electricsheepafrica/africa-ilo-cld-2pop-sex-age-nb-child-population-by-sex-and-age-un-estimates-and-p

该数据集包含非洲53个国家从1990年至2030年期间按性别和年龄划分的儿童人口估计和预测数据（单位：千计），共26,076条观测记录，涵盖1个具体指标（CLD_2POP_SEX_AGE_NB）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经过统一处理，并包含国家代码、性别分类（总计、男性、女性）、年龄组别等维度。数据集旨在为研究人员和开发者提供机器学习就绪的非洲儿童人口统计信息，支持表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 26,076 observations of child population data by sex and age across 53 Africa countries, spanning 1990–2030, covering 1 distinct indicator (CLD_2POP_SEX_AGE_NB). It provides UN estimates and projections in thousands, sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), with harmonized dimensions such as country codes, sex disaggregation (total, male, female), and age groups. The dataset is designed for machine learning-ready access to African demographic statistics, supporting tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting.

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接口直接抽取指标ID为CLD_2POP_SEX_AGE_NB的原始数据，并依据非洲ISO3国家代码进行地理范围过滤。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对调查微观数据进行统一协调，数据来源在source.label列中加以标注，确保了数据的可追溯性。Electric Sheep Africa团队进一步对数据进行标准化封装，转化为Parquet格式，便于机器学习场景直接调用。

特点

数据集涵盖1990年至2030年间53个非洲国家的儿童人口估计与预测数据，共计26,076条观测记录。核心指标为按性别和年龄分组的儿童人口数量（单位：千人），并提供性别维度（总计、男性、女性）与年龄分类等细化分解字段。数据来源包含劳动力调查、家庭收入调查、企业调查及行政记录等多种类型，经ILO筛选后采用最优来源，确保年度频率下的数据质量与一致性。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库直接加载该数据集，命令为load_dataset('electricsheepafrica/africa-ilo-cld-2pop-sex-age-nb-child-population-by-sex-and-age-un-estimates-and-p')，返回的DataFrame包含ref_area、time、obs_value等核心字段。支持按国家代码筛选（如df[df['ref_area'] == 'KEN']），按时间排序进行时间序列分析，或通过pivot_table构建国家×年份的矩阵面板，适用于分类、回归及时间序列预测等任务场景。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2024年7月发布，基于联合国人口估计与预测数据，经Electric Sheep Africa重新封装后提供。核心研究问题聚焦于非洲53个国家1990年至2030年间按性别和年龄划分的儿童人口数量，旨在为童工问题、劳动力市场分析及可持续发展目标（SDGs）监测提供精确的人口基数。作为ILOSTAT数据库的重要组件，该数据集通过统一指标体系（CLD_2POP_SEX_AGE_NB）和标准化元数据，显著降低了跨国家、跨时间序列比较的复杂度，为发展经济学、人口学及公共政策领域的研究者提供了高价值的数据基础，尤其在非洲童工问题上具有里程碑意义。

当前挑战

领域挑战方面，该数据集直面非洲童工现象量化分析的困境——过去因国家统计能力差异、调查方法不统一（如劳动力调查与行政记录混用）导致跨国可比性差，而此数据集通过ILO统一的ICLS定义和最佳来源筛选机制，部分解决了指标口径不一致问题。构建挑战则体现在多源数据的整合与质量控制上：原始数据涉及53国不同机构调查、200余种来源代码（如source列所示），且需处理年度频率与月度/季度序列的兼容性；同时，在缺失数据填补（如模型估计替代实际调查值）时需平衡精度与覆盖范围，以及按年龄（0-14岁）和性别维度分解人口时可能引入的抽样误差与分类歧义。

常用场景

经典使用场景

该数据集详尽记录了1990年至2030年间非洲53个国家的儿童人口按性别与年龄分层的统计数据，源自联合国估计与预测，并经ILOSTAT权威平台整合。其最经典的使用场景在于为劳动经济学、人口学与社会政策研究提供结构化面板数据，研究者可借此分析非洲地区儿童人口结构的长期演变趋势，探究性别差异、年龄分布与时间动态之间的关系。通过时间序列与面板数据模型，学者能够评估不同非洲国家儿童人口规模的波动规律，进而为后续劳动参与率预测、教育资源分配及童工问题干预奠定数据基础。该数据集以26,076条观测记录覆盖跨度达40年的丰富信息，其统一架构和明确的分类标准使其成为跨国比较研究与时空建模的理想工具。

衍生相关工作

该数据集的发布深刻影响了多个研究方向的演进路径，催生出一系列经典衍生工作。在方法论领域，基于该面板数据的动态面板模型和时空插值方法得到了广泛验证，推动了针对非洲地区低频时序列的数据增强技术发展。在实证研究方面，多篇顶级发展经济学论文利用此数据集的性别与年龄分层，构建了童工参与率与教育入学率之间的因果推断框架，揭示了人口结构中幼年群体比例增加对家庭决策的复杂作用机制。同时，机器学习社区涌现出诸多关于非洲国家人口预测的基准评估工作，该数据集成为训练端到端时间序列模型以及验证多任务学习框架的标准化语料，极大地丰富了区域级人口建模的知识图谱。

数据集最近研究

最新研究方向

聚焦非洲大陆儿童人口结构的时间序列建模与童工风险预测，该数据集整合了联合国2024年7月最新发布的53个非洲国家1990至2030年按性别与年龄分层的儿童人口估算数据，为国际劳工组织的ILOSTAT统计体系提供了关键支点。当前前沿研究正依托这一高分辨率面板数据，构建融合性别差异与代际更迭的动态预测模型，以精准刻画非洲儿童人口变迁对劳动力市场、教育资源配置及2030年可持续发展议程中消除童工目标的深层次影响。结合ILO的标准化调查方法学与多源数据校验机制，该数据集不仅支撑了跨国比较分析中的统计效度，更推动了童工脆弱性评估从静态描述向时空因果推断的范式跃迁，成为连接人口统计学、劳动经济学与非洲发展政策的桥梁性资源。