Linkedin vs facebook - разница в портрете аудиторий

В нашем опросе (вы поучаствоали? нет, конечно же, поэтому сначала пройдите, а потом читайте дальше) есть такой вопрос "В какой социальной сети вы проявляете максимальную активность". И выбор сетей был достаточно большой: и ВКонтакте, и Одноклассники и т.д..
Но я решил выделить именно Linkedin и Facebook. Эти сети мне казались до сегодня очень схожими с т.з. аудитории. И я не был уверен, что можно ухватить различия. Тем более, что у нас и признаков очевидных было не так много.
Но и тем не менее, я в модель включил следующие вопросы

1. Возраст на момент заполнения
2. Зарплата - последний известный уровень
3. Ваш пол
4. Какой основной браузер установлен на вашем личном ноутбуке / компьютере
5. Масштаб населенного пункта
6. Знание иностранного языка на момент трудоустройства
7. Образование на момент трудоустройства   
8. Выходили (выходите) ли Вы со своими инициативами на руководителя - я думал, а вдруг более инициативные в олной из сетей?
9. Отличались ли договорённости по зарплате на собеседовании при приеме на работу и при первой выплате - а если это не про работодателя, а про работника?
10. Подключен ли у Вас в квартире интернет
11. Размер компании (число работников)
12. Регион
13. С какого уровня позиции вы ушли из компании
14. Сведения о компании. Отрасль
15. Сфера Вашей деятельности
16. Являлась ли компания филиалом иностранной компании
17. learning - эта переменная показывает, учился ли респондент во время работы или нет.

Выборка такая:
Фейсбук указали 499 респондентов как сеть, где они проявляют максимальную активность;
Линкедин - 337. Одно ограничение: я взял только Россию, поскольку по другим странам я не знаю, как национальную валюту переводить в рубли.
Не так уже мало, верно?

Результаты

Если вы не знакомы с анализом данных, пропускайте этот раздел и сразу вниз к содержательным вещам.

• Базовая точность нашей модели = 499 / (499+337) = 60 %
• Я получил accuracy - 65 %
• А вот Average precision score: 0.737359 или 74 %
• AUC Score: 0.635737

И для меня это неожиданно, я ожидал, что результат будет хуже
ROC кривая

Precision-Recall curve

А никто не обещал "рассчитайся на раз два".
Теперь про содержательные вещи

Важность факторов

Какие признаки позволяют отделить ликединщиков от фейбучников.

Список сжался по сравнению с тем, что было выше.

• Возраст;
• Пол,
• Профессия IT и бухгалтера;
• Знание языка;
• И формат компании: наша или западная.

И посмотрим, как признаки делят аудиторию

возраст

Меня это удивляет, потому что я считал, в Линкедине более возрастной состав. О как.
И еще обратите внимание: различия недоступны людям с плохим зрением типа меня. А это самый важный фактор!!! Но и не забывайте, что это метрический признак, не категориальный.

Профессия IT

Это таблица сопряженности: в колонках показан выбор сети, в строках - профессия, Айти - 1, остальные профессии - 0. В правой колонке и в нижней строке - сводные результаты.
И это самый удивительный для меня результат: айтишники чаще сидят в фейсбуке. Рекрутеры, я фигею, верно?

Пол

И еще интересный результат: забавно, но женщины более фейсбучны, чем мужчины.

Знание языка

коллеги, простите, здесь я лоханулся  Здесь под единичкой не женщины идут, а те, кто знаю язык на уровне Пре-интермедиейт
простите, не поменял подписи(

И небольшая радость для любителей Линкедина: вы чуть чуть лучше знаете иностранный, если верить вашим самоответам.
Вопросы?

Понравился пост?

если Вы захотите выразить мне благодарность за интересный пост, вы можете перевести небольшую сумму мне на Яндекс кошелек (кликните по кнопке Перевести) 

или сделать перевод на карту Сбербанка,

Номер карты 676 280 38 921 538 46 57 

Или просто покликайте на директ рекламу ниже на странице - у вас это отнимет несколько секунд, а мне принесет немного денег.