electricsheepeurope/europe-ilo-emp-temp-sex-ind-ocu-nb-employment-by-ilo-sector-and-sex-and-occupation-th

该数据集名为“按国际劳工组织（ILO）部门、性别和职业划分的就业人数（千）| 欧洲（ILOSTAT）”，包含184,331个观测值，覆盖16个欧洲国家（如法国、英国、葡萄牙、希腊、瑞士、捷克、斯洛伐克、奥地利、北马其顿、波黑、意大利、阿尔巴尼亚、塞尔维亚、白俄罗斯、乌克兰等），时间跨度为2001年至2025年。数据聚焦于就业主题，具体指标为“EMP_TEMP_SEX_IND_OCU_NB”，即按ILO部门、性别和职业划分的就业人数（以千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，该数据库是全球劳动力统计的主要来源，通过国家劳动力调查、家庭收入调查、机构调查和行政记录等收集数据。数据集经过重新打包，由Electric Sheep Europe处理，以欧洲ISO3国家代码过滤，并采用ILO的统计定义进行标准化。数据模式包括国家代码、来源、指标、性别、分类变量、时间、观测值、状态标志和注释等列，支持表格分类、回归和时间序列预测任务。数据为年度频率，部分指标可能包含月度或季度序列但未包括在内。数据质量方面，ILO选择“最佳来源”处理多来源情况，分类列仅在指标发布细分时非空。数据集以CC-BY-4.0许可证发布，适用于机器学习和研究用途。This dataset, titled Employment by ILO sector and sex and occupation (thousands) | Europe (ILOSTAT), contains 184,331 observations across 16 European countries (e.g., France, United Kingdom, Portugal, Greece, Switzerland, Czech Republic, Slovakia, Austria, North Macedonia, Bosnia and Herzegovina, Italy, Albania, Serbia, Belarus, Ukraine), spanning the years 2001 to 2025. It focuses on employment, with the specific indicator EMP_TEMP_SEX_IND_OCU_NB, representing employment by ILO sector, sex, and occupation in thousands. The data is sourced from the International Labour Organization (ILO)s ILOSTAT database, a leading global source for labour statistics, compiled from national labour force surveys, household income surveys, establishment surveys, and administrative records. Repackaged by Electric Sheep Europe, the dataset is filtered to European ISO3 country codes and harmonized using ILO statistical definitions. The schema includes columns such as country code, source, indicator, sex, classification variables, time, observed value, status flags, and notes, supporting tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. Data is annual frequency, with monthly or quarterly series excluded. For data quality, ILO selects the best source when multiple sources exist for a country-year combination, and disaggregation columns are non-null only when the indicator publishes breakdowns. Released under the CC-BY-4.0 license, the dataset is suitable for machine learning and research applications.

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数据库，以欧洲16个国家为地理范围，通过REST API接口获取原始指标数据，并筛选出欧洲ISO3国家代码对应的观测值。ILOSTAT运用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对各国劳动力调查微观数据进行统一清洗与标准化处理，确保数据口径的一致性。最终由Electric Sheep Europe团队重新封装，形成包含184,331条观测记录的表格数据集，覆盖2001至2025年间的就业统计信息。

特点

数据集围绕'按ILO经济部门、性别与职业划分的就业人数'这一核心指标构建，提供了多维度细分变量，包括性别（总、男、女）以及部门与技能等级分类。每个观测值附带详细的来源标签、观测状态标记及注释信息，便于追溯数据质量与潜在中断。时间跨度为年度频率，覆盖16个欧洲国家，其中法国、英国、葡萄牙等国数据量最为丰富，为跨国时间序列分析与劳动力结构研究提供了坚实的数据基础。

使用方法

用户可通过HuggingFace的load_dataset函数快速加载数据集，返回的DataFrame可直接用于分析与建模。典型应用包括按国家筛选进行单国分析，按指标排序后绘制时间序列折线图以观察趋势，或通过透视表构建国家×年份的矩阵，便于比较不同国家间的就业结构差异。数据同时支持分类、回归及时间序列预测等任务，可灵活适配机器学习与统计建模需求。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年通过其核心统计数据库ILOSTAT构建，并经Electric Sheep Europe重新打包发布，专注于欧洲16个国家2001至2025年间按ILO部门、性别及职业划分的就业人数（单位：千）统计。作为全球劳动统计的权威来源，ILOSTAT整合了各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等多元数据，依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理。该数据集共包含184,331条观测记录，覆盖法国、英国、葡萄牙等欧洲国家，为跨国就业结构比较、性别差异化劳动参与分析以及职业流动趋势研究提供了高粒度、长时序的基准数据，对劳动力经济学、社会政策评估及可持续发展目标（SDG）监测具有重要支撑作用。

当前挑战

该数据集所应对的领域核心挑战在于，欧洲各国劳动力市场统计在定义、分类及数据采集方法上存在显著异质性，导致跨区域就业数据难以直接比较。ILOSTAT通过ICLS统一框架虽缓解了定义差异，但数据源质量参差（如标注为'不可靠'的观测值）及时间序列中因方法修订引发的断点仍构成分析障碍。构建过程中，数据整合需处理多元来源的冲突，ILO采取的'最佳来源'选择策略可能引入选择性偏差；同时，性别、部门与职业三维细分导致矩阵稀疏，部分国家（如乌克兰）仅涵盖较短时段，长期趋势推断受到局限。此外，数据仅提供年度频率，缺失季度或月度波动信息，限制了高时间分辨率的经济预测建模能力。

常用场景

经典使用场景

该数据集广泛应用于劳动经济学与人口统计学领域的时空动态分析研究。最常见的经典使用场景是，借助16个欧洲国家在2001至2025年间的就业数据，按国际劳工组织（ILO）的产业分类、性别和职业维度进行多层析分解，构建面板数据模型。学者们常将其与宏观经济指标（如GDP增长率、通胀率、教育投入）联合建模，用以剖析产业结构变迁对就业弹性的影响，或探究性别职业隔离的长期演化趋势。宏观计量分析与微观个体追踪在此合二为一，使该数据集成为跨国比较劳动力市场结构的标准工具。

实际应用

在实际应用层面，该数据集是国际组织、国家统计局及政策智库进行劳动力市场监测与定期评估的关键数据源。欧洲各国劳动部门可快速提取特定性别、领域或职业的就业时序，用以生成季度就业形势报告和产业政策效果评估。对于跨国企业而言，它辅助研判潜在市场的人力资源禀赋和行业饱和度；非营利机构则借助子群分解功能，追踪性别薪酬差距和技能错配的改进进展，从而精准设计职业培训与性别平等倡导方案。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列具有广泛影响力的相关工作。一是面向ILOSTAT的批量数据提取与标准化管线的开源工具，降低了劳动统计数据的获取门槛。二是基于其结构化设计，催生了若干聚焦欧洲就业转型的研究，如产业升级与职业技能溢价的关系模型、女性劳动参与率变化的微观仿真框架。在可视化和交互式分析方面，由此衍生的动态仪表盘能够实时展示国家-行业-性别三维就业景观，并于近年被欧洲多个劳动政策论坛采纳为常规分析基座。