Различия
Здесь показаны различия между двумя версиями данной страницы.
Предыдущая версия справа и слева Предыдущая версия Следующая версия | Предыдущая версия | ||
salary_survey_2019 [2019/10/08 00:51] admin [Значимость] |
salary_survey_2019 [2019/10/15 11:35] admin |
||
---|---|---|---|
Строка 1: | Строка 1: | ||
====== Введение ====== | ====== Введение ====== | ||
- | Опрос проводился посредством анонимного заполнения анкеты в интернете с первого по 23е июля 2019г | + | 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. | Авторы не несут ответственности за любой прямой или косвенный ущерб, полученный в результате использования данных результатов. Вы используете результаты на свой страх и риск. | ||
Строка 22: | Строка 22: | ||
====== Подготовка данных ====== | ====== Подготовка данных ====== | ||
- | В опросе приняло участие 324 человека. | + | 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. | 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 выполнили проверки относительно них так же как и для Санкт-Петербурга и Москвы. | + | 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, были нами 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. | + | 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. | + | 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. | Из датасета было удалено несколько аутлаеров с явно неправдоподобными ответами. | ||
Строка 41: | Строка 41: | ||
Значения шкал по оси ординат, если не написано иного, - это уровень выраженности математического критерия обработки данных, с применением которого проводился анализ. | 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. | 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. | ||
- | ====== Портрет среднего аналитика образца 2019 года ====== | + | ====== Результаты ====== |
- | ===== Состав по регионам ===== | + | ===== Распределение по регионам ===== |
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-001.png?400|}} | {{:salary_survey2019:salary_survey2019-001.png?400|}} | ||
^ Кластер ^ Респондентов ^ Проценты ^ | ^ Кластер ^ Респондентов ^ Проценты ^ | ||
- | | **Санкт-Петербург** | **145** | **44.8** | | + | | Санкт-Петербург | 145 | 44.8 | |
| Москва | 94 | 29.0 | | | Москва | 94 | 29.0 | | ||
| Новосибирск | 22 | 6.8 | | | Новосибирск | 22 | 6.8 | | ||
Строка 57: | Строка 59: | ||
==== Значимость ==== | ==== Значимость ==== | ||
- | Как и в предыдущие года, регион является основополагающим фактором для уровня заработной платы. | + | Как и в предыдущие года, регион по нашим данным является основополагающим фактором для уровня заработной платы. |
{{:salary_survey2019:01._location_3.png?400|}} | {{:salary_survey2019:01._location_3.png?400|}} | ||
Строка 65: | Строка 67: | ||
{{:salary_survey2019:01.1._locations_onlyregion.png?400|}} | {{:salary_survey2019:01.1._locations_onlyregion.png?400|}} | ||
- | Дополнительно мы проверили, изменится ли картина в целом, если брать не только доход, но привести его к стоимости жизни в конкретном регионе. Для этого мы брали среднюю стоимость жизни по данным [[https://www.numbeo.com|numbeo.com]], где стоимость жизни в Москве принимали за единицу, и вычислив соотношение со стоимостью жизни в конкретном городе, пересчитывали значение. Как видно, картина не изменилась, поэтому далее в исследовании участвовали не приведенные значения дохода. | + | 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_survey2019:01.3.locations_regions_prev.png?400|}} | ||
{{:salary_survey2019:01.2._locations_only_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. | + | 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 ===== | ===== Распределение по возрасту ===== | ||
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-002.png?400|}} | {{:salary_survey2019:salary_survey2019-002.png?400|}} | ||
^ ^ ^ | ^ ^ ^ | ||
- | |mean | 30.70 | | + | |среднее | 30.70 | |
- | |std | 6.09 | | + | |квадратичное отклонение | 6.09 | |
|min | 19.00 | | |min | 19.00 | | ||
|25% | 26.00 | | |25% | 26.00 | | ||
Строка 84: | Строка 132: | ||
==== Значимость ==== | ==== Значимость ==== | ||
- | В Москве и Санкт-Петербурге возраст коррелирует с доходом, тогда как в регионах наличие этой связи не выявлено. | + | 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|}} | {{:salary_survey2019:02._возраст.png?400|}} | ||
Строка 91: | Строка 139: | ||
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-003.png?400|}} | {{:salary_survey2019:salary_survey2019-003.png?400|}} | ||
^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^ | ^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^ | ||
