electricsheepeurope/europe-ilo-une-3une-sex-age-geo-nb-youth-unemployment-by-sex-age-and-rural-urban-area

这是一个关于欧洲青年失业的表格数据集，包含按性别、年龄和城乡区域划分的失业人数（以千计）。数据集涵盖38个欧洲国家，时间跨度为1987年至2025年，提供30,335个观测值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，通过API获取并过滤至欧洲国家，经过重新打包以便机器学习使用。数据集包括多个列，如国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、年龄分类、区域类型、观测年份、观测值、观测状态和相关注释，支持表格分类、回归和时间序列预测等任务。This is a tabular dataset on youth unemployment in Europe, containing unemployment figures in thousands disaggregated by sex, age, and rural/urban areas. It covers 38 European countries from 1987 to 2025, with 30,335 observations. The data is sourced from the International Labour Organizations ILOSTAT statistical database, retrieved via API and filtered to European countries, and repackaged for machine learning readiness. The dataset includes columns such as country code, country name, data source, indicator code, sex classification, age classification, area type, observation year, observed value, observation status, and related notes, supporting tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由国际劳工组织（ILO）旗下的ILOSTAT数据库直接通过其REST API接口抽取而来，数据源为特定指标代码UNE_3UNE_SEX_AGE_GEO_NB所对应的青年失业数据。在获取原始数据后，利用欧洲ISO3国家代码进行地理范围筛选，最终整合为涵盖38个欧洲国家、跨越1987年至2025年的年度观测记录。数据集的构建遵循国际劳工统计学家会议（ICLS）所制定的统一定义标准，并通过source.label列对每一观测值的数据来源加以标注，从而确保了数据的可追溯性与跨国家、跨时间的一致性。

特点

本数据集的核心特点在于其多维度的精细粒度拆解能力。数据不仅按性别（男性、女性、总计）进行划分，还引入了年龄带（如15-29岁青年组）与地理覆盖类型（国家或城乡区域）两个分类维度，使得用户能够从性别、年龄和地域三个层面深入剖析青年失业现象。此外，数据集包含观测状态标志（如不可靠值）及系列中断等注释信息，为数据质量评估提供了透明依据。总计30,335条观测记录与单一核心指标的设计，使其在保持聚焦的同时，具备了时间序列分析与面板数据回归的充分样本量。

使用方法

研究人员可借助HuggingFace Datasets库的load_dataset()函数直接加载该数据集，并将其转换为Pandas DataFrame以进行后续分析。典型的使用流程包括按国家代码筛选特定国家的子集、以时间为序对单一指标进行趋势可视化，或通过透视表构建以年份为行、国家为列的观测矩阵。由于数据结构规整且包含完善的分类标签，该数据集尤其适用于时间序列预测、面板数据的分类与回归建模，以及跨国的青少年失业率比较研究。

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ILOSTAT数据库正式发布，并由Electric Sheep Europe团队在HuggingFace平台进行重新封装与标准化处理。其核心研究问题聚焦于欧洲地区青年失业率的性别、年龄及城乡分布差异，旨在为劳动经济学、社会政策评估及可持续发展目标（SDG）监测提供高粒度、跨时空的实证基础。数据集覆盖38个欧洲国家、时间跨度自1987年至2025年，共计30,335条观测记录，弥补了欧洲青年失业细分维度长期缺乏统一、可机器读取数据源的空白。凭借ILO在劳动统计领域的权威性及Electric Sheep Europe对数据格式的优化，该数据集已成为欧洲青年就业研究、区域不平等分析及时间序列预测模型中重要的基准资源，推动了相关领域从定性描述向量化建模的范式转型。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于，青年失业率作为衡量劳动力市场健康与代际公平的核心指标，常因统计口径不一、维度缺失（如性别、年龄、城乡）而难以进行跨国纵向比较。ILOSTAT通过统一采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，却仍需面对多源调查数据（如劳动力调查与住户收支调查）在方法学上的衔接挑战，部分观测值因来源更迭被标记为'不可靠'或'序列断裂'。在构建过程中，数据集面临的最大挑战是异构数据的整合与清洗，包括从ILO REST API拉取原始数据时需处理分类变量（如年龄组、地区类型）的编码不一致，以及筛选欧洲国家ISO3代码时的地理边界模糊问题。此外，年度频率限制了捕捉短期劳动力波动（如季节性失业）的能力，而ILO对同一国家-年份组合多源数据的'最佳来源'选择机制，虽确保了质量却可能引入系统性偏差，这些均对后续时序建模与因果推断构成了严谨性考验。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与人口统计学的研究版图中，青年失业问题一直是衡量社会经济发展健康度的关键温度计。europe-ilo-une-3une-sex-age-geo-nb-youth-unemployment-by-sex-age-and-rural-urban-area数据集正是针对这一核心议题，汇聚了国际劳工组织ILOSTAT数据库中覆盖38个欧洲国家、横跨1987年至2025年的青年失业数据。其最经典的使用场景在于开展跨国别的青年劳动力市场纵向比较分析：研究者能够利用该数据集按性别、年龄分层及城乡地理属性划分的精细粒度，系统考察不同欧洲国家青年失业率的长期演变轨迹、结构性差异以及周期性波动特征。无论是追踪特定国家在金融危机或疫情冲击后的就业复苏路径，还是构建多国面板数据进行计量经济建模，这个经过标准化清洗为高效Parquet格式的数据集都为学术界提供了一座可直接调用、兼具历史纵深与空间广度的数据金矿。

实际应用

在现实世界的决策与实践层面，该数据集展现出广泛的应用价值。对于欧盟委员会、欧洲统计局及各成员国劳工部门而言，它是监测联合国可持续发展目标中体面工作与经济增长（SDG 8）进展情况的权威数据来源，能够帮助政策制定者实时追踪不同性别与城乡背景青年群体的失业率动态，从而识别出就业脆弱区域与高危人群，为区域发展基金和教育培训资源的精准投放提供量化依据。在商业领域，跨国企业在评估欧洲市场扩张潜力与劳动力供给质量时，可利用该数据集分析目标国家的青年劳动力储备状况，辅助人力资源战略规划。此外，国际发展机构与非政府组织借助这些数据，可以设计针对特定性别或地理区域的青年赋能项目，并通过后续数据持续追踪项目的长期社会效益，使慈善资源的使用更加有的放矢。

衍生相关工作

基于这一高质量的数据基础，学术界与工业界已衍生出一系列具有深远影响的经典工作。在方法创新层面，该数据集常被用作测试和验证新型时间序列预测模型（如Prophet、LSTM及其变体）的标准基准，推动了深度学习与社会经济数据结合的前沿探索。围绕该数据集的统计分析，催生了关于欧洲青年失业代际传递机制的实证文献，以及探索数字技术普及、全球化程度与青年就业率之间非线性关系的计量研究。数据集所揭示的性别与城乡交叉不平等现象，直接启发了学者构建多层次的劳动力市场隔离指数，并引发了对农村青年女性就业边缘化这一长期被忽视议题的深入讨论。更有研究者基于此数据，结合地理信息系统（GIS）开发了欧洲青年失业热力可视化平台，将枯燥的数字转化为直观的政策决策工具，这些衍生工作不仅拓展了劳动力研究的边界，也塑造了当下区域就业政策制定的知识框架。