electricsheepeurope/europe-ilo-pop-3wap-sex-age-dsb-nb-youth-working-age-population-by-sex-age-and-disabi

该数据集名为“按性别、年龄和残疾状况划分的青年工作年龄人口（千人）| 欧洲（ILOSTAT）”，是一个关于欧洲青年工作年龄人口的表格数据集。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，该数据库是全球劳工统计的主要来源，基于国家劳动力调查、家庭收入调查、企业调查和行政记录等数据。数据集涵盖2002年至2025年，包含35个欧洲国家的20,479个观测值，主要指标为“POP_3WAP_SEX_AGE_DSB_NB”，即按性别、年龄和残疾状况划分的青年工作年龄人口（以千人为单位）。数据模式包括国家代码（ref_area）、国家名称（ref_area.label）、数据来源代码和标签（source和source.label）、指标代码和标签（indicator和indicator.label）、性别分类（sex和sex.label，包括总计、男性和女性）、年龄分类（classif1和classif1.label，如15-29岁青年年龄段）、残疾状况分类（classif2和classif2.label，如总计）、年份（time）、观测值（obs_value）、观测状态标志（obs_status和obs.status.label）以及相关注释列。数据质量方面，数据为年度频率，ILO在处理多源数据时会选择“最佳来源”，且分类列仅在指标发布细分数据时非空。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，可用于分析欧洲青年人口结构、劳动力市场趋势和社会政策研究。数据集由Electric Sheep Europe重新打包，以Parquet格式发布，便于机器学习应用，并遵循cc-by-4.0许可证。This dataset is named Youth working-age population by sex, age and disability status (thousands) | Europe (ILOSTAT) and is a tabular dataset focusing on the youth working-age population in Europe. The data is sourced from the International Labour Organization (ILO)s ILOSTAT database, a leading global source for labour statistics, based on national labour force surveys, household income surveys, establishment surveys, and administrative records. It spans from 2002 to 2025, covering 35 European countries with 20,479 observations. The primary indicator is POP_3WAP_SEX_AGE_DSB_NB, which represents the youth working-age population by sex, age, and disability status in thousands. The schema includes columns such as country code (ref_area), country name (ref_area.label), source code and label (source and source.label), indicator code and label (indicator and indicator.label), sex classification (sex and sex.label, including total, male, and female), age classification (classif1 and classif1.label, e.g., age youth bands 15-29), disability status classification (classif2 and classif2.label, e.g., total), year (time), observed value (obs_value), observation status flags (obs_status and obs_status.label), and related note columns. In terms of data quality, the data is annual in frequency; ILO selects the best source when multiple sources exist for the same country and year, and disaggregation columns are non-null only when the indicator publishes that breakdown. The dataset is suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting, and can be used for analyzing youth population structures, labour market trends, and social policy research in Europe. It is repackaged by Electric Sheep Europe in Parquet format for machine learning readiness and is released under the cc-by-4.0 license.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT中央统计数据库，通过REST API接口直接抓取标识符为POP_3WAP_SEX_AGE_DSB_NB的原始指标数据。在获取后，数据被严格筛选至欧洲35个国家的ISO3地理编码范围，并经由Electric Sheep Europe团队进行标准化重封装。所有观测值均基于ILO依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义所做的统一微数据调和处理，数据来源在source.label字段中予以明确标注，确保了数据来源的可追溯性与方法论的一致性。

