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该数据集包含欧洲39个国家从1990年至2027年期间，关于“按性别和年龄划分的非活动率——国际劳工组织（ILO）模型估计，2025年11月（%）”指标的39,852个观测值。数据来源于ILO的ILOSTAT数据库，涵盖了劳动力未充分利用的其他衡量标准，并按照国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行了标准化处理。数据集提供了按性别（总计、男性、女性）和年龄等维度分解的数据，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 39,852 observations of Inactivity rate by sex and age -- ILO modelled estimates, Nov. 2025 (%) across 39 Europe countries, spanning 1990–2027. It is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), covering other measures of labour underutilization, and harmonized using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions. The data includes disaggregation by sex (total, male, female) and age, and is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks.

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统计数据库，原始数据通过REST API从官方数据接口直接获取，并筛选出39个欧洲国家的特定指标。数据经ILO依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一协调与标准化，确保不同来源的调查微观数据具有可比性。Electric Sheep Europe团队进一步将数据重新打包为Parquet格式，并发布在Hugging Face平台上，以方便机器学习研究者直接使用。

特点

该数据集共包含39,852条观测记录，时间跨度覆盖1990年至2027年，涵盖39个欧洲国家。核心指标为按性别与年龄划分的不活动率（Inactivity rate），并提供性别（男性、女性、总计）和年龄组等维度的细分。每条记录均包含ISO国家代码、数据来源标签、观测值与状态标志，便于进行时间序列分析与跨国比较。数据采用年度频率，且来自ILO选定的最优来源，保证了统计结果的权威性与一致性。

使用方法

用户可通过Hugging Face的datasets库中的load_dataset()函数直接加载该数据集，并转换为Pandas DataFrame进行后续分析。示例代码展示了如何按国家筛选（如德国DEU）、对特定指标进行时间序列可视化，以及构建以年份为行、国家为列的透视表。对于需要进一步建模的场景，该数据集可直接用于回归、分类或时间序列预测任务，其清晰的列结构与归一化的格式降低了数据预处理的门槛。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门于2025年发布，经Electric Sheep Europe团队整理后托管于HuggingFace平台，汇集了1990至2027年间39个欧洲国家按性别与年龄划分的劳动参与率数据，共计39,852条观测值。作为ILOSTAT数据库的衍生资源，其核心研究问题聚焦于劳动力未被充分利用的衡量指标，尤其是经济不活跃人群的分布特征与动态演化。凭借ILO在劳动统计领域的权威地位，该数据集为跨国比较劳动市场结构、分析人口老龄化对劳动力供给的影响提供了标准化依据，在劳动经济学、社会政策评估以及可持续发展目标（SDG）监测中具有重要应用价值。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战在于，劳动参与率是衡量劳动力市场健康度的核心指标，而传统统计往往忽略因教育、家庭责任或疾病等退出市场的人群，导致对劳动资源利用效率的评估存在偏差。通过提供细粒度的时间序列与性别、年龄分层数据，该数据集助力研究者捕捉隐藏的劳动力闲置现象。在构建过程中，挑战在于整合39国来源迥异的国家劳动力调查、行政记录与模型估计数据，需利用ILO的ICLS国际定义进行严格标准化，并处理因数据间断、多重来源冲突及国家统计口径差异导致的一致性问题，同时以回溯修订方式维持1990至2027年序列的时序准确性。

常用场景

经典使用场景

该数据集描绘了1990至2027年欧洲39个国家按性别与年龄划分的劳动力不活跃率，为时间序列预测、面板数据回归与分类任务提供了标准化基准。研究者可借助其丰富的维度结构——包含性别、年龄组与国别——构建多层级劳动参与模型，亦可直接应用HuggingFace的`load_dataset`接口快速获取数据，省去繁琐的爬取与清洗流程。其年度观测频率与跨时近四十年的覆盖度，使其成为长期劳动力趋势分析的理想素材。

实际应用

在实际应用中，该数据集可服务于国际组织与政府机构的就业监测、政策评估与规划制定。例如，通过追踪不同性别与年龄群体的不活跃率变动，决策者能精准识别劳动力市场中受排斥程度最高的群体，从而设计有针对性的就业激活项目、职业培训与社会保障措施。企业亦可借助该数据预判劳动力供给趋势，优化人力资源配置。其模型化估计特性使其在数据稀少的国家仍能提供连续序列，支撑跨区域比较与风险预警系统的搭建。

衍生相关工作

该数据集源自ILOSTAT官方API，经Electric Sheep Europe重新打包并标准化为面向机器学习的格式，衍生出多项促进可重复计算的工作。其一，配套提供的Python代码示例——包括单国筛选、时间序列可视化与国别-年份透视表构建——降低了研究者进行探索性数据分析的门槛。其二，该数据集的元数据与模式设计遵循统一规范，可无缝融入Electric Sheep Europe构建的欧洲数据集生态，从而催生跨国横向整合与劳动力指标重叠分析等进阶研究范式。