Это старая версия документа!


Имея на руках данные опросов за 2017 и 2018 года, мы, конечно, попробовали посмотреть, какие изменения в структуре статистически значимых характеристик портрета аналитика произошли за год.

Значимые факторы 2017

  • Регион
  • Уровень senjor против остальных
  • Лидерство в Москве
  • В Питере компании 1500+
  • В Питере работать на иностранный рынок/иностранные компании
  • В регионах не на местные компании
  • В Питере из документооборота в телеком и финансы
  • В Питере BA
  • В Москве solution&architecture И reqmanagement

Значимые факторы 2018

  • По регионам осталась
  • По стажу осталась, но более резкий наклон в Питере
  • В Питере лучше в крупной компании
  • В Питере на иностранные компании и рынки
  • От грейда. Кажется чуть более растянутый
  • В Питере лидерство
  • Английский в Питере и регионах
  • В Питере в финансы и екоммерс (странно, что телеком не показался)
  • В Питере от количества методов повышения квалификации

Интересно, что знание английского, лидерская позиция и методы повышения квалификации стали больше котироваться в Питере.

Небольшое отступление: как читать использованные нами для визуализации данных диаграммы.

По горизонтальной оси расположено разделение по годам. По вертикальной оси справа отложены значения анализируемого в конкретном блоке параметра (возраст, регион и т.д.). Да, подписаны они слева, но иначе было не сделать. А по вертикальной оси слева отложена шкала от 0 до 1, позволяющая примерно оценить долю соответствующих значений. Например, 0,4 соответствует 40%. Исключение - блок про возраст участников опроса, там по левой вертикальной шкале указан именно он.

Ширина колонки указывает на общее количество записей. Отдельная полоска справа показывает среднее значение по обоим годам. По сути график - это прямоугольник. Его площадь - это количество записей (то есть опрашиваемых), а конкретный цветной прямоугольник внутри графика - это количество записей, попавших в соответствующую группу.

Описание звучит сложновато, зато диаграммы наглядные - сравнивается расположение и размер прямоугольников;)

Возраст

Level Minimum 10% 25% Median 75% 90%
20 25 27 30 33 38 59
20 24 26 30 33,75 38 60

Относительно 2017 года пик остался. Был 25-26 лет, естественным образом сдвинулся в 26-27 (и немного 25). Возможно это связано с появлением соответствующих образовательных программ. Если это так, то в следующем году второй горб будет растянут на 25-26-27-28 лет. А в целом Кажется, что возрастной портрет практически не изменился.

Регион

Небольшое отступление: как читать диаграммы. По горизонтальной оси отложены значения одного параметра (в данном случае год). По вертикальной оси справа отложены значения другого параметра (в данном случае - регион). По вертикальной оси слева отложена шкала от 0 до 1, чтобы можно было примерно оценить долю соответствующих значений. Например, из данного графика видно, что в 2017 году доля записей, относящихся к региону=1, составила около 0,5 (50%). Ширина колонки указывает на общее количество записей. Например, из данного графика видно, что в 2018 году записей было больше, чем в 2017. Отдельная полоска справа показывает среднее значение по обоим годам. По сути график - это прямоугольник. Его площадь - это количество записей (то есть опрашиваемых), а конкретный цветной прямоугольник внутри графика - это количество записей, попавших в соответствующую группу.

1 - Санкт-Петербург
2 - Москва
3 - Прочие регионы

По регионам тоже особой разницы нет, что ожидаемо - для опроса мы использовали те же площадки, что и в 2017 году.

Далее будут только те параметры, по которым обнаружены изменения

Размер компании по году опроса

1 - 1-101
2 - 101-300
3 - 301-500
4 - 501-1000
5 - 1001-1500
6 - 1500+

Увеличилась доля работающих в крупных компаниях

Описание компании по году опроса

1 - Мое место работы и головной офис компании находятся в одном регионе России.
2 - Мое место работы находится в России, головной офис компании находится за границей.
3 - Мое место работы и головной офис компании находятся за границей
4 - Мое место работы и головной офис компании находятся в разных регионах России

Как-то в 2018 к нам попало меньше работающих на иностранные компании. То есть те, у которых головной офис за границей. Возможно это связано с не очень четким определением. Вот, например, Яндекс. Вроде как Российская компания, но зарегистрирована за границей. А вот EPAM- где у него головной офис?

Доход по году опроса

Средняя зарплата значимо подросла. Возможно, свой фактор внесла просьба учитывать постоянные премии.

Английский язык по году опроса

1 - использую
2 - нет

Использующих английский язык в выборке стало меньше

SolutionArchitect по году опроса

1 - выполняю роль solution architect
2 - нет

Подросло количество занимающих роль SolutionArchitect

Количество смен компании по году опроса

Кажется, что текучка слегка уменьшилась. Из первых двух групп пропал народ за год. Или какие-то неполадки с вопросом

Предметная область по году опроса

Кажется, народ потек куда-то из Госов

Итого

В Питере народ перетекает в крупные компании, плюс нужны стали лидеры. Кажется, идет укрупнение аналитических кластеров в крупных компаниях. Плюс иностранный язык. В нашей выборке существенно уменьшилось количество использующих английский язык. Увеличилось количество solution architect. Уменьшилось количество работающих на аутсорс. Слегка уменьшилась текучка. Меньше народа из Госов. И зарплаты растут. Кажется, что есть некоторая тенденция к «импортозамещению»

Еще из интересного

Как будто за этот год группа опытных специалистов решилась и сменила регион. А вместо них никого не осталось. А может это просто потому, что у нас в опросе появились несколько стариков из Москвы? Я убрал лиц имеющих более 20 лет ит-опыта и оказалось, что разница между Москвой и Спб стерлась, а вот с регионом осталась. То есть кажется, что опытных специалистов в регионах стало меньше.

Вот еще этот рисунок с линией, соединяющей средние

По стоимости опыта

Красный - Спб, Зеленый - Москва, Синий - прочие

Стоимость опыта в Питере стала существеннее влиять на зарплату, а в Москве наоборот чутка меньше. Возможно, Москва просто обобрала регионы и слегка насытилась, а Питер, в котором идет укрупнение кластеров, наоборот начинает испытывать дефицит (кто-то греет рынок).