Различия
Здесь показаны различия между двумя версиями данной страницы.
salary_survey_2019 [2019/10/15 11:35] admin |
salary_survey_2019 [2021/03/07 16:00] |
||
---|---|---|---|
Строка 1: | Строка 1: | ||
- | ====== Введение ====== | ||
- | |||
- | 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. | ||
- | |||
- | ====== Хотим сказать спасибо ====== | ||
- | За репосты, которые позволили набрать больше ответов: | ||
- | - [[http://www.uml2.ru/|Сообществу uml2.ru]], | ||
- | - Чату игровых аналитиков в telegram (чат закрытый, чтобы попасть туда контактируйте с админами: @Eviltim или @okeyshka), | ||
- | - [[https://www.facebook.com/groups/Analiz.v.IT|Группе "Анализ в ИТ проектах"]], | ||
- | - Корпоративные собщества [[https://www.epam.com/|EPAM]], [[https://dataart.ru/|DataArt]], [[http://bia-tech.ru/|BIA-Teсhnologies]], [[https://money.yandex.ru/|money.yandex.ru]], [[https://alfabank.ru/|Альфа-банк]], [[https://www.mts.ru/|МТС]], [[https://lanit.ru/|Ланит]] и [[https://korusconsulting.ru/|Корус]], | ||
- | - А так же участникам всех площадок [[http://spbcoa.ru/|нашего сообщества]]. | ||
- | |||
- | За подготовку анкеты и обработку данных: | ||
- | * [[https://www.facebook.com/profile.php?id=100005700075635|Артему Митропольскому]] | ||
- | * [[https://www.facebook.com/olga.samarina|Ольге Самариной]] | ||
- | * [[https://www.facebook.com/tatyana.spiridonova.334|Татьяне Спиридоновой]] | ||
- | * [[https://www.facebook.com/sokolovskynik|Николаю Соколовскому]] | ||
- | |||
- | **Благодарим всех принявших участие. Без вас ничего бы не получилось!** | ||
- | |||
- | ====== Подготовка данных ====== | ||
- | 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 выполняли проверки относительно них так же как и для Санкт-Петербурга и Москвы. | ||
- | |||
- | 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. | ||
- | |||
- | Из датасета было удалено несколько аутлаеров с явно неправдоподобными ответами. | ||
- | |||
- | Все денежные значения приведены в рублях, временные - в годах. | ||
- | |||
- | ====== Общие замечания по стат.тестам и визуализации ====== | ||
- | |||
- | О том как читать "ящики с усами" можно почитать [[https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%AF%D1%89%D0%B8%D0%BA_%D1%81_%D1%83%D1%81%D0%B0%D0%BC%D0%B8|здесь]], а про гистограммы [[https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%93%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0|тут]]. | ||
- | |||
- | 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. | ||
- | |||
- | ====== Результаты ====== | ||
- | ===== Распределение по регионам ===== | ||
- | {{:salary_survey2019:salary_survey2019-001.png?400|}} | ||
- | ^ Кластер ^ Респондентов ^ Проценты ^ | ||
- | | Санкт-Петербург | 145 | 44.8 | | ||
- | | Москва | 94 | 29.0 | | ||
- | | Новосибирск | 22 | 6.8 | | ||
- | | Казань | 11 | 3.4 | | ||
- | | Екатеринбург | 10 | 3.0 | | ||
- | | Другие регионы | 42 | 13.0 | | ||
- | |||
- | ==== Значимость ==== | ||
- | |||
- | Как и в предыдущие года, регион по нашим данным является основополагающим фактором для уровня заработной платы. | ||
- | |||
- | {{:salary_survey2019:01._location_3.png?400|}} | ||
- | |||
- | Мы попробовали посмотреть есть ли значимые различия между выявленными в этом году городами, но таковой не оказалось. Поэтому на первом графике оставлено множество городов "Регионы", а на втором мы дали расшифровку по нему. | ||
- | |||
- | {{:salary_survey2019:01.1._locations_onlyregion.png?400|}} | ||
- | |||
- | 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. | ||
