electricsheepasia/asia-ilo-pop-3wap-sex-age-trs-nb-youth-working-age-population-by-sex-age-and-stages

该数据集来自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，由Electric Sheep Asia重新打包发布。它包含了亚洲17个国家（如塞浦路斯、巴基斯坦、韩国、约旦等）从1999年到2025年的青年工作年龄人口数据，共有4,842个观测值。数据集聚焦于一个核心指标：POP_3WAP_SEX_AGE_TRS_NB，即按性别、年龄和过渡阶段划分的青年工作年龄人口（以千计）。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、性别分类、年龄分类、过渡阶段分类、观测年份、观测值、观测状态和相关备注等列。数据来源于国家劳动力调查、家庭收入调查等，并经过ILO的标准化处理，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据集遵循CC-BY-4.0许可证，旨在为机器学习研究提供亚洲地区的标准化人口统计数据。This dataset is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO) and repackaged by Electric Sheep Asia. It contains 4,842 observations of youth working-age population data across 17 Asian countries (e.g., Cyprus, Pakistan, South Korea, Jordan) spanning 1999 to 2025. The dataset focuses on one core indicator: POP_3WAP_SEX_AGE_TRS_NB, which represents youth working-age population by sex, age, and stages of transition (in thousands). The data is organized in a tabular format with columns including country code, country name, data source, indicator code, sex classification, age classification, transition stage classification, observation year, observed value, observation status, and related notes. Data is derived from national labour force surveys, household income surveys, and other sources, harmonized by the ILO, and is suitable for tasks such as tabular classification, regression, and time-series forecasting. The dataset is licensed under CC-BY-4.0 and aims to provide standardized population statistics for Asia in a machine learning-ready format.

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核心统计数据库，经由Electric Sheep Asia团队重新封装整理而成。数据通过调用ILOSTAT REST API，直接提取了指标代码为POP_3WAP_SEX_AGE_TRS_NB的原始数据，并依据亚洲地区的ISO 3166-1 alpha-3国家代码进行了地域筛选。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义，对各国劳动力调查、家庭收入调查等微观数据进行了标准化处理，从而保证了跨国数据的可比性和一致性。数据以Parquet格式存储，并整合为HuggingFace Datasets的标准格式，便于研究者直接调用。

特点

本数据集聚焦于亚洲17个国家1999年至2025年间的青年劳动适龄人口数据，共包含4,842条观测记录。其核心特点在于精细的多维度分类结构，涵盖性别（男性、女性、总计）和年龄组（如15-29岁）以及过渡阶段（如在校、就业或失业）等信息。每条记录均附有数据来源标签和观测状态标记（如不可靠、初步值），确保了数据溯源的可追踪性。此外，数据集严格遵循CC-BY-4.0许可协议发布，且由ILO官方提供质量控制的“最佳来源”筛选，极大提升了数据在劳动经济学与人口统计学研究中的权威性。

使用方法

研究者可通过HuggingFace Datasets库中的load_dataset()函数一键加载该数据集，并直接转换为Pandas DataFrame进行操作。常用的分析流程包括：按国家代码过滤特定国家的时间序列数据，利用indicator列筛选特定指标进行趋势绘图，以及通过pivot_table函数将数据重塑为国家×年份的矩阵形式。此外，数据集支持基于性别、年龄或过渡阶段等分类变量的子集提取，适用于构建回归模型、时间序列预测或分类任务。引用时需同时注明ILO原始数据和Electric Sheep Asia的封装工作。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）旗下的ILOSTAT数据库于2025年创建，并由Electric Sheep Asia重新打包发布于HuggingFace平台。ILOSTAT作为全球劳动统计领域的权威数据来源，长期致力于整合各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等多元数据。该数据集聚焦亚洲17个国家1999至2025年间青年劳动年龄人口（按性别、年龄及过渡阶段划分）的观测值，共计4842条记录，核心研究问题在于揭示亚洲地区青年人口在从教育向劳动力市场过渡阶段的结构性分布。其对劳动经济学、人口统计学及相关政策研究具有重要推动力，为跨国比较和时间序列分析提供了标准化、机器可读的数据基础。

当前挑战

该数据集所应对的领域问题核心在于亚洲青年人口统计数据的碎片化与非标准化，不同国家在调查方法、年龄分组及过渡阶段定义上的显著差异常导致跨国可比性不足。构建过程中面临的挑战包括：原始数据来源多样，需从各国劳动力调查、学校到工作过渡调查等异构系统中提取并统一至ILOSTAT框架；数据质量参差不齐，部分观测值因样本量小或方法变更被标记为不可靠，需通过观测状态标志进行区分；年度频率数据无法捕捉季度或月度波动，限制了高分辨率时序分析的可能性；此外，不同数据源对同一国家-年份组合的最佳来源选择规则增加了处理的复杂性。

常用场景

经典使用场景

该数据集广泛用于分析亚洲17个国家1999年至2025年间青年劳动适龄人口的数量及其按性别、年龄和过渡阶段的分布。研究者常借助该数据集构建面板数据模型，探究青年人口在不同生命阶段（如从学校到职场的过渡）中的结构性变化。经典使用场景包括运用时间序列回归、聚类分析或描述性统计，揭示人口变动的长期趋势与区域差异，从而为劳动经济学与人口社会学领域的学术探索提供坚实的数据支撑。

实际应用

在实际应用中，该数据集被国际组织、政府机构及非政府组织用于监测和制定劳动就业政策。例如，可基于数据识别青年在过渡各阶段面临的瓶颈，从而设计有针对性的职业培训、教育衔接与就业援助计划。企业也可借助其洞察区域劳动力供应潜力，优化人力资源配置。此外，数据集还支持可持续发展目标（SDG）中关于体面工作和经济增长指标的跟踪评估，助力政策干预的精准化与动态调整。

衍生相关工作

基于此数据集衍生的工作主要集中于构建预测模型和复合指标体系。其中，代表性的工作包括利用机器学习算法预测青年人口流动趋势，整合多源数据构建劳动力市场脆弱性指数，以及将过渡阶段数据与宏观经济指标关联，评估青年就业政策的效果。此外，该数据集还常与教育、健康等主题的数据融合，形成跨学科分析框架，催生了一系列关于青年就业质量与人力资本回报的高质量研究论文与报告。