electricsheepasia/asia-ilo-pop-3ted-sex-ocu-nb-youth-transited-by-sex-and-occupation-thousands

该数据集名为按性别和职业划分的青年过渡人数（千计）| 亚洲（ILOSTAT），包含4,302个观测值，覆盖17个亚洲国家（如塞浦路斯、巴基斯坦、韩国等），时间跨度为1999年至2025年。数据集聚焦于从学校到工作过渡主题，核心指标为POP_3TED_SEX_OCU_NB，用于衡量按性别和职业划分的青年过渡人数（以千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，通过API获取并经过标准化处理，包含国家代码、年份、性别分类、观测值等字段，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据集以CC-BY-4.0许可证发布，由Electric Sheep Asia重新打包，旨在为亚洲地区提供机器学习就绪的数据层。This dataset is named Youth transited by sex and occupation (thousands) | Asia (ILOSTAT) and contains 4,302 observations across 17 Asia countries (e.g., Cyprus, Pakistan, South Korea), spanning the years 1999 to 2025. It focuses on the School-to-work transition topic, with the core indicator POP_3TED_SEX_OCU_NB measuring youth transited by sex and occupation in thousands. The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via API and harmonized, including fields such as country code, year, sex disaggregation, and observed values. It is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. The dataset is released under the CC-BY-4.0 license and repackaged by Electric Sheep Asia to provide a unified, ML-ready data layer for Asia.

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，聚焦于亚洲地区青年按性别和职业分类的学校向工作过渡情况。数据通过ILOSTAT的REST API直接获取，具体指标为POP_3TED_SEX_OCU_NB，并以ISO3国家代码筛选出涵盖17个亚洲国家的观测值。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义对原始调查微观数据进行统一协调，并在source.label列中标注数据来源以确保可追溯性。最终数据集包含4,302条观测记录，时间跨度为1999年至2025年。

特点

该数据集的核心特点在于其精细的多维分类结构。除基本的国家、年份和观测值外，还包含性别（总、男、女）和职业技能等级等细分维度，能够支持更深入的分组分析。数据列中保留了来源、观测状态及标注信息（如方法修订或数据不可靠），为用户提供了透明度与质量评估依据。此外，数据覆盖了塞浦路斯、巴基斯坦、韩国等多样化的亚洲经济体，兼顾了区域代表性，适用于跨国比较或时间序列建模等任务。

使用方法

本数据集以HuggingFace Datasets格式发布，可通过load_dataset()函数便捷加载并转换为Pandas DataFrame。用户可基于ref_area列按国家筛选，或利用indicator列聚焦于特定指标进行时间序列分析。例如，通过pivot_table方法可将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于面板数据分析。数据集的列定义清晰，包含字符串与浮点数类型，适合直接用于表格分类、回归或时间序列预测等机器学习任务。建议使用前关注obs_status列以识别数据质量标记，并在研究中引用原始ILO来源及Electric Sheep Asia的再封装版本。

背景与挑战

背景概述

在全球劳动市场日益复杂且青年就业问题备受关注的背景下，国际劳工组织（ILO）构建了ILOSTAT数据库，并从中衍生出针对亚洲地区的青年就业转型数据集。该数据集由Electric Sheep Asia于2025年重新打包整理，涵盖了1999年至2025年间17个亚洲国家的4,302条观测记录，聚焦于按性别和职业划分的青年从学校向工作过渡的规模（以千人为单位）。其核心研究问题在于量化亚洲青年在劳动力市场中的结构性转变，为劳动经济学、人口统计学及可持续发展目标（SDG）中的体面工作指标提供数据支撑。这一数据集极大地推动了区域劳动市场研究的精细化和可比性，成为政策制定者与学者分析青年就业趋势的关键工具。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于应对青年就业转型研究中长期存在的数据碎片化与可比较性不足的挑战，特别是针对亚洲地区不同统计体系下的劳动指标整合难题。具体而言，领域挑战包括：1) 各国劳动调查在定义、时间跨度和分类标准上的异质性，导致跨国比较困难；2) 数据质量参差不齐，观测值存在不可靠标记（如obs_status为'U'）和系列中断（如note_indicator标注的方法修订），需谨慎处理。构建过程中的挑战则体现为：1) 从ILOSTAT REST API抽取并过滤亚洲国家代码时，需应对不同来源数据的兼容性与缺失值问题；2) 在整合多源微观数据时，需遵循国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行协调，并追溯来源标签以确保可溯源性，这增加了数据清洗与验证的复杂度。

常用场景

经典使用场景

在全球劳动经济学与发展研究的交汇处，亚洲地区青年从校园迈向职场的过渡问题始终是各国政策制定者与学术界的关注焦点。该数据集汇集了来自国际劳工组织ILOSTAT的官方统计资料，覆盖1999至2025年间17个亚洲国家的青年按性别与职业分类的过渡人数数据，共计4,302条观测记录。其最经典的使用场景在于构建时间序列模型与面板数据模型，以追踪亚洲各国青年就业过渡的长期演变趋势，并借助性别与职业维度进行精细化分组分析，从而揭示不同国家在青年就业支持政策上的阶段性成效与结构性差异。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生的经典工作集中在劳动力市场预测模型与技能匹配分析两大领域。研究人员已将其与ILOSTAT的其他劳动力调查指标相结合，构建了多层次的劳动供给与需求预测系统，用于模拟亚洲各国在面对技术变革或外部经济冲击时的青年就业变化路径。同时，基于性别与职业的交叉分解视角，一系列研究探讨了职业分层与教育回报率的动态关系，催生了评估青年从低技能向高技能职业转移概率的生存分析模型。这些工作不仅深化了对亚洲劳动力市场结构转型的理解，也为后续开发智能化就业决策支持工具奠定了方法论基础。

数据集最近研究

最新研究方向

当前，该数据集聚焦于亚太地区青年从学校到职场的过渡过程，探讨性别与职业双重维度下的就业转化率。结合全球对青年就业质量与劳动力市场韧性的关注，研究前沿正借助ILOSTAT历年面板数据，剖析亚洲国家在经济增长放缓、新冠疫情影响及技能错配背景下，青年间性别差异化职业流动路径。该数据集提供的按性别与职业分类的年度观测数据，为评估受教育青年是否顺利进入与其技能匹配的岗位、以及分析服务业与制造业吸纳青年劳动力的结构性差异提供了实证基础。其意义在于，助力国际劳工组织、发展机构与各国政府识别政策盲点，推动包容性就业政策的精细化设计，实现体面劳动与可持续发展目标。