electricsheepeurope/europe-ilo-emp-5emp-sex-eco-nb-employment-by-sex-and-economic-activity-19th-icls

该数据集包含来自35个欧洲国家、跨越2014年至2025年的14,925个就业观测数据，涵盖1个具体指标：按性别和经济活动划分的就业——第19届国际劳工统计学家会议（千计）。数据源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经过Electric Sheep Europe重新打包，用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据集包括国家代码、性别分类、经济活动和观测值等列，提供就业统计的详细分解，适用于劳动力市场分析和机器学习应用。This dataset contains 14,925 observations of employment data across 35 European countries, spanning from 2014 to 2025, and covers 1 distinct indicator: Employment by sex and economic activity -- 19th ICLS (thousands). It is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), repackaged by Electric Sheep Europe, and is designed for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. The dataset includes columns such as country codes, sex disaggregation, economic activity classifications, and observed values, providing detailed breakdowns of employment statistics for labor market analysis and machine learning applications.

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REST API直接获取指标EMP_5EMP_SEX_ECO_NB的原始数据，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理。数据筛选范围限定于35个欧洲国家的ISO 3166-1 alpha-3代码，覆盖2014年至2025年的年度观测值，共计14,925条记录。Electric Sheep Europe团队对数据进行了重新封装，保留了源数据的可追溯性标注（如source.label列），确保用户能够清晰知晓每一条观测的数据来源，包括劳动力调查、行政记录等基础数据采集方式。

使用方法

该数据集可借助HuggingFace的datasets库直接加载，通过load_dataset函数一行代码即可获取训练集并转换为Pandas DataFrame，极大简化了数据导入流程。使用者可基于ref_area列轻松筛选特定国家的子集，或利用time和obs_value列绘制单一指标的时间序列图。对于面板数据分析场景，推荐采用pivot_table方法将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，以便进行计量回归或可视化展示。所有数据以Parquet格式存储，保证了高效的读写速度，非常适合用于表格分类、回归分析及时序预测等机器学习任务。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2014年至2025年间收集整理，后经Electric Sheep Europe于2025年重新封装并发布至HuggingFace平台。其核心研究问题聚焦于欧洲35个国家按性别和经济活动划分的就业人数统计（遵循第19届国际劳工统计学家会议标准），以千人为单位。作为ILOSTAT数据库的典型子集，该数据源为劳动经济学、性别平等研究及区域劳动力市场分析提供了关键的基础数据支撑，对评估欧洲就业结构变迁、测算女性劳动参与率以及追踪可持续发展目标中的体面工作指标产生了显著影响，推动了跨国产出可比的劳动统计数据在机器学习与时间序列预测领域的应用普及。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战主要在于：欧洲各国劳动统计口径长期存在差异（如调查方法、行业分类标准不一），导致跨国就业数据的可比性薄弱；同时，传统汇总数据缺乏按性别与经济活动的精细划分，难以支撑针对结构性失业及性别就业鸿沟的深度建模。构建过程中面临的核心挑战包括：跨源数据（劳动力调查、行政记录等）经过ILO统一协调后仍需处理时序断裂（如方法论修订标记）、缺失值及最佳来源选择带来的非均衡面板问题；此外，数据以年度频率发布，限制了月度或季度级高时效性预测任务的实现能力。

常用场景

经典使用场景

在欧洲劳动力市场研究中，该数据集为分析性别与经济活动的交叉关系提供了标准化、跨年度、跨国别的结构化时序数据。研究者常将其用于构建面板数据模型，追踪2014至2025年间35个欧洲国家的就业规模演变，并通过性别分组标签对比男性与女性在不同经济部门的分布差异。经典使用场景包括：计算女性就业集中度指数、评估性别就业缺口在宏观经济冲击前后的变化、以及利用分类变量对服务业与工业等部门的就业弹性进行横向比较。

解决学术问题

该数据集有效解决了欧洲劳动力研究中因数据来源分散、统计口径不一而导致的比较困难问题。它统一采用国际劳工组织第19届国际劳工统计学家会议定义的就业概念，使得跨国的性别—经济部门交叉分析具备严谨的可比性。借助该数据，学者能够探讨性别隔离程度对劳动力市场韧性的影响、经济周期中不同性别就业波动的非对称性，以及制度因素如何调节女性在服务业与制造业中的参与率。这些研究为理解欧洲就业结构性变迁提供了量化依据。

实际应用

在实际应用中，该数据集为欧盟及各成员国劳动部门监测性别平等的季度性进展提供了便捷的参考基准。政策制定者可通过筛选特定国家与行业的数据，快速评估某项就业促进政策对女性或特定经济部门的实际影响。国际组织如性别平等机构也可利用其绘制欧洲女性就业热力图，定位性别鸿沟显著的区域并制定干预措施。此外，数据分析公司可将其整合进劳动力市场报告，为跨国企业的区域招聘策略与人力资本规划提供数据支撑。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲35国2014至2025年间按性别与经济活动划分的就业数据，为劳动经济学领域的前沿研究提供了标准化、高分辨率的时序资料。近期研究趋势日益关注全球供应链韧性、绿色转型对劳动力市场的结构性冲击，以及疫情后就业复苏的性别差异。此数据集通过与国际劳工组织（ILO）最新统计标准的对齐，能够支撑关于灵活就业形态、数字化对传统行业就业替代效应的量化分析，同时为欧盟《欧洲绿色新政》实施中的就业影响评估、女性劳动力参与率与经济增长的跨国产出比较等热点议题，提供可信的实证基础，从而推动基于证据的劳动力政策制定与国际协作。