Источник данных — Росстат и исследование «Бюджет времени рабочей семьи», 1934

Тинькофф Журнал

На этой страничке собраны интерактивные визуализации данных Росстата о занятости и зарплатах россиян

Тут показаны лишь некоторые страны по моему произвольному выбору. В источнике есть интерактивная диаграмма с данными по десяткам стран, можно посмотреть интересные вам.

Источник

Источник

Данные 2017 года

Интерактивная версия

Источник

Вдогонку к позавчерашнему посту о том, что половине трудоспособного населения России угрожает автоматизация. Этот риск если не нивелируется, то существенно снижается низкими темпами внедрения промышленных роботов в нашей стране.

Например, в 2016 году продажи промышленных роботов у нас обвалились на 40% по сравнению с прошлым — с 550 до 316 штук.

Для сравнения, в Китае, лидере промышленной роботизации, их было куплено за 2015 год 68 000 штук. В Японии, занимающей второе место, 35 000 штук. Всего в мире за 2016 год было поставлено 294 000 роботов.

Этот рынок оценивался в 35 млрд $ в 2016 году. Общее число промышленных роботов в мире составляло около 1,6 млн штук с прогнозом роста до 2,5 млн к 2019 году (данные Международной федерации робототехники, IFR).

При этом, вопреки опасениям, роботизация не сокращает, а создает рабочие места: в США за 2010—2015 годы было установлено 80 тысяч роботов и создано 230 тысяч новых рабочих мест, уровень занятости в роботизируемых производствах увеличился на 27%, а в Германии на 80 тысяч роботов, появившихся в промышленности, было создано 93 тысячи рабочих мест.

На диаграмме ниже показана динамика продаж промышленных роботов в России в 2005—2015 годах.

По материалу издания Хайтек.

Это 49,3% всего трудоспособного населения. Такую оценку даёт старший сотрудник лаборатории исследований корпоративных стратегий и поведения фирм РАНХиГС Степан Земцов в своей работе «Потенциальная роботизация и экономика незнания в регионах России».

Наибольшему риску автоматизации подвержены массовые рутинные рабочие места: продавцы, водители, грузчики, уборщики и охранники.

Источник и подробности в материале РБК.

Команда онлайн-сервиса для коллективного управления задачами Redbooth проанализировала данные о поведении своих пользователей, чтобы посмотреть, когда люди создают и завершают больше всего задач.

Анализ основан на данных о 28 млн задач в 1,8 млн проектов за четыре года (с октября 2013 по октябрь 2017).

Коротко:
— В средний день больше всего задач завершается около 11 утра (9,7%);
— Продуктивность падает после обеда;
— Самый продуктивный день — понедельник (20,4%);
— Самый непродуктивный (сюрприз-сюрприз) — пятница (16,7%);
— Самый продуктивный месяц — октябрь (9,5%), самый непродуктивный — январь (7,2%);

Ниже диаграммы с распределением завершенных задач по времени дня, дням недели, месяцам и временам года.

Доля созданных и завершенных задач по времени суток:

Доля завершенных задач по дням недели:

Доля завершенных задач по месяцам:

Доля завершенных задач по времени года:

Источник: Redbooth

В годах:
— Facebook: 2,02
— Google: 1,90
— Oracle: 1,89
— Apple: 1,85
— Amazon: 1,84
— Twitter: 1,83
— Microsoft: 1,81
— Airbnb: 1,64
— Snap Inc.: 1,62
— Uber: 1,23

Источник: BusinessInsider

Данные 2017 и сравнение с 2009.
Источник: Statista

Число рабочих мест,

Доли рабочих мест

Источник: NPR

Рекрутинговая компания Hays с февраля по апрель 2017 опросила через интернет 2550 мужчин и женщин, работающих в разных областях и занимающих позиции от младшего специалиста до владельца бизнеса. 69% опрошенных возрастом 25—40 лет, ещё 25% 41—54 года.

Задавали вопросы о том, как изменится работа в ближайшие 10 лет.

— 44% считают ИТ профессией будущего;
— 42% считают, что через 10 лет профессионалы будут работать на нескольких работодателей сразу;
— 71% думает, что поиск работы усложнится;
— Про продолжительность работы: 53% считают, что рабочий день станет гибким, а 48% думают, что само понятие «рабочий день» исчезнет;
— 42% думает, что вузы перестанут играть роль при оценке кандидатов;
— 37% думают, что рабочие профессии исчезнут.

Источник: goo.gl/Cbwgg5

via

График ниже показывает корреляцию между рабочими часами «офисного» населения страны и ВВП. Рассчитали годовое число рабочих часов на жителя (на шкале тысячи часов), а также ВВП по паритету покупательской способности на час рабочего времени.

via