Share |

воскресенье, 15 марта 2015 г.

Источники трафика подбора персонала от Высшей Школы экономики

Как уже писал, прохожу курс по эконометрике Высшей Школы Экономики на курсере, Высшая Школа Экономики проводит Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ.
В данных об индивидумах за 2012 год есть вопрос (есть и в других, но поскольку я веду речь про 2012, то сообщаю про него)
Как Вы нашли эту Вашу основную работу?
Данные следующие
1  по распределению  280
2  через родственников  934
3  через друзей или знакомых 3160
4  пришли непосредственно в отдел кадров предприятия, организации 1557
5  по приглашению руководства или сотрудников этого предприятия, ор  741
6  сами создали предприятие, собственное дело  284
7  подали рекламное объявление через интернет   86
8  подали рекламное объявление не через интернет   48
9  увидели рекламное объявление в интернете  199
10 увидели, услышали рекламное объявление не в интернете  271
11  через государственную службу занятости или бюро по трудоустройс   93

12  через негосударственную службу занятости или бюро по трудоустро   11
Источники трафика подбора персонала от Высшей Школы экономики

Я не смог найти данных, в каком году респонденты устраивались на работу. Давайте сравним с картиной нашего исследования Каналы привлечения кандидатов. Динамика 2006-2014
Поинты отличаются принципиально, и это понятно: наша аудитория - аудитория фейсбука, Линкедина, сайта HRM, аудитория исследований Вышки - вся Россия. Поэтому понятно, что вышкинские данные корректные для России. Можно только говорить о пропорциях.
Теперь зато у нас есть возможность сравнивать нашу аудиторию с аудиторией всей России.
Содержательно: поразительно низка ценность джоб сайтов по данным исследований Высшей Школы экномики, еще ниже ценность кадровых агентств.

ПыСы

Если вы работаете в R, Rstudio , то код для круговых диаграмм
library(plotrix)
slices <- 12="" 16="" 4="" 8="" c="" nbsp="" p="">lbls <- c="" ermany="" p="" rance="" ustralia="">pie(slices,labels=lbls,explode=0.1,  main="Pie Chart of Countries ")

10 комментариев:

  1. Добрый день, Эдуард

    Я решила на ваших графиках потренироваться в аналитических выводах. :-)

    Меня тоже поразило на сколько маленький процент людей находят работу через джоб сайты. Интересно почему так? Может из-за того, что у нас еще мало распространен интернет!?! А кадровыми агентствами пользуются только люди из больших городов!?!

    Поразительно, что основной процент респондентов находит работу через родственников и друзей.

    Но больше меня удивило, что люди просто приходят в отдел кадров предприятия и получают работу. Надо попробовать, когда я решу работу поменять, просто зайти в кадровый отдел интересующей меня фирмы за работой. :-)

    Интересно, если я посмотрю на джоб сайт и проанализирую вакансии, то они отобразят распределение вакансий по всей России или только вакансий, на которые идет набор через интернет!?!

    ОтветитьУдалить
    Ответы
    1. Не понял вопроса
      Интересно, если я посмотрю на джоб сайт и проанализирую вакансии, то они отобразят распределение вакансий по всей России или только вакансий, на которые идет набор через интернет!?!

      Удалить
  2. Честно говоря, для соискателей эффективность поиска работы через job сайты сомнительна, т.к. ответов на резюме приходит очень мало. Уже не раз слышала применительно к работным сайтам такой термин как черная дыра. Кандидаты отправляют резюме работодателям, не получая никакой обратной связи.

    ОтветитьУдалить
    Ответы
    1. Плох тот кандидат, который после отправки резюме ждет у моря погоды. Если важно узнать ответ, перезвони в отдел персонала организации, которая заинтересовала.

      Удалить
  3. Классическая ситуация Bias-Variance tradeoff. Возможно в ваших данных Variance меньше

    ОтветитьУдалить
    Ответы
    1. поясните, а откуда Bias здесь возникает?

      Удалить
    2. Из-за ограниченности источника. Вы же сами пишете, что используете в основном FB, LinkedIn

      Хороший пример здесь описан, при проведении опросов на выборах:
      http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html

      Удалить
    3. я понял.
      Если честно, я почему то подумал, что вы про данные Вышки))
      спасибо за ссылку.
      Я правильно понимаю. что можно провести кластерный анализ данных Вышки, и посмотреть источники трафика по кластерам, которые ближе всего соответствуют результатам моего опроса?

      Видимо, что то подобное делает Нейт Силвер: я у него как то читал, что он пользуется результатами он лайн опросов, но перевзвешивает резузльтаты он лайн опросов
      не встречали?

      Удалить
    4. Я о кластерном анализе и не подумал, спасибо за идею.
      Нейта Сильвера не читал, обязательно гляну

      Удалить
    5. спасибо за беседу, у меня теперь зачесалось...

      Удалить

рек