Различия

Здесь показаны различия между двумя версиями данной страницы.

Ссылка на это сравнение

Предыдущая версия справа и слева Предыдущая версия
Следующая версия
Предыдущая версия
salary_survey_2017 [2017/09/10 13:50]
admin
salary_survey_2017 [2021/03/07 16:00] (текущий)
Строка 1: Строка 1:
 ====== Введение ====== ====== 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. 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. 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. 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 ====== ====== Подготовка данных ======
Строка 25: Строка 39:
 ====== Средний аналитик ====== ====== 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 ===== ===== Распределение по возрастам =====
-{{:​salary_survey2017:​рисунок1.png?​200 |}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок1.png?​300 |}}
 **Quantiles** **Quantiles**
 |100.0% | maximum | 59,000 | |100.0% | maximum | 59,000 |
Строка 50: Строка 64:
  
 ===== Распределение по стажу в ИТ ===== ===== Распределение по стажу в ИТ =====
-{{:​salary_survey2017:​рисунок2.png?​200 |}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок2.png?​300 |}}
 **Quantiles** **Quantiles**
 |100.0% | maximum | 30 | |100.0% | maximum | 30 |
Строка 72: Строка 86:
  
 ===== Распределение по стажу в аналитике ===== ===== Распределение по стажу в аналитике =====
-{{:​salary_survey2017:​рисунок3.png?​200 |}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок3.png?​300 |}}
  
 **Quantiles** **Quantiles**
Строка 96: Строка 110:
  
 ===== Распределение по образованию ===== ===== Распределение по образованию =====
-{{:​salary_survey2017:​рисунок4.png?​200 |}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок4.png?​300 |}}
 **Frequencies** **Frequencies**
 | Level | Count | Prob | | Level | Count | Prob |
Строка 106: Строка 120:
  
 ===== Распределение по типу образования ===== ===== Распределение по типу образования =====
-{{:​salary_survey2017:​рисунок5.png?​200 |}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок5.png?​300 |}}
 **Frequencies** **Frequencies**
 | Level | Count | Prob | | 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 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 ===== ===== Распределение по заработной плате =====
-{{:​salary_survey2017:​рисунок6.png?​200 |}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок6.png?​300 |}}
 **Quantiles** **Quantiles**
 |100.0% | maximum | 175000 | |100.0% | maximum | 175000 |
Строка 142: Строка 154:
  
 ===== Распределение по активности внутри компании ===== ===== Распределение по активности внутри компании =====
-{{:​salary_survey2017:​рисунок7.png?​200 |}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок7.png?​300 |}}
 **Quantiles** **Quantiles**
 |100.0% | maximum | 23 | |100.0% | maximum | 23 |
Строка 164: Строка 176:
  
 ===== Распределение по внешней активности ===== ===== Распределение по внешней активности =====
-{{:​salary_survey2017:​рисунок9.png?​200 |}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок9.png?​300 |}}
 **Quantiles** **Quantiles**
 |100.0% | maximum | 5 | |100.0% | maximum | 5 |
Строка 187: Строка 199:
  
 ===== Распределение по количеству типов работ ===== ===== Распределение по количеству типов работ =====
-{{:​salary_survey2017:​рисунок10.png?​200 |}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок10.png?​300 |}}
 **Quantiles** **Quantiles**
 |100.0% | maximum | 12 | |100.0% | maximum | 12 |
Строка 209: Строка 221:
  
 ===== Распределение по количеству ролей ===== ===== Распределение по количеству ролей =====
-{{:​salary_survey2017:​рисунок11.png?​200 |}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок11.png?​300 |}}
 **Quantiles** **Quantiles**
 |100.0% | maximum | 7 | |100.0% | maximum | 7 |
Строка 232: Строка 244:
  
 ===== Распределение количеству видов анализа ===== ===== Распределение количеству видов анализа =====
-{{:​salary_survey2017:​рисунок12.png?​200 |}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок12.png?​300 |}}
 **Quantiles** **Quantiles**
 |100.0% | maximum | 9 | |100.0% | maximum | 9 |
Строка 273: Строка 285:
   * И еще чего-нибудь   * 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 Наибольшая зависимость получилась от региона и опыта работы аналитиком,​ поэтому многие дальнейшие оценки идут в разрезе региона
  
 ===== Зависимость зарплаты от региона ===== ===== Зависимость зарплаты от региона =====
-{{:​salary_survey2017:​рисунок15.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок15.png?​300|}}
 1-Санкт-Петербург 1-Санкт-Петербург
 2-Москва 2-Москва
 4-Другие регионы 4-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. 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 === === СПб ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок19.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок19.png?​300|}}
  
 === Москва === === Москва ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок20.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок20.png?​300|}}
  
 === Другие регионы === === Другие регионы ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок21.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок21.png?​300|}}
  
