მეთოდოლოგია

საიდან მოდის მაჩვენებლები და როგორ წავიკითხოთ ისინი

წყაროები — ღია მონაცემები

• კარიერული ისტორიები. საჯარო პროფესიული პროფილები და რეზიუმეები ღია წყაროებიდან: სად მუშაობდა ადამიანი, რომელი თვიდან რომელ თვემდე და რა თანამდებობაზე. მათგან შედგება HÜNT Workforce Panel — ათასზე მეტ დამსაქმებელთან დაქირავების ყოველთვიური სურათი.
• ვაკანსიები. ვაკანსიების ღია განცხადებები. ანაზღაურების ორიენტირი ნაჩვენებია მხოლოდ მაშინ, როცა დიაპაზონი თავად განცხადებაშია მითითებული — ჩვენ მას არ ვაფასებთ.
• კომპანიები. საჯარო კომპანიების სახელწოდება, სექტორი და საბირჟო ტიკერი — ღია საცნობარო მონაცემებიდან.

ჩვენ არ ვიყენებთ დამსაქმებლების დახურულ მონაცემებს, მიმოხილვებს ან „კულტურის“ რეიტინგებს. ჩვენ არ ვიგონებთ შემოსავალს, კომპანიების ღირებულების შეფასებებს ან ხელფასებს.

შეფასებები ცვლილების და არა დონის მიხედვით

ყველა თანამშრომელი არ ჩანს საჯარო პროფილებში, ხოლო ხილული წილი განსხვავდება კომპანიისა და ქვეყნის მიხედვით. ამიტომ ნედლი მაჩვენებელი „რამდენი ადამიანი აიყვანეს სამსახურში“ თითქმის ყოველთვის შემცირებულია და კომპანიებს შორის ძნელად შესადარებელია. ჩვენ ვაჩვენებთ იმას, რაც ამ მიკერძოების მიმართ უფრო მდგრადია:

• დაქირავების პერცენტილი — კომპანიის ადგილი დაქირავების ინტენსივობის მიხედვით პანელის ყველა დამსაქმებელს შორის ამ თვეში: 100 ყველაზე აქტიურად ქირაობს, 50 შუაშია.
• Δ 12 თვე — როგორ შეიცვალა პერცენტილი ერთი წლის განმავლობაში. ეს არის „დაქირავება ჩქარდება / ნელდება“ მთავარი სიგნალი.
• შემოსულები და წასულები — ადამიანები, რომლებმაც 36 თვის განმავლობაში დაიწყეს და დაასრულეს მუშაობა კომპანიაში; ბალანსი მათი სხვაობაა. კომპანიის შიგნით სხვა თანამდებობაზე გადასვლა წასვლად არ ითვლება.
• ტექნიკური წილი — ტექნიკური თანამდებობები ამ გადაადგილებებს შორის.

ბოლო თვეები ყოველთვის არასრულად არის აღრიცხული: ადამიანები პროფილებს დაგვიანებით აახლებენ, ამიტომ ბოლოდროინდელი დაქირავებები მოგვიანებით ჩნდება. ახალი კოჰორტები უშუალოდ არ ედარება მომწიფებულ კოჰორტებს.

რა არის პროქსი

პროქსი არის არაპირდაპირი სიგნალი იქ, სადაც პირდაპირი გაზომვა არ არსებობს. მაგალითად, „გახდა senior“ განისაზღვრება თანამდებობის დასახელებაში არსებული სიტყვით, ხოლო „დირექტორი ან უფრო მაღალი“ — თანამდებობის დასახელებით. ასეთი მაჩვენებლები მონიშნულია როგორც პროქსი და აქვს ცნობილი ბრმა წერტილები: შიდა დონეები, რომელთა დასახელებაშიც არ არის „senior“ (მაგალითად, SDE III ან E5), არ ჩანს, ხოლო შვილობილი კომპანიების ბრენდები ცალკე კომპანიებად ითვლება.

როგორ წავიკითხოთ n

n აჩვენებს, რამდენი ადამიანი (გადაადგილება) დგას მაჩვენებლის უკან. რაც უფრო მცირეა n, მით ნაკლებად უნდა ენდოთ მას:

დაფარვა (მაღალი / საშუალო / დაბალი) n-ისგან დამოუკიდებელია: ის აჩვენებს, კომპანიის თანამშრომლებიდან რამდენი ჩანს საერთოდ საჯარო პროფილებში. დაბალი დაფარვის დროს დიდმა ნაკადმაც შეიძლება შეცდომაში შეგიყვანოთ. ჩვენ არ ვმალავთ დაბალი დაფარვის მქონე კომპანიებს, მაგრამ ვნიშნავთ მათ და რუკაზე არ ვაჩვენებთ.

მოდელის მიერ დაწერილი ტექსტი

„რატომ შეესაბამება“ განმარტებებს, შეტყობინებების შავ ვარიანტებს და რეზიუმეს მიმოხილვას წერს ენობრივი მოდელი თქვენი მონაცემებისა და პანელის მაჩვენებლების საფუძველზე. მოდელი შეიძლება შეცდეს — გადაამოწმეთ გაგზავნამდე. სერვისში არ არის გაუმჭვირვალე საერთო ქულები („დამსაქმებლის რეიტინგი“, „შესაბამისობის ქულა“).

დამსაქმებლებისთვის: ჩემი მონაცემების წაშლა

პირს, რომელსაც სურს საკუთარი მონაცემების წაშლა, შეუძლია მოგვწეროს იმავე მისამართზე — იხილეთ „თქვენი უფლებები“ გვერდზე კონფიდენციალურობა.