Аудитория джоб сайтов, или через источник трафика стоит искать работу лично вам

И снова к результатам нашего исследования факторов текучести персонала. В нашем исследовании был вопрос про источник, через который респондент нашел работу. Раньше я смотрел с позиции работодателя, какие плюсы несет тот или иной источник трафика, сейчас я показываю, как можно подойти к решению двух задач:

1. Джоб сайты предлагают обзоры заработных плат для компаний на основе публикуемых вакансий и резюме, и я хочу показать, что аудитория джоб сайтов не описывает всю генеральную совокупность рынка зарплат, а через наше исследование можно показать отклонение;
2. Этот пост может стать идеей для сервиса по рекомендациям кандидатам, как им искать работу.

Задача

Я хочу решить следующую задачу: на основе данных о кандидате предсказать, через какой источник трафика он найдет работу. Понимая, какой фактор влияет на выбор того или иного источника трафика, мы поймем аудиторию каждого источника трафика.

Источники трафика

В нашем исследовании много вариантов ответа на вопрос об источниках трафика, я взял только самые характерные:

1. "Вы откликнулись на вакансию на джоб сайте" и 'Работодатель вышел на Вас через Ваше резюме на джоб сайте" я обозначил как группу "0", или "Jobsite", всего таких респондентов 929;
2. "Вы обратились непосредственно в саму компанию по рекомендации вашего знакомого - работника данной компании" как группа '1' или "Реферал" - 212 респондентов;  
3. "Кадровое агентство вывело вас на работодателя" - группа '2' или "КА" и 130 респондентов;
4. "Работодатель вышел на Вас по рекомендации человека, знающего вас" - '3' или "Знакомый" - 357 респондентов.

Итого 1628 респондентов. В % отношении выборка выглядит так

Факторы

В уравнение я взял следующие факторы:

• 'Стартовая зарплата',
• 'Возраст при приеме на работу',
• 'В какой социальной сети вы проявляете максимальную активность',
• 'Ваш пол',
• 'Знание иностранного языка на момент трудоустройства',
• 'Какой основной браузер установлен на вашем личном ноутбуке / компьютере',
• 'Масштаб населенного пункта',
• 'Образование на момент трудоустройства',
• 'Размер компании (число работников)',
• 'Регион',
• 'Сведения о компании. Отрасль',
• 'Сфера Вашей деятельности',
• 'Уровень Вашей позиции'

Результаты

Теперь немного для профи инфо. О точности модели

ROC кривая

Обратите внимание, лучше всего прогноз для группы 2, а группа 2 у нас кадровые агенства, т.е. по данным о кандидате проще всего предсказать, найдет он работу через кадровое агентство или нет.

Precision-recall curve

Скажем прямо: а никто и не обещал идеального попадания.

Важность факторов

Дальше будет жесткая картинка.

Длина столбика обозначает важность фактора, на первом месте Зарплата, на втором - возраст.
Дальше я покажу различия аудиторий по зарплате и возрасту

Зарплата

Возраст

Обратите внимание, Джоб сайты - самый молодой источник трафика, через него чаще находят работу более молодые кандидаты с медианой в 28 лет, рефералы старше джлб сайтовцев, но (!) они чуть ниже с т.з. зарплаты. А кадровые агенства дают самый большой разброс по зарплате (так что не надо говорить, что кадровые агентства только для богатых), но самая тесная группа по возрасту.
Айтишники: как вам идея стартапа - предсказывать источник трафика кандидата? Кандидат вводит свои данные, а ему в ответ рекомендации, как искать работу?
Пишите! И участвуйте в исследовании