- | |**Одно высшее** | **240** | **74.1** | | + | |Одно высшее | 240 | 74.1 | |
|Несколько высших | 50 | 15.4 | | |Несколько высших | 50 | 15.4 | | ||
|Ученая степень | 14 | 4.3 | | |Ученая степень | 14 | 4.3 | | ||
Строка 100: | Строка 148: | ||
==== Значимость ==== | ==== Значимость ==== | ||
- | Корреляции между уровнем образования и размером зарплаты нами не выявлено. | + | Корреляции между уровнем образования и размером зарплаты в полученных данных нами не выявлено. |
===== Распределение по стажу в ИТ ===== | ===== Распределение по стажу в ИТ ===== | ||
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-004.png?400|}} | {{:salary_survey2019:salary_survey2019-004.png?400|}} | ||
^ ^ ^ | ^ ^ ^ | ||
- | |mean | 7.31 | | + | |среднее | 7.31 | |
- | |std | 5.55 | | + | |квадратичное отклонение | 5.55 | |
|min | 0.00 | | |min | 0.00 | | ||
|25% | 3.00 | | |25% | 3.00 | | ||
Строка 114: | Строка 163: | ||
==== Значимость ==== | ==== Значимость ==== | ||
- | Стаж в ИТ значим и в Санкт-Петербурге и в Москве. В регионах же этот критерий находится на границе выбранного порога (p-value = 0.0534) | + | 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|}} | {{:salary_survey2019:04._стаж_в_ит.png?400|}} | ||
Строка 120: | Строка 169: | ||
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-005.png?400|}} | {{:salary_survey2019:salary_survey2019-005.png?400|}} | ||
^ ^ ^ | ^ ^ ^ | ||
- | |mean | 4.57 | | + | |среднее | 4.57 | |
- | |std | 3.31 | | + | |квадратичное отклонение | 3.31 | |
|min | 0.00 | | |min | 0.00 | | ||
|25% | 2.00| | |25% | 2.00| | ||
Строка 130: | Строка 179: | ||
==== Значимость ==== | ==== Значимость ==== | ||
- | Как и следовало ожидать, стаж в анализе влияет на уровень заработной платы во всех кластерах. | + | 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|}} | {{:salary_survey2019:05._стаж_в_анализе.png?400|}} | ||
- | ===== 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 ==== | + | ===== Распределение по квалификации ===== |
- | + | ||
- | Значимость размера компании для уровня дохода аналитика нами выявлена только в Санкт-Петербурге: отдельно выделяются большие компании (1500+ человек) или мелкие (меньше 100 человек). Во всех остальных промежуточных размерах и кластерах разницы нет. | + | |
- | + | ||
- | {{:salary_survey2019:06.companysize.png?400|}} | + | |
- | + | ||
- | ===== Месторасположение 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 ==== | + | |
- | + | ||
- | В Санкт-Петербурге и Регионах выгоднее работать на компании с головным офисом за границей. В Москве этот критерий значения не имеет. | + | |
- | + | ||
- | {{:salary_survey2019:07._office_location.png?400|}} | + | |
- | + | ||
- | ===== Работает ли респондент удаленно ===== | + | |
- | {{: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 ==== | + | |
- | + | ||
- | 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 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|}} | + | |
- | + | ||
- | ===== Модель конечного потребителя ===== | + | |
- | ^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^ | + | |
- | | b2b | 207 | 63.9 | | + | |
- | | b2c | 104 | 32.1 | | + | |
- | | b2g | 56 | 17.3 | | + | |
- | | inhouse | 102 | 31.5 | | + | |
- | + | ||
- | ==== Значимость ==== | + | |
- | + | ||
- | В результатах опросов предыдущих лет незначимость фактора вызывала разочарование. В этом случае результаты обратные: мы были приятно удивлены, что нет разницы между моделями клиента, включая in house девелопмент. | + | |
- | ===== Распределение по квалификации ===== | + | |
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-011.png?400|}} | {{:salary_survey2019:salary_survey2019-011.png?400|}} | ||
^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^ | ^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^ | ||
Строка 225: | Строка 194: | ||
==== Значимость ==== | ==== Значимость ==== | ||
- | Как и следовало ожидать, значимость уровня квалификации для размера заработной платы очень высокая. | + | Как и следовало ожидать, значимость уровня квалификации участников нашего опроса для размера их заработной платы очень высока. |
{{:salary_survey2019:12._qualification.png?400|}} | {{:salary_survey2019:12._qualification.png?400|}} | ||
- | ===== Респондент является лидером группы аналитиков ===== | + | ===== Распределение по роли лида ===== |
{{:salary_survey2019:lidership_013.png?400|}} | {{:salary_survey2019:lidership_013.png?400|}} | ||
Строка 239: | Строка 208: | ||
==== Значимость ==== | ==== Значимость ==== | ||
