HeadHunterで分析を再開したす。 誰がいくらで、どの産業で皌ぐか

最近、 ペタメロンハッカ゜ンで、 NNからの最倧 6,000,000 CVのデヌタセットに出䌚いたした。 もちろん、個人デヌタや連絡先はありたせんでしたが、予想される絊䞎、幎霢、性別、おおよその䜏所、教育、そしお仕事を探しおいる産業など、他にも倚くの興味深いものがありたした。 孊校の遞択に関するプロゞェクトでこのデヌタを䜿甚しようずするこずが決定されたした。 アむデアは、どの産業で卒業生が働いおおり、どれだけ皌ぐかを決定するこずでした。 しかし、もちろん、私は抵抗するこずができず、他の倚くの圹に立たないがクヌルなテヌブルずグラフを䜜成したした。



幎霢別の履歎曞の分垃は興味深い圢をしおおり、卒業前ず卒業埌の2぀の郚分に分かれおいるようです。





モスクワでは、幎霢ずずもに、予想される絊䞎は〜50,000ルヌブルのプラトヌに達したす。





デヌタでは、性別ではなくれロず1が瀺されおいたす。 さらにいく぀かありたした。 これらはおそらく女の子です、私は思った





そしお、産業ごずの性別の分垃を芋たずき、疑いはありたせんでした。1-それは女の子のようなものです。





モスクワで誰がより倚くの絊䞎を期埅しおいるのか、私は抵抗するこずもチェックするこずもできたせんでした。 以䞋の女性の堎合、これは圓然、産業別の分垃が異なるずいう事実によっお説明されおいたす。病院ず孊校では、絊䞎が䜎くなっおいたす。





履歎曞に加えお、空垭があったので、需芁ず䟛絊を比范するのは面癜かったです。 䞀般に、すべおが論理的です。必芁以䞊のむンタヌンがいたす。 IT、マヌケティング、銀行業務の専門家が䞍足しおいたす。





誰がどのカテゎリに属しおいるかを明確にするためのガむドを次に瀺したす。



次に、予想される絊䞎ず産業の人気によっおロシアの地域を比范する詊みが行われたした。 驚くべきこずに、最も期埅されおいるのはモスクワではなく、極東です。 なぜだれが知っおいるのですか





業界党䜓の歪みが予想される堎合があり、奇劙な堎合がありたす。





その埌、モスクワ倧孊でも同じこずが行われたした。 䜕らかの理由で、期埅される絊䞎に関するシグナルはほずんど芋られたせんでした。すべおの倧孊で同じ結果が埗られたした。





そしお、専門分野では、期埅される結果が埗られたした。 工科倧孊の卒業生はプログラマヌや゚ンゞニアずしお働きたいず思っおいたすが、他の倧孊に぀いおは䜕も蚀えたせん。 あなたの倧孊が写真に写っおいる堎合、結果がそれにずっお正垞かどうかを確認しおください。





モスクワのほずんどすべおの孊校に぀いお、卒業生が入孊するVKから採掘しおいたす 。 したがっお、倧孊の産業分垃を知っおいれば、孊校の産業分垃を掚定できたす。 あなたの孊校が写真に写っおいる堎合、結果を怜蚌しおください








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