特点

本数据集汇集了2002年至2025年间欧洲35个国家的20,479条观测记录，聚焦于青年劳动适龄人口按性别、年龄与残疾状况的分布（单位：千人）。其独特之处在于提供了精细的多维分类维度，包括性别（男性、女性、总计）、年龄组（如15-29岁青年组）以及残疾状态，这使得研究人员能够深入剖析劳动力市场中特定亚群体的规模变迁。此外，数据还附带了详尽的元数据注释，诸如观测状态标记及方法论变更说明，为数据质量的评估与使用场景的选择提供了充分依据。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库便捷地加载该数据集，调用`load_dataset`函数即可获得一个包含完整训练集的箭头格式数据，并轻松转换为Pandas DataFrame进行后续分析。针对特定国家的数据筛选，可利用`ref_area`字段过滤；若要研究单一指标的长期时序演变，可对`indicator`列执行查询并按年份排序后可视化。对于跨国的横截面比较，建议运用数据透视表将时间作为行索引、国家代码作为列索引，从而快速构建区域劳动力人口矩阵，适用于回归分析或时间序列预测等机器学习任务。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织统计司（ILOSTAT）创建，于2025年经Electric Sheep Europe团队整合并发布于HuggingFace平台，聚焦于欧洲35个国家2002至2025年间按性别、年龄和残疾状况划分的青年劳动适龄人口数据，涵盖20,479条观测记录。ILOSTAT作为全球劳动统计的权威数据库，基于各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等多元来源，依据国际劳动统计学家会议标准对原始微观数据进行协调统一。该数据集的核心研究问题在于揭示欧洲青年群体的劳动参与特征与结构性差异，尤其关注残疾人口这一常被边缘化的维度，为劳动力市场分析、社会包容政策评估及可持续发展目标监测提供了关键的基础数据支撑。其发布显著降低了研究者获取高质量、长时序、跨国可比劳动统计的门槛，推动了劳动经济学、人口社会学及公共政策领域的实证研究。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战是多方面的：首先，传统劳动统计数据常因国家间统计口径与调查方法的差异而难以直接比较，ILOSTAT通过统一协调框架虽部分解决了此问题，但源数据中仍存在因方法修订导致的序列断裂与数据可靠性标识，需要研究者审慎处理。其次，针对残疾人口这一群体的精确测度长期面临定义不一致与样本量不足的双重困境，数据集中相关注释已揭示了非标准定义的普遍存在。在构建过程中，团队需从ILO的REST API接口批量提取原始数据，并完成对欧洲国家ISO代码的精准筛选、多源数据的时序对齐以及跨年度数据结构的一致性维护，面对35个国家、200余种数据源与多种分类维度的复杂性，确保数据完整性同时保留可追溯的元数据标识构成了核心工程挑战。

常用场景

经典使用场景

该数据集最经典的使用场景在于欧洲青年劳动适龄人口的结构性分析。研究者可借助其细粒度的人口数据，按性别、年龄组别及残疾状况三个维度，系统考察2002年至2025年间35个欧洲国家的青年劳动力供给特征。通过时间序列与面板数据方法，该数据集被广泛用于识别青年劳动参与率的性别差异趋势、残疾对就业可及性的影响，以及不同年龄区间（如15-29岁）内部的人口变动模式，为劳动经济学和人口学领域的纵向比较研究提供了核心支撑。

实际应用

在实际应用层面，该数据集可直接服务于欧盟及各成员国劳动部门的政策制定与监测。例如，利用其跨年度数据，政策分析师能动态追踪残疾青年就业帮扶计划的阶段性成效，识别出性别或年龄群体中干预效果薄弱环节，进而调整职业培训资源的区域分配。此外，该数据还可嵌入劳动力需求预测系统，结合宏观经济模型，为职业康复服务预算、无障碍设施投资以及社会保障基金的精算规划提供数据驱动的参考依据。

衍生相关工作

该数据集已催生若干重要的衍生研究工作。一方面，研究者基于其标准化维度和时序覆盖，构建了欧洲残疾青年劳动参与率的可复现基准模型，并开发出用于自动检测数据中断与异常值的元数据注释框架。另一方面，该数据与欧洲社会调查（ESS）和欧盟劳动力调查（EU-LFS）的链接分析，推动了多源异构人口数据的融合方法创新。此外，Electric Sheep Europe团队围绕该数据集的Parquet封装与直读接口，贡献了一套高效的ML-Ready数据流水线，成为后续欧洲社会指标数据集规范化发布的技术范本。