forked from jaanos/APPR-2019-20
/
projekt.Rmd
152 lines (97 loc) · 8.74 KB
/
projekt.Rmd
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
---
title: "Analiza trga dela v Sloveniji"
author: "Eva Winkler"
output:
html_document: default
pdf_document:
includes:
in_header: lib/styles.sty
latex_engine: xelatex
---
```{r setup, echo=FALSE, results='hide', message=FALSE, warning=FALSE}
source("lib/libraries.r", encoding="UTF-8")
```
```{r rstudio, echo=FALSE, results='asis', warning=FALSE}
source("lib/rstudio.r", encoding="UTF-8")
```
# Uvod
V projektni nalogi bom analizira trg dela v Sloveniji s pomočjo dejavnikov, ki vplivajo nanj. Osredotočila se bom na obdobje od leta 2008 do leta 2018. Analizirala bom delovno aktivno prebivalstvo in prosta mesta. V nadaljevanju pa se dotaknila še plač. Cilj naloge je predstaviti stanje na trgu dela v zadnjem desetletju. Podatke bom poiskala na [Statističnem uradu Republike Slovenije](https://pxweb.stat.si/SiStat) ter na internetu.
***
# Obdelava, uvoz in čiščenje podatkov
```{r uvoz, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE,results='hide'}
source("uvoz/uvoz.R", encoding="UTF-8")
```
V tej fazi obdelave podatkov, sem uvozila tabele v CSV, XLSX in HTML obliki. Podatke imam v 6 razpredelnicah, v *tidy data* obliki.
1. $\color{BLACK}{\text{DELOVNA MESTA V SLOVENIJI GLEDE NA DEJAVNOSTI }}$
- `leto` - leto v katerem so bile meritve opravljene (število)
- `dejavnost` - spremenljivka : dejavnosti (besedilo)
- `prosta` - meritev : prosta mesta glede na leto in dejavnost (število)
- `zasedena` - meritev : zasedena mesta glede na leto in dejavnost (število)
2. $\color{BLACK}{\text{DELAVNO AKTIVNO PREBIVALSTVO PO DEJAVNOSTIH}}$
- `leto` - leto v katerem so bile meritve opravljene (število)
- `dejavnost` - spremenljivka : dejavnosti (besedilo)
- `delovno aktivno prebivalstvo` - meritev : število delovno aktivnega prebivalstva glede na leto in dejavnost, v tisočih (število)
3. $\color{BLACK}{\text{DELAVNO AKTIVNO PREBIVALSTVO GLEDE NA STOPNJO DOSEŽENE IZOBRAZBE}}$
- `leto` - leto v katerem so bile meritve opravljene (število)
- `izobrazba` - spremenljivka : izobrazba prebivalcev (besedilo)
- `delovno aktivno prebivalstvo` - meritev : število delovno aktivnega prebivalstva glede na leto in izobrazbo, v tisočih (število)
4. $\color{BLACK}{\text{POVPREČNE MESEČNE PLAČE PO DEJAVNOSTIH }}$
- `leto` - leto v katerem so bile meritve opravljene (število)
- `dejavnost` - spremenljivka : dejavnosti (besedilo)
- `povprečna mesečna plača` - meritev : povprečna neto plača glede na leto in dejavnost (v €) (število)
5. $\color{BLACK}{\text{POVPREČNE MESEČNE PLAČE PO REGIJAH}}$
- `leto` - leto v katerem so bile meritve opravljene (število)
- `regije` - spremenljivka : regije v Sloveniji (besedilo)
- `povprečna mesečna plača` - meritev : povprečna neto plača glede na leto in regijo (v €) (število)
6. $\color{BLACK}{\text{EKONOMIJA V SLOVENIJI}}$
- `leto` - leto v katerem so bile meritve opravljene (število)
- `spremeljivke` - spremenljivka : različne spremenljivke v ekonomomiji, kot so BDP, brezposelnost, inflacija itd.(besedilo)
- `ekonomija v Sloveniji skozi različne spremenljivke` - meritev : spreminjanje BDP (v milijonih), spreminjanje/rast brezposelnosti in inflacije (v % ) (število)
***
# Analiza in vizualizacija podatkov
```{r vizualizacija, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, results='hide'}
source("vizualizacija/vizualizacija.r", encoding="UTF-8")
```
Glavni namen analize podatkov je prikaz vpliva krize, ki se je začela leta 2008. Pred nastopom krize je bila Slovenija v gospodarski rasti. Ob nastopu finančne krize pa se je dogajanje na trgu dela spremenilo. Posledice so bile takoj občutne, predvsem na strani življenja prebivalstva. V ta namen bom analizirala podatke preko katerih bom odgovorila na naslednji vprašanji:
Ali so posledice krize vidne še danes?
Ali je Slovenija že dosegla stanje izpred krize?
Osredotočila se bom na glavne kategorija trg dela. Te so prosta in zasedena delovna mesta, delovno aktivno prebivalstvo in plače.
