electricsheepafrica/africa-ilo-emp-5wap-sex-age-rt-employment-to-population-ratio-by-sex-and-age-19th

该数据集包含693个观测值，涉及24个非洲国家，时间跨度为2016年至2025年，主要指标为EMP_5WAP_SEX_AGE_RT，即按性别和年龄划分的就业人口比率（基于第19届国际劳工统计学家会议定义，以百分比表示）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过REST API获取并过滤为非洲国家，涵盖就业统计信息。数据集包含多个列，如国家代码、指标、性别分类、年份和观测值等，适用于表格分类、回归或时间序列预测任务。数据以年度频率发布，经过ILO的标准化处理，并包含数据质量说明和分解维度（如性别）。This dataset contains 693 observations of employment data across 24 Africa countries, spanning 2016 to 2025, with the indicator EMP_5WAP_SEX_AGE_RT—Employment-to-population ratio by sex and age based on the 19th International Conference of Labour Statisticians (%). It is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), retrieved via REST API and filtered for African countries. The dataset includes columns such as country codes, indicators, sex disaggregation, year, and observed values, suitable for tabular classification, regression, or time-series forecasting tasks. Data is annual, harmonized by ILO, and includes quality notes and disaggregation dimensions (e.g., sex).

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集的构建源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT中央统计数据库，通过调用其REST API接口，直接提取‘EMP_5WAP_SEX_AGE_RT’指标数据，并依据ISO 3166-1 alpha-3标准筛选出非洲地区24个国家的观测值。原始数据源自各国劳动力调查、住户收入调查及行政记录，经ILO统计部门依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一归化处理，确保跨国的可比性与一致性。最终由Electric Sheep Africa团队重新封装为Parquet格式，以机器学习就绪的形式呈现，收录了2016年至2025年间共计693条观测记录。

特点

该数据集聚焦于非洲大陆的就业人口比率，按性别与年龄维度细分，涵盖‘总人口’、‘男性’及‘女性’三类性别标识。数据的时间跨度为十年，收录了包括卢旺达、赞比亚、安哥拉在内的24个国家，其中卢旺达和多哥的数据密度最高。每条记录均附有数据来源标签与观测状态标识，如‘序列中断’或‘方法修订’，便于用户评估数据质量。数据集规模小巧（不足1000条），但地域与时间层面的结构化设计使其适用于面板数据分析、时间序列预测及跨区域比较研究。

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-emp-5wap-sex-age-rt-employment-to-population-ratio-by-sex-and-age-19th')`，并利用`.to_pandas()`方法转化为DataFrame进行后续分析。典型应用包括按国家筛选（如`df[df['ref_area'] == 'KEN']`）以聚焦单一区域，或按年份与指标值排序绘制时间序列图。亦可构造国家×年份的透视矩阵，便于观察非洲各国就业比率的变动趋势与横向差异。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年创建，经Electric Sheep Africa重新打包后发布于HuggingFace平台，聚焦非洲24个国家2016至2025年间就业人口比率（按性别与年龄分列，依据第19届国际劳工统计学家会议定义）。作为ILOSTAT数据库的子集，其核心研究问题在于提供标准化、可追踪的劳动力市场指标，以支持非洲区域就业结构分析、性别平等评估及可持续发展目标（SDGs）中体面工作的量化监测。该数据集通过整合各国劳动力调查等官方数据源，弥补了非洲就业统计碎片化的短板，成为研究非洲劳动力转型与政策制定的重要基准资源。

当前挑战

数据集面临多重挑战：首先，非洲许多国家缺乏高频次、标准化的劳动力调查，导致数据覆盖存在时空断层（如布基纳法索等9国仅有个别年份记录），部分观测值因方法论修订（如‘系列断裂’标记）需审慎解读；其次，构建过程中需协调各国数据源的分类差异（如年龄分段、性别分组）、异常值标记（如‘临时值’状态）及ILO对‘最佳来源’的遴选规则，确保时间序列的可比性；此外，跨年度数据的质量波动（如2020年新冠疫情期间调查中断）与后续年度的样本非均衡性，增加了劳动力市场动态推断的复杂性。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于非洲24个国家2016至2025年间按性别与年龄分层的就业人口比率，共收录693条观测值。其经典使用场景在于为劳动力市场研究提供标准化的跨国家、跨时间序列数据，尤其适用于分析非洲大陆不同性别与年龄群体在就业参与方面的动态变化。研究者可借助此数据构建面板数据模型，探索经济发展、政策干预或社会变迁对就业结构的差异化影响，从而揭示区域劳动力市场的内在规律与异质性特征。

衍生相关工作

围绕该数据集，已衍生出一系列典型研究工作与工具实践。研究者常将其与ILOSTAT其他指标（如失业率、非正规就业比例）联合分析，构建非洲劳动力市场的多维度画像。在机器学习领域，该数据被用于训练时序预测模型，以推演未来就业趋势。此外，Electric Sheep Africa团队对数据的标准化重封装，极大降低了数据获取与预处理门槛，促进了开源社区中面向非洲的劳动力分析仪表盘与可视化应用的开发，成为连接原始统计资料与下游应用的桥梁。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲24国2016至2025年间按性别和年龄分层的就业人口比率，作为国际劳工组织ILOSTAT的官方数据，其核心价值在于追踪非洲劳动力市场的结构性变迁。当前前沿研究正利用这些时序观测，结合性别维度与年龄分组，剖析后疫情时代非洲就业复苏的非对称性，尤其关注青年与女性群体的脆弱性。随着2025年非洲大陆自贸区（AfCFTA）深化推进，该数据集为量化区域一体化对正规与非正规就业的异质性冲击提供了基准参照，亦为联合国2030年可持续发展目标中“体面工作”（SDG 8）的监测评估注入了精细化的实证支撑。