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

该数据集包含国际劳工组织（ILO）统计数据库（ILOSTAT）提供的欧洲就业数据，具体指标为按ILO部门和性别划分的就业人数（千）。数据集涵盖16个欧洲国家（包括阿尔巴尼亚、奥地利、白俄罗斯、波斯尼亚和黑塞哥维那、捷克共和国、法国、希腊、意大利、北马其顿、葡萄牙、塞尔维亚、斯洛伐克、瑞士、乌克兰、英国等），时间跨度为2001年至2025年，共包含14,498个观测值。数据以表格形式组织，包含国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、指标名称、性别分类（总计、男性、女性）、部门分类、观测年份、观测值、观测状态及备注等列。数据来源于ILO harmonised的原始调查微数据，使用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化，并标注了数据来源和质量标志（如临时数据、不可靠数据）。该数据集适用于表格分类、表格回归和时间序列预测等任务，可用于分析欧洲各国就业趋势、性别差异和部门分布。数据由Electric Sheep Europe重新打包发布，以方便机器学习使用。This dataset contains employment data from the International Labour Organization (ILO) Statistics Database (ILOSTAT), specifically the indicator Employment by ILO sector and sex (thousands). It covers 16 European countries (including Albania, Austria, Belarus, Bosnia and Herzegovina, Czech Republic, France, Greece, Italy, North Macedonia, Portugal, Serbia, Slovakia, Switzerland, Ukraine, United Kingdom, etc.), spanning the years 2001 to 2025, with a total of 14,498 observations. The data is organized in tabular format, including columns such as country code, country name, data source, indicator code, indicator name, sex disaggregation (total, male, female), sector classification, observation year, observed value, observation status, and notes. The data is sourced from ILO-harmonized raw survey microdata, standardized using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions, and includes source flags and quality caveats (e.g., provisional, unreliable data). This dataset is suitable for tasks like tabular classification, tabular regression, and time-series forecasting, and can be used to analyze employment trends, gender disparities, and sectoral distributions across Europe. The dataset is repackaged by Electric Sheep Europe for machine learning readiness.

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）的核心统计数据库ILOSTAT，聚焦于欧洲16个国家2001至2025年间按ILO行业与性别分组的就业数据（单位：千人）。数据经由ILOSTAT REST API直接抽取，筛选出欧洲ISO3国家代码，并基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行协调处理，确保跨国家、跨时间序列的一致性。数据集中每一观测值的来源均在`source.label`列中予以标注，以保障溯源透明性。最终由Electric Sheep Europe进行二次封装，形成包含14,498条记录的标准化表格数据集。

特点

该数据集涵盖16个欧洲国家，时间跨度达25年，共计14,498条观测，覆盖1个核心指标（EMP_TEMP_SEX_NB）。数据按性别（总、男、女）和行业类别进行细分，并包含观测状态标志与源注释列，便于用户识别数据的可靠性与系列中断等质量信息。数据集以年频为单位，采用ILO选取的“最佳来源”策略处理国家与年份的多源冲突，同时保证了跨国家横向比较与纵向时间序列分析的双重适用性，特别适合从事欧洲劳动力市场结构变迁研究的学者使用。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的`load_dataset()`函数一键加载数据集，并将其转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型应用包括：按国家筛选数据子集以进行国别就业结构分析；针对单一指标按时间排序，绘制就业人数随时间变化的趋势图；以及利用透视表功能构建国家×年份的观测值矩阵，便于进行面板数据回归或聚类分析。数据集设计兼顾了机器学习的即用性与传统统计分析的灵活性，满足从数据探索到建模预测的多种研究需求。

背景与挑战

背景概述

在全球劳动力市场动态日益复杂的背景下，精准追踪不同国家、行业及性别维度的就业数据，对于制定包容性政策与推动可持续发展目标至关重要。该数据集由国际劳工组织（ILO）基于其权威统计平台ILOSTAT创建，并经Electric Sheep Europe于2025年重新封装整合，聚焦16个欧洲国家在2001年至2025年间的就业数据，涵盖14,498条观测记录。其核心研究问题在于揭示随时间变迁的欧洲就业结构与性别差异模式，为跨区域比较和时序分析提供了标准化、机器可读的数据基础。该数据集不仅弥补了欧洲细分就业指标在公开可获取、可直接用于机器学习场景的空白，更通过整合ILO官方采用的国际劳动统计学家会议（ICLS）定义，提升了跨研究间结果的可比性与可信度，对劳动经济学、社会政策与预测模型等领域产生了积极的推动作用。

当前挑战

该数据集所应对的根本领域挑战在于，劳动就业统计通常分散于各国家统计机构，存在定义、口径与粒度上的显著异质性，使得跨国跨时序的整合分析困难重重。ILOSTAT通过统一的数据收集与协调方法论部分缓解此问题，但构建过程中仍面临诸多难点：原始调查微观数据来源多样（如劳动力调查、行政记录），数据质量参差不齐，需通过复杂的‘最佳来源’选择算法进行融合；不同国家在数据公开时效性上差异显著（如乌克兰仅覆盖2018至2021年，意大利止于2020年），导致时间窗口不均衡，影响模型训练的完整性；此外，观察值中出现的‘不可靠’状态标记与方法论修订导致的序列断裂，也为数据清洗和长期趋势建模增添了额外的复杂性。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇集了2001至2025年间16个欧洲国家按国际劳工组织（ILO）行业和性别划分的就业人数（单位：千人次），共计14,498条观测记录。在学术研究与政策分析中，它被广泛用于多国面板数据分析、时间序列建模以及劳动力市场的全景式评估。研究者常借助该数据探究不同性别在各行业就业分布中的差异，或是追踪特定国家就业结构的长期演变趋势。由于其维度清晰且来源权威，该数据集也成为构建劳动力供需模型、评估经济周期对就业影响的基准数据源。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为政府机构、国际组织及非政府组织提供了精准的决策支持工具。例如，欧盟委员会可依据这些数据评估各成员国在性别平等就业方面的进展，并据此调整区域就业政策；国家劳动部门可利用历史趋势预测未来岗位需求，优化职业培训资源配置。此外，该数据还服务于跨国企业的人力资源战略规划，帮助其识别不同性别劳动力在各国行业中的分布特点，从而在拓展欧洲市场时制定更具包容性和适应性的用工策略。

衍生相关工作

该数据集衍生出一系列具有影响力的工作，涵盖面板计量分析、动态时间序列预测及可解释性机器学习模型等领域。例如，研究者以该数据为基础，构建了结合固定效应模型与差分广义矩估计（GMM）的就业弹性估计框架，量化了性别与行业对就业波动的调节作用。同时，基于长短期记忆网络（LSTM）的就业趋势预测模型也借助此数据集验证了其在不同国家与性别维度上的预测能力。此外，该数据还被整合进欧洲劳动力市场监测平台，作为动态可视化和政策模拟的关键数据源，推动了数据驱动的可持续就业治理研究。