- | |||
- | ===== 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|}} | ||
- | ^ ^ ^ | ||
- | |среднее | 30.70 | | ||
- | |квадратичное отклонение | 6.09 | | ||
- | |min | 19.00 | | ||
- | |25% | 26.00 | | ||
- | |50% | 30.00 | | ||
- | |75% | 33.00 | | ||
- | |max | 61.00 | | ||
- | |||
- | ==== Значимость ==== | ||
- | |||
- | 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|}} | ||
- | |||
- | ===== Распределение по образованию ===== | ||
- | {{:salary_survey2019:salary_survey2019-003.png?400|}} | ||
- | ^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^ | ||
- | |Одно высшее | 240 | 74.1 | | ||
- | |Несколько высших | 50 | 15.4 | | ||
- | |Ученая степень | 14 | 4.3 | | ||
- | |Неоконченное высшее | 12 | 3.7 | | ||
- | |Другое | 6 | 1.9 | | ||
- | |Среднее-специальное | 2 | 0.6 | | ||
- | |||
- | ==== Значимость ==== | ||
- | |||
- | 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|}} | ||
- | ^ ^ ^ | ||
- | |среднее | 7.31 | | ||
- | |квадратичное отклонение | 5.55 | | ||
- | |min | 0.00 | | ||
- | |25% | 3.00 | | ||
- | |50% | 6.00 | | ||
- | |75% | 10.00 | | ||
- | |max | 30.00 | | ||
- | |||
- | ==== Значимость ==== | ||
- | |||
- | 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|}} | ||
- | ===== Распределение по стажу в анализе ===== | ||
- | {{:salary_survey2019:salary_survey2019-005.png?400|}} | ||
- | ^ ^ ^ | ||
- | |среднее | 4.57 | | ||
- | |квадратичное отклонение | 3.31 | | ||
- | |min | 0.00 | | ||
- | |25% | 2.00| | ||
- | |50% | 4.00| | ||
- | |75% | 6.00 | | ||
- | |max | 20.00 | | ||
- | |||
- | ==== Значимость ==== | ||
- | |||
- | 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 квалификации ===== | ||
- | {{:salary_survey2019:salary_survey2019-011.png?400|}} | ||
- | ^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^ | ||
- | | Senior | 164 | 50.6 | | ||
- | | Middle | 143 | 44.1 | | ||
- | | Junior | 16 | 5 | | ||
- | | Trainee | 1 | 0.3 | | ||
- | |||
- | ==== Значимость ==== | ||
- | |||
- | Как и следовало ожидать, значимость уровня квалификации участников нашего опроса для размера их заработной платы очень высока. | ||
- | |||
- | {{:salary_survey2019:12._qualification.png?400|}} | ||
- | |||
- | ===== Распределение по роли лида ===== | ||
- | |||
- | {{:salary_survey2019:lidership_013.png?400|}} | ||
- | |||
- | ^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^ | ||
- | | Да | 90 | 27.8 | | ||
- | | Нет | 234 | 72.2 | | ||
- | |||
- | ==== Значимость ==== | ||
- | |||
- | 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|}} | ||
- | |||
- | ===== Распределение по наличию работы по совместительству ===== | ||
- | {{:salary_survey2019:salary_survey2019-013.png?400|}} | ||
- | ^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^ | ||
- | | Нет | 293 | 90.4 | | ||
- | | Да | 31 | 9.6 | | ||
- | |||
- | ==== Значимость ==== | ||
- | |||
- | Связи между зарплатой на основном месте работы и наличию другой работы по тому же профилю, нами не выявлено. | ||
- | |||
- | ===== Распределение использования языков в рабочих коммуникациях ===== | ||
- | |||
- | ^ ^ ^ | ||
- | | Rus | 316 | | ||
- | | Eng | 78 | | ||
- | | Other | 5 | | ||
- | |||
- | Примечание: в вопросе имелась возможность выбрать несколько вариантов ответа | ||
- | |||
- | ==== Значимость ==== | ||
- | |||
- | 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. | ||
- | |||
- | ===== Распределение по наличию сертификата, подтверждающего навыки в анализе ===== | ||
- | |||
- | {{:salary_survey2019:20.сертификаты.png?400|}} | ||
