electricsheepeurope/europe-ilo-pop-xnao-sex-cds-nb-outflow-of-nationals-by-sex-and-country-of-destina

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库的欧洲国民外流数据，具体指标为按性别和目的地国家划分的国民外流量（千计）。数据集涵盖25个欧洲国家，时间跨度为2014年至2024年，包含1,884个观测值。数据按性别（总计、男性、女性）和目的地国家进行细分，用于表格分类、回归或时间序列预测任务。数据通过ILOSTAT REST API获取，经过欧洲ISO3国家代码过滤，并由Electric Sheep Europe重新打包，以ML-ready格式提供。数据集包括国家代码、年份、观测值、数据来源和质量注释等字段，适用于劳动力市场、移民趋势等分析。This dataset contains Outflow of nationals by sex and country of destination (thousands) data from ILOSTAT, the ILOs central statistics database, focusing on Europe. It includes 1,884 observations across 25 European countries from 2014 to 2024, with one distinct indicator. The data is disaggregated by sex (total, male, female) and destination country, sourced from ILOSTATs harmonized labour statistics, and repackaged by Electric Sheep Europe for machine learning use in tabular classification, regression, or time-series forecasting tasks. It features columns such as country codes, time, observed values, and data quality notes, supporting analysis of labour and migration trends.

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）的核心统计数据库ILOSTAT，聚焦于欧洲25个国家在2014至2024年间，按性别与目的地国划分的本国公民流出量（单位：千）。数据通过ILOSTAT REST API直接拉取，并筛选至欧洲ISO3国家代码。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行统一整合，确保不同来源的数据具有可比性。为保障数据可追溯性，每条记录均在`source.label`列标注了数据来源。最终数据集包含1,884条观测值，由Electric Sheep Europe团队以Parquet格式重新封装并标准化，便于机器学习场景下的直接调用。

特点

该数据集以时间序列与表格分类回归的双重属性著称，兼具多维度拆解能力。核心指标`POP_XNAO_SEX_CDS_NB`提供了按性别（总、男、女）与目的地国细分的流出量，且支持跨年份、跨国家的横向趋势分析。数据来源包含劳动力调查与行政记录等多种渠道，ILO对同一国家/年份的多个来源择优选取‘最佳来源’，提升了数据质量的可信度。此外，23个字段的规范化模式（如`ref_area`、`time`、`obs_value`）确保了与其他欧洲数据集的兼容性，为人口流动与劳动力市场的复合研究提供了坚实支撑。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的`load_dataset`函数一键加载数据，并借助Pandas进行灵活操作。典型场景包括：按国家筛选（如`df[df['ref_area'] == 'DEU']`）以聚焦特定区域；对单一指标按时间排序后绘制时序折线图，揭示流出趋势的演变；通过pivot_table构建国家×年份的矩阵，便于面板数据分析或回归建模。数据集还支持按性别维度分组统计，为探讨劳动力迁移的性别差异提供了直接接口。所有字段均以int64或float64数值类型及string标签类型存储，可直接适配scikit-learn或PyTorch等主流框架。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计数据库ILOSTAT于2024年整理发布，经Electric Sheep Europe重新封装后呈现在HuggingFace平台上，聚焦于2014年至2024年间25个欧洲国家按性别和目的地划分的本国公民流出量（单位：千人）。作为全球劳动力统计的权威来源，ILOSTAT通过对各国劳动力调查、行政记录等多源数据的标准化处理，提供了深入研究跨国人口迁移与劳动力流动的核心指标。该数据集的创建回应了欧洲区域内人员跨国流动对劳动力市场、社会保障体系及政策制定的深远影响，为人口学、劳动经济学及国际迁移研究提供了关键的高质量结构化数据，有助于揭示性别维度下的迁移模式差异及其社会经济驱动因素。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于，跨国人口流动因各国统计口径、调查方法及数据采集频率的差异，导致难以形成统一的欧洲层面可比较数据。ILOSTAT虽通过ICLS定义进行了标准化，但数据来源的异质性（如行政记录与调查数据并存）及序列中断（如标注为break in series）仍构成质量挑战。构建过程中面临的主要挑战包括：多源数据融合时的来源优先级选择（如ILO选定最佳来源）、按性别与目的地分类时高维稀疏矩阵的处理（如部分国家年观测值仅数十条），以及时间跨度不均衡（部分国家自2014年起、部分自2017或2020年）对纵向分析的限制。这些问题要求研究者在进行时间序列建模或跨国家比较时，必须审慎处理数据缺失、序列一致性及分类变量的可用性。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于欧洲国家按性别和目的地划分的国民流出数据，是国际移民与劳动力市场研究中不可或缺的时空序列资料。经典使用场景包括构建时间序列预测模型，以洞察2014至2024年间25个欧洲国家的人口外流趋势变化；亦可借助分类与回归任务，剖析性别差异、目的地分布等维度对流出规模的影响，为跨国人口迁移的计量分析提供坚实的数据基础。

衍生相关工作

该数据集衍生出多项经典研究工作，包括利用其构建的欧洲移民流出指数以横向比较不同国家的劳动力外流强度；整合ILOSTAT内就业与失业数据，建立迁移决策的因果推断模型；以及将性别分类变量融入面板回归分析，揭示女性国民流出模式与目的地国劳动力需求之间的非线性关联。这些工作拓展了人口迁移研究的方法论边界，推动了基于标准化时序数据的跨学科协作。

数据集最近研究

最新研究方向

当前，欧洲劳动力迁移研究正聚焦于性别维度下国民外流趋势的时空演化规律，特别是在后疫情时代全球劳动力市场重构的背景下。该数据集依托国际劳工组织ILOSTAT权威统计框架，系统收录了2014至2024年间25个欧洲国家按性别与目的国划分的国民外流数据，为量化分析欧洲内部及跨境劳动力流动的动态格局提供了高粒度、跨年际的时序观测样本。前沿研究可借此揭示外流模式的性别差异与区域异质性，探讨地缘政治冲突、经济复苏政策及人口结构变迁对劳动力出口国人才储备与社会保障体系的深远影响，进而为欧盟协同制定精准化移民管理策略与可持续人力资本配置方案提供实证支撑。