five

Australian Bureau of Statistics (ABS) Labour Force Survey|劳动力市场数据集|统计数据数据集

收藏
www.abs.gov.au2024-10-25 收录
劳动力市场
统计数据
下载链接:
https://www.abs.gov.au/statistics/labour/employment-and-unemployment/labour-force-australia
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
该数据集包含澳大利亚劳动力市场的详细信息,包括就业、失业、工作时长、行业分布等数据。
提供机构:
www.abs.gov.au
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
澳大利亚统计局(ABS)劳动力调查数据集的构建基于广泛的抽样方法,涵盖了澳大利亚全国范围内的家庭和个人。该调查采用多阶段分层随机抽样技术,确保样本能够代表不同地理区域、人口群体和社会经济背景。数据收集过程包括面对面访谈和电话调查,以获取关于就业状况、失业率、工作时长和劳动力参与率等详细信息。每月进行一次调查,以提供及时且全面的劳动力市场动态。
特点
ABS劳动力调查数据集以其高度的代表性和详细性著称。数据涵盖了广泛的劳动力市场指标,包括就业、失业和未充分就业的详细分类。此外,该数据集还提供了关于劳动力参与率、工作时长和收入水平的深入分析,为政策制定者和研究人员提供了宝贵的参考。数据更新频率高,每月发布一次,确保了信息的时效性和准确性。
使用方法
ABS劳动力调查数据集广泛应用于经济学、社会学和公共政策研究领域。研究人员可以利用该数据集进行时间序列分析,以评估劳动力市场的长期趋势和短期波动。政策制定者则可以基于这些数据制定和调整就业政策,以应对市场变化。此外,商业分析师和市场研究人员也可以利用该数据集进行市场预测和商业策略制定。数据集的详细分类和高质量使其成为各类研究项目的理想选择。
背景与挑战
背景概述
澳大利亚统计局(Australian Bureau of Statistics, ABS)劳动力调查数据集是澳大利亚政府为了全面了解国内劳动力市场的动态变化而设计的一项重要调查。自1978年以来,ABS每年定期进行此项调查,通过收集和分析就业、失业、工作时间、收入等关键指标,为政策制定者、经济学家和研究人员提供了宝贵的数据支持。该数据集不仅帮助政府制定和调整劳动力市场政策,还为学术界提供了丰富的研究素材,推动了劳动力经济学的发展。
当前挑战
尽管ABS劳动力调查数据集在提供劳动力市场信息方面具有重要价值,但其构建过程中仍面临诸多挑战。首先,数据收集的广泛性和复杂性要求高度的组织和协调能力,以确保数据的准确性和代表性。其次,随着经济结构的变化和新兴行业的出现,数据集需要不断更新和扩展,以涵盖更多样化的劳动力市场特征。此外,数据隐私和安全问题也是一大挑战,如何在保证数据安全的前提下,提供高质量的统计分析结果,是ABS持续面临的课题。
发展历史
创建时间与更新
澳大利亚统计局(ABS)劳动力调查数据集自1978年首次发布以来,已成为澳大利亚劳动力市场分析的核心工具。该数据集每年进行多次更新,确保数据的时效性和准确性。
重要里程碑
1978年,ABS首次发布了劳动力调查数据集,标志着澳大利亚劳动力市场数据收集和分析进入了一个新的阶段。此后,该数据集在1990年代进行了重大改进,引入了更详细的职业分类和就业状况细分,进一步提升了其分析价值。2000年后,随着技术的发展,数据集的收集和处理方式也得到了显著优化,包括在线调查和自动化数据处理技术的应用,使得数据的质量和覆盖范围得到了显著提升。
当前发展情况
当前,ABS劳动力调查数据集已成为澳大利亚政府和企业进行劳动力市场分析和政策制定的重要依据。该数据集不仅提供了详尽的就业、失业和劳动力参与率数据,还涵盖了收入、工作时长、职业分布等多个维度,为研究者提供了丰富的分析素材。此外,随着大数据和人工智能技术的发展,ABS也在不断探索如何利用这些新技术来进一步提升数据集的分析能力和预测精度,以更好地服务于社会经济发展的需求。
发展历程
  • 澳大利亚统计局(ABS)首次发布劳动力调查数据集,标志着该数据集的正式启动。
    1978年
  • ABS劳动力调查数据集首次应用于澳大利亚政府的经济政策制定,为其提供了关键的劳动力市场数据支持。
    1980年
  • 数据集的覆盖范围扩展至全澳大利亚,包括所有州和领地,进一步提升了其在全国范围内的影响力。
    1990年
  • ABS劳动力调查数据集开始采用电子数据收集和处理技术,显著提高了数据收集和分析的效率。
    2000年
  • 数据集的发布频率从每年一次调整为每月一次,为政策制定者提供了更为及时和详细的劳动力市场信息。
    2010年
  • 面对新冠疫情,ABS劳动力调查数据集成为监测和评估疫情对劳动力市场影响的重要工具,展现了其在特殊时期的重要性。
    2020年
常用场景
经典使用场景
在劳动力市场研究领域,Australian Bureau of Statistics (ABS) Labour Force Survey 数据集被广泛用于分析澳大利亚的就业和失业趋势。该数据集通过定期收集和更新劳动力市场的详细信息,为学者和政策制定者提供了宝贵的数据资源。其经典使用场景包括对不同年龄、性别、教育水平和职业群体的就业状况进行深入分析,以及评估劳动力市场的动态变化。
解决学术问题
ABS Labour Force Survey 数据集在解决劳动力市场相关学术研究问题方面具有重要意义。通过该数据集,研究人员能够探讨失业率、就业率、劳动参与率等关键指标的变化趋势及其影响因素。此外,该数据集还为研究性别工资差距、职业流动性及劳动力市场的不平等现象提供了丰富的实证数据,推动了相关领域的理论和实证研究。
衍生相关工作
基于 ABS Labour Force Survey 数据集,许多经典研究工作得以展开。例如,有学者利用该数据集分析了技术进步对不同职业群体就业的影响,揭示了自动化和数字化对劳动力市场的深远影响。此外,该数据集还为研究移民对澳大利亚劳动力市场的影响提供了重要数据支持,推动了关于移民政策和劳动力市场整合的深入讨论。
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

