electricsheepeurope/europe-ilo-emp-temp-sex-ind-ins-nb-employment-by-ilo-sector-and-sex-and-institutional

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的就业数据，具体指标为按ILO部门、性别和机构部门划分的就业人数（千）。数据集覆盖10个欧洲国家（包括英国、斯洛伐克、法国、瑞士、北马其顿、奥地利、希腊、波黑、阿尔巴尼亚和塞尔维亚），时间跨度为2008年至2025年，共有27,088个观测值。数据通过ILOSTAT REST API获取，并经过标准化处理，使用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义。数据集包含多个维度，如国家、数据来源、性别（总计、男性、女性）、分类变量（如ILO部门、机构部门）、观测年份、观测值（单位：千）以及数据质量标志（如临时数据、不可靠数据）。该数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，旨在为机器学习研究提供欧洲就业统计的标准化数据。This dataset contains employment data from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, specifically the indicator Employment by ILO sector and sex and institutional sector (thousands). It covers 10 European countries (including the United Kingdom, Slovakia, France, Switzerland, North Macedonia, Austria, Greece, Bosnia and Herzegovina, Albania, and Serbia), spanning the years 2008 to 2025, with 27,088 observations. The data is pulled directly from the ILOSTAT REST API and harmonized using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions. The dataset includes multiple dimensions such as country, data source, sex (total, male, female), classification variables (e.g., ILO sector, institutional sector), observation year, observed value (in thousands), and data quality flags (e.g., provisional, unreliable). It is suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting, providing standardized European employment statistics for machine learning research.

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）的权威统计数据库ILOSTAT，经由Electric Sheep Europe团队从ILOSTAT REST API直接抽取并重封装而成。原始数据基于ILO对各国劳动力调查、家庭收入调查、企业调查及行政记录等多源微观数据的统一协调处理，遵循国际劳动统计学家会议（ICLS）标准定义。数据筛选聚焦于欧洲地区，依据ISO 3166-1 alpha-3国家代码进行过滤，最终整合为包含27,088条观测记录的表格型数据集，覆盖2008至2025年间10个欧洲国家的就业指标。数据以Parquet格式存储，便于高效的机器读取与大规模分析。

特点

该数据集的核心特色在于其精细的多维度分层结构，不仅提供了按性别（总、男、女）拆分的就业数据，还融入了ILO行业分类与制度部门分类两个独立的分类变量，构成了三维交叉分析框架。数据源的可追溯性是另一亮点，每个观测值均标注了来源代码与标签，研究者可清晰识别数据来自劳动力调查还是其他统计来源。此外，观测状态标识（如临时、不可靠）及断点序列注释（如方法修订）被完整保留，为数据质量评估提供了透明依据，使研究者能够审慎筛选并使用高置信度的子集进行分析。

使用方法

使用该数据集极为便捷，研究者可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset()函数一键加载，在Python环境中即可将数据转换为Pandas DataFrame进行后续操作。典型用法包括按国家代码筛选特定国家的就业时间序列，或对单一指标按年份排序后进行可视化分析。数据集还支持构建国家×年份的透视表，便于横向对比不同国家的就业趋势。使用者需注意，数据间普遍存在按性别及分类维度的拆分，筛选时应明确指定感兴趣的细分层级。原始数据遵循CC-BY 4.0许可协议，使用时需同时引用ILO原数据源与Electric Sheep Europe的封装版本。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）下属的ILOSTAT数据库于2025年整理发布，经Electric Sheep Europe重新封装后面向机器学习社区开放。作为全球劳动统计领域最为权威的数据来源之一，ILOSTAT整合了来自200多个经济体的劳动力调查、行政记录等多源数据，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）标准进行统一协调。本数据集聚焦于2008至2025年间欧洲10个国家的就业数据，涵盖按ILO部门、性别和制度部门划分的27,088条观测记录，为跨国的就业结构分析与时间序列建模提供了标准化、高一致性的基础数据。其发布极大地推动了劳动经济学与国际比较研究，使得研究者能够高效获取高质量、可复现的就业统计数据。

当前挑战

该数据集所面临的挑战主要源于劳动统计领域的固有复杂性。首先，就业指标在跨国比较中需克服各国数据采集方法、抽样框架与统计口径差异带来的不一致性问题，ILOSTAT通过标准化协调部分解决了这一难题，但在同一国家不同年份间仍可能出现因方法论修订或来源切换导致的序列断裂。其次，数据集的构建过程面临多源异构数据的融合挑战，包括对各类调查数据与行政记录的归一化处理、对多重来源时的最佳来源甄选机制设计，以及针对缺失维度和观测状态标志（如不可靠或临时性数据）的标记与过滤策略，这些均对数据的完整性、可比性与可用性提出了持续要求。

常用场景

经典使用场景

该数据集作为欧洲区域就业统计的权威汇编，最经典的使用场景在于驱动基于表格数据的就业结构分析与时间序列预测。研究者可借助其涵盖10个国家、横跨2008至2025年的27,088条观测记录，按性别、ILO产业部门及制度部门维度，构建回归模型以探究就业人数的长期演变规律。例如，通过按国家筛选数据，可针对特定经济体开展就业水平的趋势拟合；而透视为国家×年份的矩阵后，则可进行跨国的面板数据分析。此外，分类与回归任务可基于性别与部门标签，预测未知年份的就业规模，为劳动经济学中的结构性变动研究提供定量支撑。

衍生相关工作

该数据集的发布催生了一系列衍生性经典工作，尤其是在可复现研究与元分析领域。基于其标准化Schema，研究者已开发出针对ILOSTAT数据的自动化预处理管线，例如将年度就业数据与教育、工资等其他指标进行实体对齐，构建综合性劳动力市场面板。此外，有工作借鉴其国家×年份矩阵的透视方法，用于训练欧洲范围的经济预测模型，如利用长短期记忆网络（LSTM）对就业序列进行外推。在数据融合层面，该数据集常被视为欧洲就业统计的基准，用以验证其他调查数据（如欧盟劳动力调查）的稳健性。这些衍生工作共同提升了欧洲就业数据的可发现性与再利用效率。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲十国2008至2025年间按国际劳工组织行业、性别及机构部门划分的就业数据，为劳动力市场动态分析与时间序列预测提供了标准化、高颗粒度的基础资源。在劳动经济学前沿研究中，该数据支持运用机器学习和因果推断方法探究就业结构演变、性别就业差距变迁以及行业间劳动力再配置的深层规律。结合欧洲近年来绿色转型、数字经济发展及后疫情时代就业恢复等热点事件，研究者可借助此数据集量化政策冲击对特定部门性别就业的异质性影响，从而为包容性就业战略的制定与评估提供实证依据。其跨年度序列特性也使得长短期就业趋势的建模得以实现，推动劳动力市场预测研究从宏观总量向细分维度的精细化演进。