}}
 **Quantiles**
 |100.0% | maximum | 175000 |
@@ Строка 142: / Строка 154: @@
 ===== Распределение по активности внутри компании =====
-{{:salary_survey2017:рисунок7.png?200 |}}
+{{:salary_survey2017:рисунок7.png?300 |}}
 **Quantiles**
 |100.0% | maximum | 23 |
@@ Строка 164: / Строка 176: @@
 ===== Распределение по внешней активности =====
-{{:salary_survey2017:рисунок9.png?200 |}}
+{{:salary_survey2017:рисунок9.png?300 |}}
 **Quantiles**
 |100.0% | maximum | 5 |
@@ Строка 187: / Строка 199: @@
 ===== Распределение по количеству типов работ =====
-{{:salary_survey2017:рисунок10.png?200 |}}
+{{:salary_survey2017:рисунок10.png?300 |}}
 **Quantiles**
 |100.0% | maximum | 12 |
@@ Строка 209: / Строка 221: @@
 ===== Распределение по количеству ролей =====
-{{:salary_survey2017:рисунок11.png?200 |}}
+{{:salary_survey2017:рисунок11.png?300 |}}
 **Quantiles**
 |100.0% | maximum | 7 |
@@ Строка 232: / Строка 244: @@
 ===== Распределение количеству видов анализа =====
-{{:salary_survey2017:рисунок12.png?200 |}}
+{{:salary_survey2017:рисунок12.png?300 |}}
 **Quantiles**
 |100.0% | maximum | 9 |
@@ Строка 273: / Строка 285: @@
   * И еще чего-нибудь
-{{:salary_survey2017:рисунок14.png?200|}}
+{{:salary_survey2017:рисунок14.png?500|}}
 Наибольшая зависимость получилась от региона и опыта работы аналитиком, поэтому многие дальнейшие оценки идут в разрезе региона
 ===== Зависимость зарплаты от региона =====
-{{:salary_survey2017:рисунок15.png?200|}}
+{{:salary_survey2017:рисунок15.png?300|}}
 -Санкт-Петербург
 -Москва
 -Другие регионы
 Распределение зарплаты в целом не совсем похоже на нормальное, поэтому трудно сказать, приемлемо ли использование критерия Стьюдента, но и Стьюдент и Краскал-Уоллис показали значимую разницу в средних. Поэтому в дальнейшем будем анализировать влияние факторов в разрезе регионов.
@@ Строка 298: / Строка 309: @@
 === СПб ===
-{{:salary_survey2017:рисунок19.png?200|}}
+{{:salary_survey2017:рисунок19.png?300|}}
 === Москва ===
-{{:salary_survey2017:рисунок20.png?200|}}
+{{:salary_survey2017:рисунок20.png?300|}}
 === Другие регионы ===
-{{:salary_survey2017:рисунок21.png?200|}}
+{{:salary_survey2017:рисунок21.png?300|}}
 ==== Распределение зарплаты по количеству ролей (по регионам) ====
@@ Строка 310: / Строка 321: @@
 === СПб ===
-{{:salary_survey2017:рисунок22.png?200|}}
+{{:salary_survey2017:рисунок22.png?300|}}
 === Москва ===
-{{:salary_survey2017:рисунок23.png?200|}}
+{{:salary_survey2017:рисунок23.png?300|}}
 === Другие регионы ===
-{{:salary_survey2017:рисунок24.png?200|}}
+{{:salary_survey2017:рисунок24.png?300|}}
 ==== Распределение зарплаты по количеству обязанностей (по регионам) ====
@@ Строка 322: / Строка 333: @@
 === СПб ===
-{{:salary_survey2017:рисунок25.png?200|}}
+{{:salary_survey2017:рисунок25.png?300|}}
 === Москва ===
-{{:salary_survey2017:рисунок26.png?200|}}
+{{:salary_survey2017:рисунок26.png?300|}}
 === Другие ===
-{{:salary_survey2017:рисунок27.png?200|}}
+{{:salary_survey2017:рисунок27.png?300|}}
-==== Заголовок ====
+==== Распределение зарплаты в зависимости от исполнения лидерских обязанностей (по регионам) ====
 В данном случае значимая разница есть только в Москве
 === СПб ===
-{{:salary_survey2017:рисунок28.png?200|}}
+{{:salary_survey2017:рисунок28.png?300|}}
 === Москва ===
-{{:salary_survey2017:рисунок29.png?200|}}
+{{:salary_survey2017:рисунок29.png?300|}}
 === Другие ===
-{{:salary_survey2017:рисунок30.png?200|}}
+{{:salary_survey2017:рисунок30.png?300|}}
 ==== Распределение зарплаты по типу образования (по регионам) ====
@@ Строка 344: / Строка 355: @@
 === СПб ===
-{{:salary_survey2017:рисунок31.png?200|}}
+{{:salary_survey2017:рисунок31.png?300|}}
 === Москва ===
-{{:salary_survey2017:рисунок32.png?200|}}
+{{:salary_survey2017:рисунок32.png?300|}}
 === Другие ===
-{{:salary_survey2017:рисунок33.png?200|}}
+{{:salary_survey2017:рисунок33.png?300|}}
+==== Распределение по размеру компании (по регионам) ====
+Распределение по размеру компании не совсем верно смотреть в разрезе регионов, ведь кто-то может работать в местной компании, а кто-то нет. Но и не совсем верно смотреть без регионов, так как специфика регионов вносит искажения. Также не совсем верно смотреть их в разрезе регион+тип компании, потому что местная компания для Москвы может оказаться аутсорсером для Казани. А может и не оказаться.