URPC系列数据集, S-URPC2019, UDD

URPC系列数据集包括URPC2017至URPC2020DL,主要用于水下目标的检测和分类。S-URPC2019专注于水下环境的特定检测任务。UDD数据集信息未在README中详细描述。

github 收录

红外谱图数据库

收集整理红外谱图实验手册等数据,建成了红外谱图数据库。本数据库收录了常见化合物的红外谱图。主要包括化合物数据和对应的红外谱图数据。其中,原始红外谱图都进行了数字化处理,从而使谱峰检索成为可能。用户可以在数据库中检索指定化合物的谱图,也可以提交谱图/谱峰数据,以检索与之相似的谱图数据,以协助进行谱图鉴定。

国家基础学科公共科学数据中心 收录

CAP-DATA

CAP-DATA数据集由长安大学交通学院的研究团队创建,包含11,727个交通事故视频,总计超过2.19百万帧。该数据集不仅标注了事故发生的时间窗口,还提供了详细的文本描述,包括事故前的实际情况、事故类别、事故原因和预防建议。数据集的创建旨在通过结合视觉和文本信息,提高交通事故预测的准确性和解释性,从而支持更安全的驾驶决策系统。

arXiv 收录

Figshare

Figshare是一个在线数据共享平台,允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果,包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。

figshare.com 收录

中性笔商品在不同地区天猫平台的销售渗透率分析数据

销售渗透率通常定义为特定产品在潜在市场中的占有率。对公司天猫平台上中性笔商品在不同地区的销售渗透率进行分析,对于理解中性笔商品在不同地区的市场发展趋势、识别商品在不同地区的增长机会和潜在风险、指导公司选品规划和商品定价以及优化资源配置,具有重要的统计意义和实际应用价值。本数据也可为中性笔商品的供应商(生产厂商)和其他销售商同行在市场进入、产品开发、定价策略等方面提供参考。1.数据收集和预处理:(1)数据收集:收集公司在天猫平台上销售的中性笔商品在不同地区每季度的销售统计信息,具体包括商品类目、商品名称、销售渠道/平台、统计区域、统计年份和季度、本季度内单月最高销量、本季度内单月最低销量、本季度平均月销量。(2)数据预处理:对采集到的原始数据进行处理,去除缺失和异常数据。 2.建立销售渗透率分析模型:(1)计算本季度月均潜在销量:本季度月均潜在销量=本季度内单月最高销量-本季度内单月最低销量+本季度平均月销量;(2)计算本季度月均销售渗透率:本季度月均销售渗透率=(本季度平均月销量/本季度月均潜在销量)*100%;(3)销售渗透率分析:基于计算出的销售渗透率,根据区县划分不同的类别和级别,≥90%以上标记为“销售渗透率高”,50%-90%区间(不含50%和90%)内标记为“销售渗透率中等”,≤50%标记为“销售渗透率低”。分界线90%和50%通过公司内部与行业专家研讨确定。

浙江省数据知识产权登记平台 收录