 ==== Распределение зарплаты по количеству ролей (по регионам) ==== ==== Распределение зарплаты по количеству ролей (по регионам) ====
Строка 310: Строка 321:
  
 === СПб === === СПб ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок22.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок22.png?​300|}}
  
 === Москва === === Москва ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок23.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок23.png?​300|}}
  
 === Другие регионы === === Другие регионы ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок24.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок24.png?​300|}}
  
 ==== Распределение зарплаты по количеству обязанностей (по регионам) ==== ==== Распределение зарплаты по количеству обязанностей (по регионам) ====
Строка 322: Строка 333:
  
 === СПб === === СПб ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок25.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок25.png?​300|}}
  
 === Москва === === Москва ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок26.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок26.png?​300|}}
  
 === Другие === === 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 В данном случае значимая разница есть только в Москве
  
 === СПб === === СПб ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок28.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок28.png?​300|}}
 === Москва === === Москва ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок29.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок29.png?​300|}}
 === Другие === === Другие ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок30.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок30.png?​300|}}
  
 ==== Распределение зарплаты по типу образования (по регионам) ==== ==== Распределение зарплаты по типу образования (по регионам) ====
Строка 344: Строка 355:
  
 === СПб === === СПб ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок31.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок31.png?​300|}}
 === Москва === === Москва ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок32.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок32.png?​300|}}
 === Другие === === Другие ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок33.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок33.png?​300|}}
  
 ==== Распределение по размеру компании (по регионам) ==== ==== Распределение по размеру компании (по регионам) ====
Строка 358: Строка 369:
 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. 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 === === СПб ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок34.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок34.png?​300|}}
 === Москва === === Москва ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок35.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок35.png?​300|}}
 === Другие === === Другие ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок36.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок36.png?​300|}}
  
 ==== Распределение по рынку (по регионам) ==== ==== Распределение по рынку (по регионам) ====
Строка 370: Строка 381:
  
 === СПб === === СПб ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок37.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок37.png?​300|}}
 === Москва === === Москва ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок38.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок38.png?​300|}}
 === Другие === === Другие ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок39.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок39.png?​300|}}
  
 ==== Распределение по каналу найма (по регионам) ==== ==== Распределение по каналу найма (по регионам) ====
Строка 380: Строка 391:
  
 === СПб === === СПб ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок40.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок40.png?​300|}}
 === Москва === === Москва ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок41.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок41.png?​300|}}
 === Другие === === Другие ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок42.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок42.png?​300|}}
  
  
Строка 394: Строка 405:
 Это, конечно,​ очень грубое приближение,​ и отклонение на краях должны быть больше,​ но можете попробовать прикинуть соответствие вашего опыта аналитика зарплате ​ Это, конечно,​ очень грубое приближение,​ и отклонение на краях должны быть больше,​ но можете попробовать прикинуть соответствие вашего опыта аналитика зарплате ​
 === СПб === === СПб ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок43.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок43.png?​300|}} 
 + 
 +AvSalary = 69593,206 + 5523,8367 AnalystExp 
 + 
 +AvSalary = 63361,985 + 7073,1588 AnalystExp 
 === Москва === === Москва ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок44.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок44.png?​300|}} 
 + 
 +AvSalary = 86390,828 + 7190,352 AnalystExp 
 + 
 +AvSalary = 82196,97 + 8096,5909 AnalystExp 
 === Другие === === Другие ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок45.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок45.png?​300|}} 
 + 
 +AvSalary = 44924,242 + 2853,5354 AnalystExp 
 + 
 +AvSalary = 38919,406 + 3653,7596 AnalystExp 
  
 ==== Распределение по типу компании (по регионам) ==== ==== Распределение по типу компании (по регионам) ====
Строка 406: Строка 432:
 4 - Мое место работы и головной офис компании находятся в разных регионах России 4 - Мое место работы и головной офис компании находятся в разных регионах России
 === СПб === === СПб ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок46.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок46.png?​300|}}
 === Москва === === Москва ===
 Интересно,​ что в Москву аутсорсят мало, и, как и ожидалось,​ в Питере выгоднее работать на иностранную компанию,​ в прочих регионах на не местные компании Интересно,​ что в Москву аутсорсят мало, и, как и ожидалось,​ в Питере выгоднее работать на иностранную компанию,​ в прочих регионах на не местные компании
  
-{{:​salary_survey2017:​рисунок47.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок47.png?​300|}}
 === Другие === === Другие ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок48.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок48.png?​300|}}
  
 ==== Распределение по предметной области (по регионам) ==== ==== Распределение по предметной области (по регионам) ====
Строка 419: Строка 445:
  
