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

该数据集包含亚洲17个国家从1999年至2025年的10,399个观测值，核心指标为青年工作年龄人口按性别、年龄和过渡形式分类（千计）。数据来源于国际劳工组织（ILOSTAT）数据库，通过API获取并过滤为亚洲国家。数据集采用表格格式，包含国家代码、指标代码、性别分类（如总计、男性、女性）、年龄分类、观测年份和数值等列，用于分析青年人口在劳动力市场中的过渡情况。数据覆盖了亚洲多个国家，如塞浦路斯、巴基斯坦、韩国等，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 10,399 observations of population data across 17 Asia countries, spanning 1999 to 2025, covering 1 distinct indicator: Youth working-age population by sex, age and forms of transition (thousands). The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), retrieved via API and filtered to Asia country codes. It is in tabular format with columns such as country code, indicator, sex disaggregation, age classification, observation year, and value, focusing on youth labour market transitions. The dataset is repackaged by Electric Sheep Asia for ML-ready use.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集基于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库构建，通过REST API接口直接拉取指标代码为POP_3WAP_SEX_AGE_TRA_NB的原始数据，并依据亚洲地区的ISO3国家代码进行筛选。数据经过ILO统计部门的统一协调处理，遵循国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义标准，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整合。最终由Electric Sheep Asia团队将清洗后的数据打包为Parquet格式，发布至HuggingFace平台，以支持便捷的机器学习应用。

特点

数据集包含17个亚洲国家从1999年至2025年共计10,399条观测记录，覆盖了按性别、年龄及过渡形式分层的青年劳动适龄人口统计指标。其核心变量提供了详尽的分类维度，包括性别（总人口、男性、女性）、年龄分段（如15–29岁）以及过渡形式类别，同时附带了数据来源标签和观测状态标志，便于用户评估数据质量。这一设计使得研究者能够深入剖析不同亚群的人口结构特征，适用于时间序列分析与面板数据建模。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库直接加载数据集，使用`load_dataset`函数即可获取训练集并将其转换为Pandas DataFrame进行后续分析。加载后的数据支持按国家代码筛选特定区域的子集，也可按时间序列对单一指标进行可视化。此外，用户可借助`pivot_table`方法将数据重塑为国家×年份的矩阵格式，便于进行跨国的横向对比与回归分析。该数据集覆盖了分类、回归与时间序列预测等多种任务类型，为劳动经济学与人口学研究提供了标准化的数据基础。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库于2025年构建，并经Electric Sheep Asia重新打包发布，聚焦于亚洲17个国家1999至2025年间按性别、年龄和过渡形式划分的青年工作年龄人口数据。作为全球劳动统计的权威来源，ILOSTAT整合了各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录，依据国际劳工统计学家会议标准进行数据协调，旨在为区域劳动市场分析提供细粒度的时间序列基础。该数据集收录了10,399条观测值，覆盖了塞浦路斯、巴基斯坦、韩国等国家，现已在HuggingFace平台以机器学习就绪格式开放，极大便利了亚洲劳动力转型、青年就业模式及人口结构演变等领域的定量研究。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战在于青年工作年龄人口的精细化刻画，传统宏观统计常忽略性别、年龄与就业过渡形式间的交互效应，难以揭示亚洲多元经济体中青年从学校到职场转型的动态过程。构建过程中的挑战则体现在多源异构数据的整合与质量管控上，ILOSTAT需要协调17国不同统计体系与调查年份，处理因方法论修订导致的数据序列断裂（如note_indicator字段标注），并对不准确或临时性观测值进行标记。此外，数据的时间颗粒度为年度，无法捕捉年内季节性波动，而部分国家或年龄组的稀疏样本（如孟加拉国仅119条）限制了子群体分析的统计效力。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了1999年至2025年间亚洲17个国家的青年工作年龄人口数据，涵盖性别、年龄及过渡形式等精细维度，共计10,399条观测记录。研究者可将其用于构建劳动力人口结构的时序预测模型，通过时间序列分析揭示青年人口规模与性别比例的动态演变规律。在分类任务中，可依据国家发展水平与人口特征，对青年就业过渡状态进行区域聚类分析。回归分析则能够探索人口规模与经济发展指标间的统计关联，为理解亚洲劳动力市场供给端特征提供量化基础。

实际应用

在政策制定与公共管理领域，该数据集可直接服务于亚洲各国劳动部门的青年就业规划，通过追踪15-29岁人口的规模变化，帮助识别就业过渡期集中爆发群体，预警潜在的青年失业风险。国际组织（如ILO、UNESCO）可借助数据评估区域青年发展目标的实现进度，优化技能培训与就业促进项目的资源配置。商业机构亦能将其用于劳动力供给预测，指导教育投资、人力资源规划及新兴市场的青年消费潜力分析。

衍生相关工作

该数据集作为ILOSTAT数据库的亚太区域子集，已衍生出多项交叉研究工作，包括构建基于ARIMA和LSTM的青年人口预测模型、开发区域性劳动力供需匹配算法，以及结合教育统计数据进行学校-工作过渡效率的国际比较研究。数据标准化特征还催生了自动化数据质量评估工具，用于检测调查数据中的时序断点与方法论变更声明。