+Но из всех зол мы выбрали одно и посмотрели в разрезе регионов.
+: <100; 2:100-300; 3:300-500; 4:500-1000; 5:1000-1500; 6:>15000
+Глядя на эти графики возникла мысль, что, может быть, в Москве и Питере таки выгоднее работать в очень большой компании. Это подтвердилось только для Питера. В компаниях 1500+ получше, чем в других.
+=== СПб ===
+{{:salary_survey2017:рисунок34.png?300|}}
+=== Москва ===
+{{:salary_survey2017:рисунок35.png?300|}}
+=== Другие ===
+{{:salary_survey2017:рисунок36.png?300|}}
+==== Распределение по рынку (по регионам) ====
+Интересно, что в Москве не нашлось аналитиков, работающих в компаниях, работающих только на иностранный рынок.
+Более глубокое изучение показало, что в Питере есть значимая разница работать в компании на местном рынке или имеющем выход на иностранные. Второе предпочтительнее.
+=== СПб ===
+{{:salary_survey2017:рисунок37.png?300|}}
+=== Москва ===
+{{:salary_survey2017:рисунок38.png?300|}}
+=== Другие ===
+{{:salary_survey2017:рисунок39.png?300|}}
+==== Распределение по каналу найма (по регионам) ====
+– по знакомству, 2 – схантили, 3 –сайты вакансий, 4 – официальные сайты компаний. Статистически значимых отличий не обнаружено, хотя может показаться, что в Москве и Питере лучше, чтобы тебя хантили.
 === СПб ===
+{{:salary_survey2017:рисунок40.png?300|}}
+=== Москва ===
+{{:salary_survey2017:рисунок41.png?300|}}
+=== Другие ===
+{{:salary_survey2017:рисунок42.png?300|}}
+==== Распределение по стажу (по регионам) ====
+Красный эллипс – это Bivariative normal ellipse P=0.9
+Зеленая линия – линейное приближение
+Синяя линия – линейной приближение без учета вышедших за пределы эллипса
+Это, конечно, очень грубое приближение, и отклонение на краях должны быть больше, но можете попробовать прикинуть соответствие вашего опыта аналитика зарплате
+=== СПб ===
+{{:salary_survey2017:рисунок43.png?300|}}
+AvSalary = 69593,206 + 5523,8367 AnalystExp
+AvSalary = 63361,985 + 7073,1588 AnalystExp
 === Москва ===
+{{:salary_survey2017:рисунок44.png?300|}}
+AvSalary = 86390,828 + 7190,352 AnalystExp
+AvSalary = 82196,97 + 8096,5909 AnalystExp
 === Другие ===
+{{:salary_survey2017:рисунок45.png?300|}}
-===== template =====
+AvSalary = 44924,242 + 2853,5354 AnalystExp
-**Quantiles**
+AvSalary = 38919,406 + 3653,7596 AnalystExp
-|100.0% | maximum | - |
-|99.5% | | - |
-|97.5% | | - |
+==== Распределение по типу компании (по регионам) ====
-|90.0% | | - |
+- Мое место работы и головной офис компании находятся в одном регионе России.
-|75.0% | quartile | |
+ - Мое место работы находится в России, головной офис компании находится за границей.