Spodnji graf prikazuje število zasedenih mest v posameznem letu od 2008 do 2018. V namen analize sem združila dejavnosti in seštela zasedena mesta za posamezna leta. Tako sem dobila število zasedenih mest v posameznem letu. Posledica krize je bila povečana brezposelnost. Torej število zasedenih delovnih mest je upadlo.Najnižje stanje je bilo leta 2014. Iz grafa razberemo, da se je stanje na trgu dela začelo izboljšavati po letu 2015. Kljub temu pa do leta 2018 nismo še dosegli števila zasedenih mest izpred krize.
Hkrati sem združila še graf, ki prikazuje število prostih mest v posameznem letu.Prav tako, je tudi tukaj viden vpliv krize. Pričakovali bi graf, ki bi bil nasproten prejšnemu, a ni tako. V času krize je število prostih mest nizko, saj delodajalci ne razpisujejo prostih delovnih mest in samo odpuščajo. Šele po letu 2014, ko se stanje izbolšuje, narašča tudi število prostih mest.
```{r g, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, fig.align='center', fig.cap='Prosta in zasedena delovna mesta'}
g
```
Najprej sem sem analizirala število delavno aktivnega prebivalstva glede na izobrazbo. Po pričakovanjih je seveda najmanjše število delovno aktivnih državljanov s nepopolno osnovnošolsko izobrazbo oz. brez izobrazbe. Kljub temu pa je bila ta številka leta 2008 zelo visoka, do leta 2018 pa se je močno zmanjšala. Razlog je v tem, saj si je Evropska unija za reševanje problemov na trgu dela zastavila 4 cilje po imenom Strategija 2020. Eden od ukrepov je bil, da morajo države EU imeti manj kot 10 % mladih v starosti od 18 do 24 let, ki opustijo šolanje. Slovenija je cilj močno presegla že leta 2014, kar je vidno tudi v podatkih. Poleg tega je bila v tem času v Sloveniji tudi kriza, ki je vplivala na znižanje delovno aktivnih. Brezposelnost se pojavi pri nizko in srednje kvalficirani delovni sili.Do danes je število zaposlenih z srednjo in visoko izobrazbo narastlo, kar je seveda dober signal za trg dela.
```{r g3, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, fig.align='center', fig.cap='Število aktivnega prebivalstva brez izobrazbe v 1000'}
g3
```
Gibanje rasti brezposlenosti v Sloveniji je prikazano v spodnjem grafu.
```{r g5, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, fig.align='center', fig.cap='Rast brezposlenosti v %'}
g5
```
Pomemben del trga dela so tudi plače. S pomočjo zemljevida Slovenije lahko vidimo porazdelitev povprečnih neto mesečnih plač glede na regije v zadnjih 10 letih. Najvišja povprečna mesečna plača je v osrednjeslovenski regiji. V Sloveniji je imamo proces centralizacije v Ljubljano in zato so tam najvišje plače. Iz podatkov o povprečih mesečnih plačah po dejavnosti razberemo, da so najnižje plače v primarnih dejavnostih. Pri nas te prevladujejo pomurkski regiji, kar je tudi vidno na zemljevidu. Vidne vplive krize v podatkih o plačah nisem zaznala. Plače so se v zadnjem desetljetju na vseh področjih zvišale.
```{r z1, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE,fig.align='center', fig.cap='Zemljevid povprečne neto mesečne plače po regijah v zadnjem destletju '}
z1
```
***
# Napredna analiza podatkov
```{r analiza, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, results='hide'}
source("analiza/analiza.r", encoding="UTF-8")
```
Za napredno analizo podatkov sem naredila napoved rasti mesečnih neto plač. Izbrala sem si dve slovenski regiji.
Najprej sem naredila napoved za pomursko regijo. Izbrala sem si jo, saj je mesečna plača v zadnjem desetletju najbolj vidno narastla. Razlog se nahaja v regionalnem razvojnem programu za Pomurje za obodobje 2014-2020, s katerim so želeli narediti regijo primerljivo drugim. Glede na podatke in napovedi, menim da se je cilj uresničil.
```{r graf.napoved, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, fig.align='center', fig.cap='Napoved rasti mesečnih neto plač v Pomurju do leta 2022'}
graf.napoved
```
Za primerjevo sem izbrala še osrednjeslovensko regijo, ki je najbolj razvita regija v državi in ima najvišje mesečne plače. Glede na spodnji graf lahko vidimo, da so plače zrasle do danes, a je sprememba rasti manjša kot v Pomurju. S pomočjo grafa lahko napovedujem povišanje plač.
```{r graf.napoved1, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, fig.align='center', fig.cap='Napoved rasti mesečnih neto plač v osrednjeslovenski regiji do leta 2022'}
graf.napoved1
```
***
# Zaključek
Glede na analizirane podatke lahko odgovorim na zastavljeni vprašanji.
- $\color{black}{\text{Ali so posledice krize vidne še danes?}}$
- $\color{black}{\text{Ali je Slovenija že dosegla stanje izpred krize?}}$
Menim, da posledice krize iz leta 2008 niso več občutne pri nas. Prav tako je trg dela dosegel stanje izpred časa krize. S pomočjo podatkov sklepam, da se Slovenija trenutno nahaja v gospodarski rasti, kar je seveda dober signal za prihodnost.
***