Различия

Здесь показаны различия между двумя версиями данной страницы.

--- salary_survey_2019 [2019/10/13 20:45]
admin [Введение]
+++ salary_survey_2019 [2019/10/15 11:35]
admin
@@ Строка 22: / Строка 22: @@
 ====== 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.
-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.
@@ 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.
+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.
-====== Портрет среднего аналитика образца 2019 года ======
+====== Результаты ======
-===== Состав по регионам =====
+===== Распределение по регионам =====
 {{:salary_survey2019:salary_survey2019-001.png?400|}}
 ^ Кластер ^ Респондентов ^ Проценты ^
-| **Санкт-Петербург** | **145** | **44.8** |
+| Санкт-Петербург | 145 | 44.8 |
 | Москва | 94 | 29.0 |
 | Новосибирск | 22 | 6.8 |
@@ Строка 57: / Строка 59: @@
 ==== 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|}}
@@ Строка 65: / Строка 67: @@
 {{: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_survey2019:01.2._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 =====
 {{:salary_survey2019:salary_survey2019-002.png?400|}}
 ^       ^ ^
-|mean | 30.70 |
+|среднее | 30.70 |
-|std | 6.09 |
+|квадратичное отклонение | 6.09 |
 |min | 19.00 |
 |25% | 26.00 |
@@ Строка 84: / Строка 132: @@
 ==== 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|}}
@@ Строка 91: / Строка 139: @@
 {{:salary_survey2019:salary_survey2019-003.png?400|}}
 ^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^
-|**Одно высшее** | **240** | **74.1** |
+|Одно высшее | 240 | 74.1 |
 |Несколько высших | 50 | 15.4 |
 |Ученая степень | 14 | 4.3 |
@@ Строка 100: / Строка 148: @@
 ==== 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 =====
 {{:salary_survey2019:salary_survey2019-004.png?400|}}
 ^       ^         ^
-|mean | 7.31 |
+|среднее | 7.31 |
-|std | 5.55 |
+|квадратичное отклонение  | 5.55 |
 |min | 0.00 |
 |25% | 3.00 |
@@ Строка 114: / Строка 163: @@
 ==== 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|}}
@@ Строка 120: / Строка 169: @@
 {{:salary_survey2019:salary_survey2019-005.png?400|}}
 ^       ^         ^
-|mean | 4.57 |
+|среднее | 4.57 |
-|std | 3.31 |
+|квадратичное отклонение | 3.31 |
 |min | 0.00 |
 |25% | 2.00|
@@ Строка 130: / Строка 179: @@
 ==== 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|}}
-===== 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 ====
-Удивительно, что нет разницы между моделями клиента, включая in house девелопмент.
-===== Распределение по квалификации =====
 {{:salary_survey2019:salary_survey2019-011.png?400|}}
 ^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^
@@ Строка 224: / Строка 194: @@
 ==== 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|}}
-===== Респондент является лидером группы аналитиков =====
+===== Распределение по роли лида  =====
 {{:salary_survey2019:lidership_013.png?400|}}
@@ Строка 238: / Строка 208: @@
 ==== 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|}}
-===== Респондент работает по совместительству по своему профилю =====
+===== Распределение по наличию работы по совместительству =====
 {{:salary_survey2019:salary_survey2019-013.png?400|}}
 ^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^
@@ Строка 251: / Строка 221: @@
 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 302: / Строка 228: @@
 | Eng | 78 |
 | Other | 5 |
+Примечание: в вопросе имелась возможность выбрать несколько вариантов ответа
 ==== 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|}}
@@ Строка 317: / Строка 245: @@
 ==== 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 =====
@@ Строка 331: / Строка 260: @@
 | ФинТех | 25 | 7.7 |
 | Документооборот и поддержка процессов	 | 21 | 6.5 |
-| Ретейл | 19 | 5.9 |
+| 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 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 |
 | Медиа и развлечения | 4 | 1.2 |
-| Информационная безопастность | 3 | 0.9 |
+| Информационная безопасность | 3 | 0.9 |
 ==== 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|}}
@@ Строка 368: / Строка 297: @@
 | Документооборот и поддержка процессов | 21 | 35000 | 205000 | 94523 | 85000 |
 | Ритейл | 19 | 25000 | 165000 | 85000 | 85000 |
-===== Популярность видов анализа =====
+===== Распределение по видам анализа =====
 {{:salary_survey2019:salary_survey2019-021.png?400|}}
@@ Строка 391: / Строка 320: @@
 | Анализ рисков | 6 |
+Примечание: в вопросе имелась возможность выбрать несколько вариантов ответа
 ==== 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|}}
-===== Популярность ролей =====
+===== Распределение по ролям =====
 {{:salary_survey2019:salary_survey2019-022.png?400|}}
 ^ Категория ^ Количество ^
@@ Строка 417: / Строка 347: @@
 | Developer Lead | 3 |
+Примечание: в вопросе имелась возможность выбрать несколько вариантов ответа
 ==== 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|}}
@@ Строка 436: / Строка 367: @@
 | 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.
-===== 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|}}
 ^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^
@@ Строка 452: / Строка 384: @@
 ==== 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|}}
-===== Как давно респондент сменил работу последний раз =====
+===== Распределение по давности последней смены работы =====
 {{:salary_survey2019:salary_survey2019-025.png?400|}}
 ^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^
@@ Строка 472: / Строка 404: @@
 {{:salary_survey2019:28._давность_смены_работы.png?400|}}
+===== Распределение по каналам найма =====
-===== Популярность каналов найма =====
 {{:salary_survey2019:salary_survey2019-026.png?400|}}
 ^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^
 | 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 |
 | По знакомству | 62 | 19.1 |
@@ Строка 485: / Строка 415: @@
 ==== 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:)