-|50.0% | median | - |
+ - Мое место работы и головной офис компании находятся за границей
-|25.0% | quartile | - |
+ - Мое место работы и головной офис компании находятся в разных регионах России
-|10.0% | | - |
+=== СПб ===
-|2.5% | | - |
+{{:salary_survey2017:рисунок46.png?300|}}
-|0.5% | | - |
+=== Москва ===
-|0.0% | minimum | - |
+Интересно, что в Москву аутсорсят мало, и, как и ожидалось, в Питере выгоднее работать на иностранную компанию, в прочих регионах на не местные компании
-**Moments**
+{{:salary_survey2017:рисунок47.png?300|}}
-| Mean | - |
+=== Другие ===
-| Std Dev | - |
+{{:salary_survey2017:рисунок48.png?300|}}
-| Std Err Mean | - |
-| upper 95% Mean | - |
+==== Распределение по предметной области (по регионам) ====
-| lower 95% Mean | - |
+Если вы в Москве – расслабьтесь. Если в Питере – переходите из документооборота в телеком или финансы.
-| N | - |
+Если в других регионах – не очень понятно
+=== СПб ===
+{{:salary_survey2017:рисунок49.png?300|}}
+=== Москва ===
+{{:salary_survey2017:рисунок50.png?300|}}
+=== Другие ===
+{{:salary_survey2017:рисунок51.png?300|}}
+==== Распределение по наличию активности внутренней и внешней (по регионам) ====
+Статистически значимых отклонений нет
+=== СПб ===
+{{:salary_survey2017:рисунок52.png?300|}}
+{{:salary_survey2017:рисунок53.png?300|}}
+=== Москва ===
+{{:salary_survey2017:рисунок54.png?300|}}
+{{:salary_survey2017:рисунок55.png?300|}}
+=== Другие ===
+{{:salary_survey2017:рисунок56.png?300|}}
+{{:salary_survey2017:рисунок57.png?300|}}
+==== Распределение по количеству работ и времени последней смены работы (по регионам) ====
+Статистической разницы нет, хотя, глядя на графики, хочется сделать какие-то выводы
+LastWorkChangeMark: 0:до месяца, 1: 1-6 месяцев, 2:0.5-1 год, 3:1-2 года, 4: >2 лет
+=== СПб ===
+{{:salary_survey2017:рисунок58.png?300|}}
+{{:salary_survey2017:рисунок59.png?300|}}
+=== Москва ===
+{{:salary_survey2017:рисунок60.png?300|}}
+{{:salary_survey2017:рисунок61.png?300|}}
+=== Другие ===
+{{:salary_survey2017:рисунок62.png?300|}}
+{{:salary_survey2017:рисунок63.png?300|}}
+==== Другие интересные зависимости ====
+Также проверка показала, что наличие отдельных признаков значимо связано с уровнем зарплаты. Для Санкт-Петербурга таким признаком оказалось выполнение роли бизнес-аналитика. Для Москвы - выполнение деятельности по управлению требованиями и деятельности по анализу решений и архитектуре. Для других регионов - участие во внутренних тренингах, участив в специализированных конференциях и обучение на онлайн-курсах. И если первый два частично объясняются тем, что не местные компании чаще устраивают всякое обучение и поощряют участие в конференциях, то чем объяснить более высокие зарплаты тех, кто проходил Online-курсы – непонятно.
+{{:salary_survey2017:рисунок64.png?300|}}
+{{:salary_survey2017:рисунок65.png?300|}}
+{{:salary_survey2017:рисунок66.png?300|}}
+{{:salary_survey2017:рисунок67.png?300|}}
+{{:salary_survey2017:рисунок68.png?300|}}
+{{:salary_survey2017:рисунок69.png?300|}}
+====== Я аналитик и хочу много денег, что мне делать? =======
+==== СПб ====
+Попробуйте устроиться в иностранную компанию-аутсорсер или в просто работающую на иностранный рынок, устройтесь в очень большую компанию, смените документооборот на телеком или финансы и попробуйте сместить акцент своей работы в сторону бизнес-анализа
+==== Москва ====
+Возьмите на себя роль лидера, займитесь управлением требованиями, а лучше анализом решений и архитектурой
+==== Другие ====
+Переезжайте или попробуйте устроиться на работу в не местную компанию. Также значимым оказалось участие во внутренних тренингах, специализированных конференциях и онлайн-курсах.