 === СПб === === СПб ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок49.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок49.png?​300|}}
 === Москва === === Москва ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок50.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок50.png?​300|}}
 === Другие === === Другие ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок51.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок51.png?​300|}}
  
 ==== Распределение по наличию активности внутренней и внешней (по регионам) ==== ==== Распределение по наличию активности внутренней и внешней (по регионам) ====
 Статистически значимых отклонений нет Статистически значимых отклонений нет
 === СПб === === СПб ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок52.png?​200|}} +{{:​salary_survey2017:​рисунок52.png?​300|}} 
-{{:​salary_survey2017:​рисунок53.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок53.png?​300|}}
 === Москва === === Москва ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок54.png?​200|}} +{{:​salary_survey2017:​рисунок54.png?​300|}} 
-{{:​salary_survey2017:​рисунок55.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок55.png?​300|}}
 === Другие === === Другие ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок56.png?​200|}} +{{:​salary_survey2017:​рисунок56.png?​300|}} 
-{{:​salary_survey2017:​рисунок57.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок57.png?​300|}}
  
 ==== Распределение по количеству работ и времени последней смены работы (по регионам) ==== ==== Распределение по количеству работ и времени последней смены работы (по регионам) ====
Строка 441: Строка 467:
 LastWorkChangeMark:​ 0:до месяца,​ 1: 1-6 месяцев,​ 2:0.5-1 год, 3:1-2 года, 4: >2 лет LastWorkChangeMark:​ 0:до месяца,​ 1: 1-6 месяцев,​ 2:0.5-1 год, 3:1-2 года, 4: >2 лет
 === СПб === === СПб ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок58.png?​200|}} +{{:​salary_survey2017:​рисунок58.png?​300|}} 
-{{:​salary_survey2017:​рисунок59.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок59.png?​300|}}
 === Москва === === Москва ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок60.png?​200|}} +{{:​salary_survey2017:​рисунок60.png?​300|}} 
-{{:​salary_survey2017:​рисунок61.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок61.png?​300|}}
 === Другие === === Другие ===
-{{:​salary_survey2017:​рисунок62.png?​200|}} +{{:​salary_survey2017:​рисунок62.png?​300|}} 
-{{:​salary_survey2017:​рисунок63.png?​200|}}+{{:​salary_survey2017:​рисунок63.png?​300|}}
  
-===== Я аналитик и хочу много денег, что мне далеть? ====== +==== Другие интересные зависимости ==== 
-=== СПб === +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-курсахИ если первый два частично объясняются ​тем, что ​не местные компании чаще устраивают всякое обучение и поощряют участие в конференцияхто чем объяснить более высокие зарплаты ​тех, кто ​проходил Online-курсы – непонятно.
-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 +
-{{:​salary_survey2017:​рисунок64.png?​200|}} +
-=== Москва === +
-Возьмите на себя роль лидера, займитесь управлением требованиямиа лучше анализом решений ​и архитектурой  +
-{{:​salary_survey2017:​рисунок65.png?​200|}} +
-{{:​salary_survey2017:​рисунок66.png?200|}}+
  
-=== Другие === +{{:​salary_survey2017:​рисунок64.png?300|}}
-Переезжайте или попробуйте устроиться на работу в не местную компанию. Также значимым оказалось участие во внутренних тренингах,​ специализированных конференциях и 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:​рисунок67.png?​200|}} +
-{{:​salary_survey2017:​рисунок68.png?​200|}} +
-{{:​salary_survey2017:​рисунок69.png?200|}}+
  
 +{{:​salary_survey2017:​рисунок65.png?​300|}}
  
 +{{:​salary_survey2017:​рисунок66.png?​300|}}
  
-===== template =====+{{:​salary_survey2017:​рисунок67.png?​300|}}
  
-**Quantiles** +{{:​salary_survey2017:​рисунок68.png?300|}} 
-|100.0% | maximum | - + 
-|99.5% | | - | +{{:​salary_survey2017:​рисунок69.png?300|}} 
-|97.5% | | - + 
-|90.0% | | - | +====== Я аналитик и хочу много денег, что мне делать?​ ======= 
-|75.0% | quartile | | +==== СПб ==== 
-|50.0% | median | - | +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 
-|25.0% | quartile | + 
-|10.0% | | | +==== Москва ==== 
-|2.5% | | - | +Возьмите на себя роль лидера,​ займитесь управлением требованиями,​ а лучше анализом решений и архитектурой ​ 
-|0.5% | | - | + 
-|0.0% | minimum | - | +==== Другие ==== 
-  +Переезжайте или попробуйте устроиться на работу в не местную компанию. Также значимым оказалось участие во внутренних тренингах,​ специализированных конференциях и онлайн-курсах.
-**Moments** +
-| Mean | +
-| Std Dev | - | +
-| Std Err Mean | - | +
-| upper 95% Mean | - | +
-| lower 95% Mean | - | +
-| N | - |+