- | 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. | + | 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|}} | {{:salary_survey2019:13._лидерство.png?400|}} | ||
- | ===== Респондент работает по совместительству по своему профилю ===== | + | ===== Распределение по наличию работы по совместительству ===== |
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-013.png?400|}} | {{:salary_survey2019:salary_survey2019-013.png?400|}} | ||
^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^ | ^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^ | ||
Строка 252: | Строка 221: | ||
Связи между зарплатой на основном месте работы и наличию другой работы по тому же профилю, нами не выявлено. | Связи между зарплатой на основном месте работы и наличию другой работы по тому же профилю, нами не выявлено. | ||
- | ===== Распределение дохода ===== | ||
- | {{:salary_survey2019:salary_survey2019-014.png?400|}} {{:salary_survey2019:salary_survey2019-015.png?400|}} | ||
- | ^ ^ ^ | ||
- | | mean | 116913.58 | | ||
- | | std | 47429.71 | | ||
- | | min | 25000.00 | | ||
- | | 25% | 75000.00 | | ||
- | | 50% | 115000.00 | | ||
- | | 75% | 155000.000 | | ||
- | | max | 205000.00 | | ||
- | ===== Распределение по валюте дохода ===== | + | ===== Распределение использования языков в рабочих коммуникациях ===== |
- | {{: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. Оплата в USD значимо выше. | + | |
- | + | ||
- | ===== Есть ли у вас не регулярные премии, зависящие от результата 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. | + | |
- | ===== Схема 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. | + | |
- | + | ||
- | ===== Популярность языков ===== | + | |
^ ^ ^ | ^ ^ ^ | ||
Строка 303: | Строка 228: | ||
| Eng | 78 | | | Eng | 78 | | ||
| Other | 5 | | | Other | 5 | | ||
+ | |||
+ | Примечание: в вопросе имелась возможность выбрать несколько вариантов ответа | ||
==== Значимость ==== | ==== Значимость ==== | ||
- | Владение английским языком влияет на уровень дохода в для Санкт-Петербурга и Регионов, тогда как для Москвы этой связи нами не обнаружено. | + | 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. |
- | ===== Респондент имеет сертификат, подтверждающий навыки в анализе ===== | + | ===== Распределение по наличию сертификата, подтверждающего навыки в анализе ===== |
{{:salary_survey2019:20.сертификаты.png?400|}} | {{:salary_survey2019:20.сертификаты.png?400|}} | ||
Строка 318: | Строка 245: | ||
==== Значимость ==== | ==== Значимость ==== | ||
- | Вопреки ожиданиям, наличие сертификатов не сказывается на уровне дохода ни в одном из кластеров. | + | Вопреки ожиданиям, по полученным нами данным наличие сертификатов не сказывается на уровне дохода ни в одном из кластеров. |
===== Распределение по предметной области ===== | ===== Распределение по предметной области ===== | ||
Строка 332: | Строка 260: | ||
| ФинТех | 25 | 7.7 | | | ФинТех | 25 | 7.7 | | ||
| Документооборот и поддержка процессов | 21 | 6.5 | | | Документооборот и поддержка процессов | 21 | 6.5 | | ||
- | | Ретейл | 19 | 5.9 | | + | | Ритейл | 19 | 5.9 | |
| E-commerce | 12 | 3.7 | | | E-commerce | 12 | 3.7 | | ||
| Транспорт | 10 | 3.1 | | | Транспорт | 10 | 3.1 | | ||
| Геймдев | 10 | 3.1 | | | Геймдев | 10 | 3.1 | | ||
| Гос.проекты и социальные проекты | 9 | 2.8 | | | Гос.проекты и социальные проекты | 9 | 2.8 | | ||
- | | Оборона и Безопастность | 7 | 2.2 | | + | | Оборона и Безопасность | 7 | 2.2 | |
- | | Промышленность, производство, энергентика | 6 | 1.9 | | + | | Промышленность, производство, энергетика | 6 | 1.9 | |
| Путешествия | 4 | 1.2 | | | Путешествия | 4 | 1.2 | | ||
| Медиа и развлечения | 4 | 1.2 | | | Медиа и развлечения | 4 | 1.2 | | ||
- | | Информационная безопастность | 3 | 0.9 | | + | | Информационная безопасность | 3 | 0.9 | |
==== Значимость ==== | ==== Значимость ==== | ||
- | Предметная область работы аналитика имеет значение для уровня дохода только в Санкт-Петербурге. | + | 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|}} | {{:salary_survey2019:21.1_предметка_по_питеру.png?600|}} | ||
Строка 369: | Строка 297: | ||
| Документооборот и поддержка процессов | 21 | 35000 | 205000 | 94523 | 85000 | | | Документооборот и поддержка процессов | 21 | 35000 | 205000 | 94523 | 85000 | | ||
| Ритейл | 19 | 25000 | 165000 | 85000 | 85000 | | | Ритейл | 19 | 25000 | 165000 | 85000 | 85000 | | ||
- | ===== Популярность видов анализа ===== | + | ===== Распределение по видам анализа ===== |
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-021.png?400|}} | {{:salary_survey2019:salary_survey2019-021.png?400|}} | ||
Строка 392: | Строка 320: | ||