- | |||
- | ^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^ | ||
- | | Нет | 312 | 96.3 | | ||
- | | Да | 12 | 3.7 | | ||
- | |||
- | ==== Значимость ==== | ||
- | |||
- | Вопреки ожиданиям, по полученным нами данным наличие сертификатов не сказывается на уровне дохода ни в одном из кластеров. | ||
- | |||
- | ===== Распределение по предметной области ===== | ||
- | |||
- | {{:salary_survey2019:21._предметка.png?600|}} | ||
- | |||
- | ^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^ | ||
- | | Прочее | 52 | 16 | | ||
- | | Банк | 41 | 12.6 | | ||
- | | Телеком | 36 | 11.1| | ||
- | | Нефтегаз | 3 | 0.9 | | ||
- | | Финансы, Бухгалтерия, Страхование | 32 | 9.9 | | ||
- | | Медицина и Фармакология | 30 | 9.3 | | ||
- | | ФинТех | 25 | 7.7 | | ||
- | | Документооборот и поддержка процессов | 21 | 6.5 | | ||
- | | 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 Безопасность | 7 | 2.2 | | ||
- | | Промышленность, производство, энергетика | 6 | 1.9 | | ||
- | | Путешествия | 4 | 1.2 | | ||
- | | Медиа и развлечения | 4 | 1.2 | | ||
- | | Информационная безопасность | 3 | 0.9 | | ||
- | |||
- | ==== Значимость ==== | ||
- | |||
- | 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|}} | ||
- | |||
- | Ниже приведена общая описательная статистика без разбиения по кластерам (в порядке убывания среднего). | ||
- | |||
- | ^ Предметная область ^ Количество ^ Минимальный доход ^ Максимальный доход ^ Средний доход ^ Медиана ^ | ||
- | | Информационная безопасность | 3 | 145000 | 185000 | 165000 | 165000 | | ||
- | | Банк | 41 | 35000 | 205000 | 142317 | 155000 | | ||
- | | ФинТех | 25 | 65000 | 205000 | 126200 | 125000 | | ||
- | | Геймдев | 10 | 55000 | 205000 | 122000 | 130000 | | ||
- | | Телеком | 35 | 25000 | 205000 | 120833 | 115000 | | ||
- | | Оборона и Безопасность | 7 | 35000 | 205000 | 120714 | 125000 | | ||
- | | Прочее | 52 | 35000 | 205000 | 120576 | 115000 | | ||
- | | Финансы, Бухгалтерия, Страхование | 32 | 55000 | 205000 | 120312 | 105000 | | ||
- | | Путешествия | 4 | 65000 | 185000 | 120000 | 115000 | | ||
- | | E-commerce | 12 | 65000 | 205000 | 117500 | 115000 | | ||
- | | Медицина и Фармакология | 30 | 25000 | 205000 | 106333 | 100000 | | ||
- | | Медиа и развлечения | 4 | 55000 | 145000 | 105000 | 110000 | | ||
- | | Гос.проекты и социальные проекты | 9 | 45000 | 145000 | 100555 | 105000 | | ||
- | | Промышленность, производство, энергетика | 6 | 55000 | 145000 | 98333 | 95000 | | ||
- | | Транспорт | 10 | 45000 | 145000 | 97000 | 100000 | | ||
- | | Документооборот и поддержка процессов | 21 | 35000 | 205000 | 94523 | 85000 | | ||
- | | Ритейл | 19 | 25000 | 165000 | 85000 | 85000 | | ||
- | ===== Распределение по видам анализа ===== | ||
- | |||
- | {{:salary_survey2019:salary_survey2019-021.png?400|}} | ||
- | ^ Категория ^ Количество ^ | ||
- | | Системный анализ | 242 | | ||
- | | Анализ и создание бизнес-процессов | 147 | | ||
- | | Анализ и создание архитектуры решения | 139 | | ||
- | | Инженерия/менеджмент требований | 97 | | ||
- | | Продуктовый анализ | 67 | | ||
- | | Анализ UX | 63 | | ||
- | | Анализ данных | 55 | | ||
- | | Управление взаимодействием с клиентом | 43 | | ||
- | | Консалтинг | 32 | | ||
- | | Предоставление экспертизы в предметной области | 28 | | ||
- | | Управление процессами | 24 | | ||
- | | Анализ и создание архитектуры бизнеса | 23 | | ||
- | | RnD | 19 | | ||
- | | Анализ качества | 18 | | ||
- | | Анализ на стадии продаж | 14 | | ||
- | | Анализ ИТ-стратегии | 11 | | ||
- | | Стратегическое планирование | 9 | | ||
