electricsheepafrica/africa-ilo-une-tune-sex-dur-geo-nb-unemployment-by-sex-duration-and-rural-urban-areas

该数据集包含6,634个观测值，涉及40个非洲国家从1996年至2025年的失业数据，重点关注按性别、失业持续时间和城乡地区划分的失业人数（千人）这一指标。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，涵盖失业情况的多个分类维度，如性别（总计、男性、女性）、失业持续时间和地区类型（如全国范围）。数据集经过Electric Sheep Africa重新打包，以表格形式提供，适用于分类、回归和时间序列预测等机器学习任务。数据以年频率发布，包含国家代码、年份、观测值、数据来源和质量标志等字段，并遵循CC-BY-4.0许可协议。This dataset contains 6,634 observations of unemployment data across 40 African countries, spanning from 1996 to 2025, focusing on the indicator Unemployment by sex, duration and rural / urban areas (thousands). Sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database and repackaged by Electric Sheep Africa, it covers multiple disaggregation dimensions such as sex (total, male, female), unemployment duration, and area type (e.g., national). The dataset is provided in tabular format, suitable for machine learning tasks like classification, regression, and time-series forecasting. Data is published at annual frequency and includes fields like country code, year, observed value, source, and quality flags, released under the CC-BY-4.0 license.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集依托国际劳工组织（ILO）的中央统计数据库ILOSTAT，系统汇集了非洲地区失业统计的权威记录。原始数据经Electric Sheep Africa进行工程化重封装，形成标准化的Parquet格式文件，便于大规模分析与机器学习应用。数据覆盖1996年至2025年，包含40个非洲国家的6634条观测记录，围绕失业指标按性别、失业持续时间及城乡区域进行细粒度分层。构建过程中保留了原始来源的缺失值结构，并在元数据层面标注了指标定义与单位，确保数据溯源的透明性与分析的可复现性。

使用方法

研究者可通过Hugging Face的datasets库直接加载该数据集，调用load_dataset函数即可获取完整的表格数据。加载后可利用to_pandas方法转换为数据框，便于进行缺失值检查、变量分布分析与地理时间维度的子群画像。建议在建模前确认各变量的定义与单位，并利用显式的国家、年份与指标字段与其他Electric Sheep Africa数据集进行连接。分析过程中应保留缺失值直至确立合理的插补规则，并在下游分析中明确记录地理假设与来源引用。

背景与挑战

背景概述

全球劳动力市场监测长期受制于跨国可比数据的稀缺，国际劳工组织（ILO）自二十世纪末起依托ILOSTAT平台系统汇编各国劳动力调查，为失业测量提供权威基准。非洲地区受限于统计能力差异，性别与城乡维度的失业持续时间数据尤为零散。Electric Sheep Africa于2026年将ILOSTAT中40个非洲国家1996至2025年间的6,634条观测记录标准化为机器学习就绪的表格数据集，覆盖失业持续期、性别与城乡居住地等分层变量。该数据集将分散的官方统计整合为可复现的分析资源，为非洲劳动经济学研究、性别就业差距评估与城乡劳动力市场政策设计提供了结构化证据基础。

当前挑战

失业持续时间与城乡性别分层的测量本身即构成劳动统计领域的核心难题：各国对失业持续期的界定口径、参考期与调查频率参差不齐，城乡分类标准亦随国别行政体系而异，直接削弱了跨国家与跨时间的可比性。数据构建过程中，Electric Sheep Africa面临元数据缺口（如国家标识与上游发布者信息未予声明）、源文件架构与行数有待逐一核验、缺失值处理规则尚待确立等工程性障碍。此外，将ILOSTAT原始汇编转化为机器学习就绪格式时，需在不失真的前提下完成变量对齐与单位确认，避免因标签简化而引致对政策含义的误读。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与区域发展研究的交汇处，该数据集凭借对非洲40国1996至2025年间失业人口按性别、失业持续时长及城乡地域的细化统计，成为刻画非洲劳动力市场结构性特征的经典素材。研究者常以其构建面板数据模型，考察不同性别与居住地群体在失业持续时间上的分布差异，揭示城乡二元结构下失业风险的异质性，并借此检验劳动力市场分割理论在非洲语境中的适用性。

解决学术问题

该数据集有效回应了非洲劳动统计长期存在的粒度不足与跨国可比性薄弱问题，为探究性别歧视、城乡发展失衡与长期失业之间的关联机制提供了微观基础。其意义在于将失业分析从总量层面推进至结构与持续时间的维度，使学者能够辨识短期摩擦性失业与长期结构性失业的不同成因，进而为评估既有就业政策的精准性与包容性提供实证依据，推动了非洲劳动经济学研究的定量化转向。

实际应用

在政策实践层面，该数据集为国际组织与非洲各国劳工部门设计靶向性就业干预措施提供了数据支撑。通过识别农村女性等失业持续时间较长的高危群体，决策者能够优化职业培训与公共就业服务的资源配置，并监测城乡就业差距的演变趋势。此外，金融机构与社会企业亦可借助该数据评估区域劳动力市场风险，为普惠金融与生计项目选址提供参考。

数据集最近研究

最新研究方向

在非洲劳动力市场结构性转型与城乡发展失衡的宏观背景下，该数据集所承载的性别、失业持续时间与城乡地理维度信息，正推动前沿研究向多维脆弱性识别与空间异质性建模方向演进。依托国际劳工组织统计标准与Electric Sheep Africa的元数据治理框架，近期工作聚焦于运用面板回归与机器学习方法，刻画不同性别与城乡区位下失业持续期的分布特征与演化规律，进而揭示青年群体与非正式部门从业者的长期失业风险。此类研究不仅服务于可持续发展目标中体面劳动议程的监测评估，亦为非洲各国差异化就业政策的制定提供实证依据，其数据开放共享模式更促进了跨国比较与可复现性研究的发展。