| Анализ рисков | 6 | | | Анализ рисков | 6 | | ||
+ | Примечание: в вопросе имелась возможность выбрать несколько вариантов ответа | ||
==== Значимость ==== | ==== Значимость ==== | ||
- | В Санкт-Петербурге есть небольшая корреляция между видом анализа и доходом, при этом количество видов анализа не имеет значения. В Москве и Регионах картина ровно обратная: разнообразие важно, а конкретный вид - нет. | + | 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|}} | {{:salary_survey2019:22._количество_видов_анализа.png?400|}} | ||
- | ===== Популярность ролей ===== | + | ===== Распределение по ролям ===== |
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-022.png?400|}} | {{:salary_survey2019:salary_survey2019-022.png?400|}} | ||
^ Категория ^ Количество ^ | ^ Категория ^ Количество ^ | ||
Строка 418: | Строка 347: | ||
| Developer Lead | 3 | | | Developer Lead | 3 | | ||
+ | Примечание: в вопросе имелась возможность выбрать несколько вариантов ответа | ||
==== Значимость ==== | ==== Значимость ==== | ||
- | В Санкт-Петербурге и Регионах конкретные роли имеют значение для уровня дохода, тогда как совмещение ролей - нет. Для Москвы связи нами не выявлено. | + | 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. |
- | ===== Популярность способов повышения квалификации ===== | + | ===== Распределение по способам повышения квалификации ===== |
{{:salary_survey2019:rise_qualification_023.png?400|}} | {{:salary_survey2019:rise_qualification_023.png?400|}} | ||
Строка 437: | Строка 367: | ||
| Никак | 4 | | | Никак | 4 | | ||
+ | Примечание: в вопросе имелась возможность выбрать несколько вариантов ответа | ||
==== Значимость ==== | ==== Значимость ==== | ||
Способ повышения квалификации, будь он один или несколько, на размер заработной платы, судя по полученным нами данным, влияния не оказывает. | Способ повышения квалификации, будь он один или несколько, на размер заработной платы, судя по полученным нами данным, влияния не оказывает. | ||
- | ===== Сколько раз респондент менял работу за последние 5 лет ===== | + | ===== Распределение по частоте смены работы за последние 5 лет ===== |
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-024.png?400|}} | {{:salary_survey2019:salary_survey2019-024.png?400|}} | ||
^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^ | ^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^ | ||
Строка 453: | Строка 384: | ||
==== Значимость ==== | ==== Значимость ==== | ||
- | В Санкт-Петербурге есть небольшая значимость частоты смены мест работы для уровня дохода аналитика - чем чаще, тем выше доход. Для Москвы и Регионов связи этого критерия с размером заработной платы мы не выявили. | + | 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|}} | {{:salary_survey2019:27._частота_смены_работы.png?400|}} | ||
- | ===== Как давно респондент сменил работу последний раз ===== | + | ===== Распределение по давности последней смены работы ===== |
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-025.png?400|}} | {{:salary_survey2019:salary_survey2019-025.png?400|}} | ||
^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^ | ^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^ | ||
Строка 473: | Строка 404: | ||
{{:salary_survey2019:28._давность_смены_работы.png?400|}} | {{:salary_survey2019:28._давность_смены_работы.png?400|}} | ||
- | + | ===== Распределение по каналам найма ===== | |
- | + | ||
- | ===== Популярность каналов найма ===== | + | |
{{:salary_survey2019:salary_survey2019-026.png?400|}} | {{:salary_survey2019:salary_survey2019-026.png?400|}} | ||
^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^ | ^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^ | ||
| Меня схантили | 66 | 20.4 | | | Меня схантили | 66 | 20.4 | | ||
- | | Через официальные контакты компании (форма на ... | 27 | 8.3 | | + | | Через официальные контакты компании (форма на сайте, email рекрутера и т.п.) | 27 | 8.3 | |
| Через сайт вакансий | 161 | 49.7 | | | Через сайт вакансий | 161 | 49.7 | | ||
| По знакомству | 62 | 19.1 | | | По знакомству | 62 | 19.1 | | ||
Строка 486: | Строка 415: | ||
==== Значимость ==== | ==== Значимость ==== | ||
- | Вопреки расхожему стереотипу, то, каким образом аналитик попал на текущее место работы (канал найма), по нашим данным не имеет значения для его уровня дохода. | + | 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. |
- | ====== Вместо заключения ====== | + | |
+ | ===== 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. | ||
- | Мы все еще продолжаем добывать информацию из имеющихся данных. Продолжение в следующих выпусках:) |