electricsheepafrica/africa-ilo-pop-xvol-age-vol-rt-volunteer-rate-by-age-and-type-of-volunteer-work

该数据集包含来自ILOSTAT（国际劳工组织统计数据库）的非洲国家按年龄和志愿工作类型划分的志愿者率统计数据，涵盖4个非洲国家（南非、佛得角、肯尼亚、塞拉利昂），时间跨度为2010年至2023年，包含39个观测值和1个核心指标（志愿者率）。数据以表格形式组织，包含国家代码、国家名称、数据源、指标代码、分类变量（如年龄组和志愿工作类型）、年份、观测值等列，适用于表格分类、回归或时间序列预测任务。数据集由Electric Sheep Africa重新打包，旨在为非洲提供统一的机器学习就绪数据层。A dataset containing volunteer rate statistics by age and type of volunteer work for African countries, sourced from ILOSTAT (International Labour Organizations statistics database). It covers 4 African countries (South Africa, Cape Verde, Kenya, Sierra Leone) from 2010 to 2023, with 39 observations and 1 core indicator (volunteer rate). The data is organized in tabular format, including columns such as country code, country name, data source, indicator code, classification variables (e.g., age group and type of volunteer work), year, observed value, etc. It is suitable for tabular classification, regression, or time-series forecasting tasks. The dataset is repackaged by Electric Sheep Africa as part of a unified, ML-ready data layer for Africa.

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数据库，通过其REST API直接获取指标POP_XVOL_AGE_VOL_RT的原始数据，并依据非洲国家ISO3代码进行地理过滤。数据经过ILO基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义的统一化处理，确保不同来源调查微观数据的可比性，同时保留source.label字段以追溯数据来源。最终由Electric Sheep Africa完成重新封装，形成包含39条观测值、覆盖4个非洲国家、时间跨度为2010至2023年的表格数据。

特点

数据集聚焦非洲地区志愿服务参与率，以年龄和志愿服务类型作为分类维度，提供精细化的性别、年龄组别及工作类型的拆解信息。其核心特色在于数据来源权威、结构规范，每个观测点均标注了原始调查来源与ILO计算说明，便于用户评估数据质量。此外，数据集采用CC-BY-4.0许可协议，兼具开放性与可追溯性，为非洲劳动力市场及非有偿劳动研究提供了可靠的数据基础。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库直接加载该数据集，例如执行`load_dataset("electricsheepafrica/africa-ilo-pop-xvol-age-vol-rt-volunteer-rate-by-age-and-type-of-volunteer-work")`，转换至Pandas DataFrame后进行探索性分析。支持按国家、指标或年份筛选子集，亦可利用`pivot_table`构建国家-年份矩阵以便进行时间序列对比，具体操作可参考README中的代码示例。

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（ILOSTAT）于2023年整理发布，后经Electric Sheep Africa团队重新封装并托管于HuggingFace平台。数据集聚焦非洲四国（南非、佛得角、肯尼亚、塞拉利昂）2010至2023年间不同年龄与志愿工作类型下的志愿者参与率，旨在揭示非洲大陆非正规经济中无偿劳动的结构性特征。作为全球劳动统计权威来源ILOSTAT的子集，该数据为研究非洲劳动力市场中的志愿行为、性别与年龄差异、以及可持续发展目标中体面劳动指标提供了稀缺且规范的时间序列基础，对发展中国家劳动政策分析与跨区域比较研究具有重要支撑作用。

当前挑战

该数据集面临的挑战首先来源于领域问题：志愿工作属无偿劳动范畴，在非洲国家往往缺乏系统的官方调查与统一计量标准，导致数据稀疏且国别覆盖不均——仅四国拥有可比较的观测值，且南非占据近70%的样本量，严重限制了区域代表性。其次，构建过程中面临数据整合瓶颈：原始数据需从ILOSTAT REST API按国家与年份逐条提取，再依据ICLS定义对多来源调查微观数据进行再编码，分字段（如年龄分段与志愿类型分类）的匹配与归一化极易引发语义歧义。此外，观测年限不连续（肯尼亚仅2016年数据）、分类注释字段存在缺失（如classif1.label部分为空），进一步增加了时间序列建模与机器学习的预处理难度。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了2010至2023年间非洲四个国家（南非、佛得角、肯尼亚、塞拉利昂）的志愿服务率数据，涵盖不同年龄段与志愿服务类型。经典使用场景包括开展跨国的志愿服务参与率比较分析，探索非洲国家志愿服务行为的年龄分布特征与时间变化趋势。研究者可借助该数据集进行时间序列建模，预测特定国家不同年龄群体的志愿服务率演变，或作为面板数据分析的样本，评估社会经济因素对志愿劳动参与的潜在影响。其结构化的分类变量（如年龄组、志愿服务类型）也为经济学与劳动社会学中的群体差异研究提供了微观数据支撑。

实际应用

在实际应用方面，该数据集可服务于国际组织与非政府组织的政策评估与项目规划。例如，基于不同年龄段的志愿服务率，公益机构可精准设计面向青年或老年群体的志愿者招募策略；政府劳动部门可结合数据中标注的统计来源，识别国家统计体系中志愿服务指标的采集盲区，进而优化劳动力调查问卷设计。此外，由于数据经过ILO统一协整处理且遵循CC-BY-4.0许可，研究者可在商业报告、社会责任评估或跨国比较研究报告中直接引用，降低数据清理与标准化的前期成本。

衍生相关工作

该数据集在开源生态与非洲专题研究中已衍生出若干有价值的工作。首先，Electric Sheep Africa项目将其重新打包为HuggingFace上的机器学习就绪格式，使得后续研究者可无缝集成至数据管道，催生了针对非洲国别分类或时间序列预测的基线模型。其次，由于数据保留了原始ILOSTAT标识符和来源标签，为元数据溯源研究提供了参考范式。此外，研究者可基于该数据集构建融合经济指标的面板数据库，探索志愿服务率与城镇化率、青年失业率等变量之间的关联，推动非洲劳动经济学中非正式部门研究的定量化纵深发展。