- | | Анализ рисков | 6 | | ||
- | |||
- | Примечание: в вопросе имелась возможность выбрать несколько вариантов ответа | ||
- | ==== Значимость ==== | ||
- | |||
- | 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|}} | ||
- | |||
- | ===== Распределение по ролям ===== | ||
- | {{:salary_survey2019:salary_survey2019-022.png?400|}} | ||
- | ^ Категория ^ Количество ^ | ||
- | | System Analyst | 253 | | ||
- | | Business Analyst | 221 | | ||
- | | Project Manager | 69 | | ||
- | | Techwriter | 61 | | ||
- | | Product Owner | 57 | | ||
- | | UI/UX Designer | 43 | | ||
- | | BI / Data Analysts | 37 | | ||
- | | QA / QA Automation | 28 | | ||
- | | Solution Architector | 27 | | ||
- | | Process Owner | 23 | | ||
- | | Software Architector | 15 | | ||
- | | Product Analyst | 13 | | ||
- | | Developer | 6 | | ||
- | | Developer Tech Lead | 6 | | ||
- | | Other Designer | 4 | | ||
- | | Developer Lead | 3 | | ||
- | |||
- | Примечание: в вопросе имелась возможность выбрать несколько вариантов ответа | ||
- | ==== Значимость ==== | ||
- | |||
- | 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. | ||
- | |||
- | ===== Распределение по способам повышения квалификации ===== | ||
- | |||
- | {{:salary_survey2019:rise_qualification_023.png?400|}} | ||
- | |||
- | ^ Категория ^ Количество ^ | ||
- | | Пассивное накопление опыта | 221 | | ||
- | | Читал профильную литературу | 219 | | ||
- | | Посещал профильные конференции | 215 | | ||
- | | Изучал разные инструменты / техники | 201 | | ||
- | | Проводил ретроспективу своей работы | 127 | | ||
- | | Проходил он-лайн курсы | 121 | | ||
- | | Компания отправляла на нужные курсы | 88 | | ||
- | | Изучал стандарты и пробовал их применять | 88 | | ||
- | | 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. | ||
- | ===== Распределение по частоте смены работы за последние 5 лет ===== | ||
- | {{:salary_survey2019:salary_survey2019-024.png?400|}} | ||
- | ^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^ | ||
- | | 2 раза | 79 | 24.4 | | ||
- | | 3 раза | 48 | 14.8 | | ||
- | | 4 раза | 13 | 4.0 | | ||
- | | Не менял | 64 | 19.7 | | ||
- | | 1 раз | 108 | 33.3 | | ||
- | | 5 раз | 6 | 1.9 | | ||
- | | 6 и более раз | 6 | 1.9 | | ||
- | |||
- | ==== Значимость ==== | ||
- | |||
- | 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|}} | ||
- | |||
- | ===== Распределение по давности последней смены работы ===== | ||
- | {{:salary_survey2019:salary_survey2019-025.png?400|}} | ||
- | ^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^ | ||
- | | 1-2 года назад | 67 | 20.7 | | ||
- | | Более двух лет назад | 103 | 31.7 | | ||
- | | 6-12 месяцев назад | 65 | 20.1 | | ||
- | | Не менял | 32 | 9.9 | | ||
- | | Менее месяца назад | 11 | 3.4 | | ||
- | | 1-6 месяцев назад | 46 | 14.2 | | ||
- | |||
- | ==== Значимость ==== | ||
- | |||
- | Этот критерий перекликается с предыдущим пунктом - новичкам в Санкт-Петербурге платят значимо больше. | ||
- | |||
- | {{:salary_survey2019:28._давность_смены_работы.png?400|}} | ||
- | |||
- | ===== Распределение по каналам найма ===== | ||
- | {{:salary_survey2019:salary_survey2019-026.png?400|}} | ||
- | ^ Категория ^ Респондентов ^ Проценты ^ | ||
- | | Меня схантили | 66 | 20.4 | | ||
- | | 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 | | ||
- | | Другое | 8 | 2.5 | | ||
- | |||
- | ==== Значимость ==== | ||
- | |||
- | 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. | ||
- | |||
- | ===== 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. | ||
- | |||