electricsheepeurope/europe-ilo-pop-3ted-sex-ste-nb-youth-transited-by-sex-and-status-in-employment-th

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的学校到工作的过渡相关数据，专门针对欧洲地区。数据集包含16,803个观测值，覆盖38个欧洲国家，时间跨度为1991年至2025年。核心指标为POP_3TED_SEX_STE_NB，即按性别和就业状况划分的青年过渡人数（以千计）。数据以表格形式呈现，包含国家代码、年份、性别分类、观测值、数据来源和质量标志等字段。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等机器学习任务，已由Electric Sheep Europe重新打包为标准化格式，便于直接使用Hugging Face的`load_dataset()`函数加载。数据遵循CC-BY-4.0许可。This dataset contains School-to-work transition data sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, focusing on Europe. It includes 16,803 observations across 38 European countries, spanning the years 1991 to 2025. The core indicator is POP_3TED_SEX_STE_NB — Youth transited by sex and status in employment (thousands). The data is presented in tabular format with columns such as country code, year, sex disaggregation, observed value, data source, and quality flags. It is suitable for machine learning tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting. The dataset has been repackaged by Electric Sheep Europe into a standardized format for easy loading via Hugging Faces `load_dataset()` function. The data is licensed under CC-BY-4.0.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集源自国际劳工组织（ILO）下设的ILOSTAT核心统计数据库，专注于欧洲地区青年从学校到工作过渡的就业状态。数据通过调用ILOSTAT官方REST API接口获取，并经由Electric Sheep Europe团队筛选、处理与整合，仅保留欧洲38个国家的相关记录。原始数据来自各国劳动力调查、家庭收入调查等微观数据，ILO依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一标准化处理，确保了跨国可比性。此外，每条数据均标注来源编码（source.label），便于用户追溯数据出处。最终数据集以Parquet格式封装，提供16,803条观测值，时间跨度覆盖1991年至2025年。

特点

该数据集的核心特色在于其精细的维度划分与高质量的时间序列结构。它仅聚焦于单一核心指标——按性别与就业身份分类的青年已完成过渡人数（单位：千），并依据性别（男女合计、男性、女性）与就业身份聚合类别（如总休）进行分层统计，提供了三个类别的性别细分。数据覆盖38个欧洲国家，时间序列长达35年，且在每一个国家-年份组合下，均优先采用ILO筛选的“最佳来源”数据，有效降低了多源数据带来的不一致性。此外，数据集中包含了细致的观测状态标记（如不可靠、临时数据）及系列中断备注，为数据质量评估提供了透明度。

使用方法

使用者可通过HuggingFace的datasets库快速加载该数据集，仅需一行代码ds = load_dataset('electricsheepeurope/europe-ilo-pop-3ted-sex-ste-nb-youth-transited-by-sex-and-status-in-employment-th')即可获取训练数据并转换为Pandas DataFrame进行后续分析。针对特定国家的研究，可通过过滤ref_area列（如DEU对应德国）实现国家级聚焦。对于时间序列分析，建议按时间排序后使用indicator列筛选指定指标，利用obs_value列进行可视化。若需构建国家×年份的面板数据矩阵，可利用pivot_table方法以时间为行、国家为列进行重塑。数据集中还包含了source、obs_status、note_classif等辅助列，可为数据筛选与质量控制提供依据。

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创建，由Electric Sheep Europe团队进行重新包装与发布，聚焦于欧洲地区青年在就业状态转型方面的关键指标。核心研究问题在于量化1991年至2025年间，欧洲38个国家的青年群体基于性别和就业身份的转型人数，以揭示学校向工作过渡（School-to-work transition）的动态演变规律。ILOSTAT作为全球劳动统计的权威来源，其数据经国际劳工统计学家会议（ICLS）定义统一整理，为劳动力市场研究、政策制定及相关社会科学分析提供了坚实基础。该数据集在劳动力经济学、青年就业政策评估以及国际比较研究中具有重要影响力，有助于深化对欧洲青年就业结构变迁的理解。

当前挑战

该数据集所解决的领域核心挑战在于如何系统衡量青年从教育到就业的过渡过程，这涉及就业状态分类的复杂性、性别差异的深层原因以及跨国可比性难题。具体而言，不同国家劳动力调查的统计口径与调查方法存在差异，导致同一指标在不同来源下可能出现数值偏差。在构建过程中，数据整合需克服多源数据（如劳动力调查、行政记录）的格式异构性，并遵循ILO主导的‘最佳来源’选择机制，以确保时间序列的连续性与可靠性。此外，年度频率的限制可能导致高频波动或短期政策冲击被掩盖，而数据质量标注中的‘不可靠’标签（如obs_status=U）也提示了部分观测值的信度风险。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于欧洲青年从学校到职场的过渡状况，通过性别和就业身份维度呈现青年人口流动的微观图景。其结构化的时间序列数据天然适用于分类与回归任务，例如预测不同性别青年在特定就业身份下的数量变化趋势。研究者可借助该数据集构建时序预测模型，以年为单位追踪1991至2025年间38个欧洲国家的动态演变，为劳动力迁移与就业结构转型提供数据支撑。

衍生相关工作

该数据集衍生出的经典工作包括两大部分：一是基于面板数据计量模型的因果推断研究，如使用固定效应模型或工具变量法评估青年就业保障政策的效果；二是机器学习领域的时序预测竞赛与基准测试，例如利用长短期记忆网络或Transformer架构预报各国青年就业流动轨迹。这些工作不仅验证了ILOSTAT数据在跨域研究中的可靠性，也催生了结合性别与就业身份分类的标准化评价协议，成为劳动力经济学与计算社会科学交叉领域的范本。

数据集最近研究

最新研究方向

基于国际劳工组织ILOSTAT数据源，该数据集聚焦于欧洲38个国家1991至2025年间青年群体按性别和就业身份统计的学校到工作过渡情况，为劳动经济学和社会政策研究提供了标准化的时序面板数据。当前前沿方向包括利用时间序列预测模型探索青年就业结构变迁与宏观经济波动的关联机制，特别是新冠疫情后欧洲青年劳动力市场的恢复路径与性别差异。该数据集也支持异质性分析，可用于评估不同劳动力市场制度下青年过渡期的韧性特征，为欧洲各国制定精准化青年就业干预政策提供实证依据。