electricsheepafrica/africa-ilo-pop-3wap-sex-age-tra-nb-youth-working-age-population-by-sex-age-and-forms

该数据集包含非洲28个国家从2012年至2025年的青年工作年龄人口数据，重点关注按性别、年龄和过渡形式分类的统计信息。数据集共有10,238个观测值，涵盖一个主要指标：Youth working-age population by sex, age and forms of transition (thousands)（按性别、年龄和过渡形式分类的青年工作年龄人口，以千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并经过处理以适用于机器学习任务。数据集以表格形式组织，包含国家代码、年份、性别分类、年龄分组、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。数据经过ILO的标准化处理，确保一致性和可追溯性，并附带数据质量说明和用法示例。This dataset contains youth working-age population data for 28 African countries from 2012 to 2025, focusing on statistics disaggregated by sex, age, and forms of transition. It includes 10,238 observations and covers one main indicator: Youth working-age population by sex, age and forms of transition (thousands). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via API and processed for machine learning readiness. Organized in tabular format, the dataset includes fields such as country codes, years, sex classifications, age groups, and observed values, making it suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting. The data is harmonized by ILO for consistency and traceability, with data quality notes and usage examples provided.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库构建，通过REST API接口直接提取指标代码为POP_3WAP_SEX_AGE_TRA_NB的原始数据，并依据ISO 3166-1 alpha-3标准筛选出非洲28个国家的观测记录。ILOSTAT遵循国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，对各国劳动力调查、家庭收入调查等微观数据进行标准化处理，并在source.label字段中标注数据来源以确保可追溯性。数据经过Electric Sheep Africa团队的二次封装，以Parquet格式整合为机器学习就绪的表格数据集，共计10,238条观测，覆盖2012至2025年期间。

特点

该数据集聚焦非洲地区青年劳动年龄人口，按性别、年龄及过渡形式进行精细分层，包含性别（总、男、女）、年龄段（如15-29岁）和过渡形式类型等分类维度。数据来源权威，以ILO选定的最佳来源为准，确保同一国家与年份下使用最可靠的观测值。数据集涵盖28个非洲国家，时间跨度达14年，观测规模介于1万至10万之间，呈现良好的时空覆盖性。同时，数据集标注了观测状态标志和断点注释，便于用户评估数据质量与连续性。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset()函数一键加载该数据集，返回的Datset对象可转换为Pandas DataFrame进行灵活操作。典型使用场景包括：按国家代码过滤特定国家的子集以进行本地化分析；基于时间字段对单一指标进行时间序列可视化；利用pivot_table将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于面板数据建模。此外，数据集天然支持表格分类、回归及时间序列预测任务，可快速用于机器学习模型的训练与评估。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计数据库ILOSTAT发布，经由Electric Sheep Africa团队于2025年重新打包整合至HuggingFace平台。聚焦非洲大陆28个国家的青年劳动适龄人口统计，数据集包含10,238条观测记录，时间跨度覆盖2012年至2025年，核心指标为按性别、年龄及过渡形式划分的青年劳动适龄人口数量（单位：千人）。作为ILOSTAT全球劳动统计体系的重要组成部分，该数据集服务于劳动力市场分析、青年就业政策制定及可持续发展目标（SDGs）监测，为非洲区域的人口结构与劳动供给研究提供了标准化的横向比较基础。数据依托ILO对各国劳动力调查、家计调查等原始微观数据的统一协调与定义标准化，确保了跨国可比性，有力推动了非洲劳动经济学的实证研究进程。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战在于：非洲大陆长期缺乏系统化、标准化且跨国的青年劳动适龄人口细分数据，传统的碎片化统计难以支撑精准的政策评估与跨国对比分析。构建过程中面临的多重挑战包括：1) 数据源异质性——各国劳动力调查方法、问卷设计及统计定义差异显著，ILO需通过国际劳工统计学家会议（ICLS）标准进行艰难协调与质量标记；2) 数据覆盖率不均衡——28个非洲国家中，部分国家观测年份稀疏或数据连续性差，如多哥仅含2012至2014年记录，而赞比亚数据量达1,091条；3) 数据质量标注复杂——观测状态标记如“不可靠”（'U'）及方法修订导致的序列断裂（'Break in series'）需用户在分析中审慎处理；4) 数据整合工程化难度——Electric Sheep Africa团队需要从ILOSTAT的REST API抽取原始数据，过滤地理范围、统一模式、打包为Parquet格式，确保研究者可通过简单的一行代码调用即可获得ML就绪的标准化数据集。

常用场景

经典使用场景

在非洲劳动力市场研究领域，该数据集的核心应用在于剖析青年工作年龄段人口在性别、年龄与过渡形态上的分布格局。研究者常以它为基础，构建时间序列模型以追踪2012至2025年间28个非洲国家青年人口的结构性变迁，或运用面板数据分析不同性别和年龄组别在劳动市场过渡中的差异化路径。其精细的分类维度使得跨国家、跨年度的比较研究成为可能，为理解非洲大陆青年就业与人口动态提供了坚实的数据锚点。

解决学术问题

该数据集有效回应了非洲青年人口研究中长期存在的数据碎片化与标准缺失难题。它整合了国际劳工组织ILOSTAT的官方统计，提供了统一口径的跨国家面板数据，从而支撑对青年劳动市场过渡形态的系统性量化分析。学者可借此探究性别差异、年龄结构对就业过渡的影响，评估不同国家青年融入劳动力市场的进程与障碍，填补了非洲区域宏观比较研究中高粒度时序数据的空白，推动了发展经济学与劳动经济学的交叉实证探索。

衍生相关工作

围绕该数据集，衍生了一系列聚焦非洲劳动力市场的研究工作。部分学者将其与教育、健康等社会经济指标融合，构建综合指数以评估青年发展水平；另一些研究则利用其时间序列特性，结合机器学习方法预测青年人口变化趋势及其对就业的压力。此外，该数据还催生了关于性别不平等与青年工作过渡形态关联的专项分析，以及基于国家聚类方法识别不同劳动力过渡模式类型的探索性工作，这些成果共同丰富了非洲劳动经济学的研究生态。