electricsheepeurope/europe-ilo-une-3eap-sex-age-edu-rt-youth-unemployment-rate-by-sex-age-and-education

该数据集包含48,344条关于失业率的数据观测值，覆盖39个欧洲国家，时间跨度为1987年至2025年，涵盖1个独特指标。具体而言，数据集聚焦于“按性别、年龄和教育程度划分的青年失业率（%）”，数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并经过欧洲国家代码过滤。数据集以表格形式呈现，包括国家代码、年份、性别、年龄、教育程度等分类变量，以及观测值和状态标志，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，确保与国际劳工统计学家会议（ICLS）定义一致，并包含数据来源和质量注释。This dataset contains 48,344 observations of unemployment data across 39 Europe countries, spanning 1987–2025, covering 1 distinct indicator. Specifically, it focuses on the Youth unemployment rate by sex, age and education (%), sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via API and filtered to Europe ISO3 country codes. The data is presented in tabular format, including classification variables such as country code, year, sex, age, education, along with observed values and status flags, suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting. The data is harmonized by ILO using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions and includes source and quality annotations.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源于国际劳工组织（ILO）旗下的ILOSTAT中央统计数据库，聚焦于欧洲地区青年失业率这一核心劳动指标。数据集通过ILOSTAT的REST API直接抽取，源数据链接为`https://rplumber.ilo.org/data/indicator?id=UNE_3EAP_SEX_AGE_EDU_RT`，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理过滤。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行协调统一，数据来源在`source.label`字段中予以标注，以保障溯源清晰。最终，该数据集由Electric Sheep Europe进行二次封装，以HuggingFace Datasets格式呈现，共包含48,344条观测记录，覆盖39个欧洲国家，时间跨度从1987年至2025年。

特点

该数据集的核心特色在于其精细的多维分类结构，不仅按性别（总、男、女）进行细分，还通过`classif1`和`classif2`字段整合了年龄与教育水平两个关键维度，使得青年失业率的分析能够深入到不同年龄段与教育背景的交叉层面。数据集中包含丰富的元数据列，如观测状态标志（`obs_status`）和系列断裂注释（`note_indicator`），为数据质量评估提供了可靠依据。此外，数据集收录了来自39个欧洲国家的长期时序数据，涵盖近四十年的演变，为跨国家、跨时期的比较研究奠定了坚实基础。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库轻松加载该数据，使用`load_dataset('electricsheepeurope/europe-ilo-une-3eap-sex-age-edu-rt-youth-unemployment-rate-by-sex-age-and-education')`命令即可获得可直接操作的Pandas DataFrame。利用`ref_area`字段可快速筛选特定国家数据进行聚焦分析，例如筛选德国数据。针对单一指标的时间序列分析，可通过`indicator`列进行过滤并按`time`排序，随后进行可视化展示。亦可使用数据透视表功能，将数据重构为国家×年份的矩阵形式，便于开展面板数据分析与趋势预测建模。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计司于2025年通过其核心数据库ILOSTAT发布，并由Electric Sheep Europe团队重新封装，旨在提供欧洲39个国家1987至2025年间按性别、年龄与教育水平划分的青年失业率（UNE_3EAP_SEX_AGE_EDU_RT）的标准化时间序列。作为全球劳动统计的权威来源，ILOSTAT基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，整合了劳动力调查、家计调查等多源微观数据，为分析欧洲青年劳动力市场的结构性演变提供了可靠支撑。该数据集填补了跨国、长时段、多维度青年失业率公开数据的空白，对劳动经济学、社会政策评估及时间序列预测等领域的实证研究具有重要推动力。

当前挑战

数据集所解决的领域问题聚焦于青年失业率的跨国比较与多维分解，挑战在于：其一，不同国家调查方法、数据质量及统计口径（如非标准教育水平分类）的差异，要求对观测值的可靠性与连续性进行审慎判断；其二，数据中存在的断点（break in series）与不可靠标记（obs_status）揭示了方法论修订或来源变更带来的时序非平稳性。在构建过程中，主要挑战包括：从ILOSTAT API提取数据时需处理多来源筛选（如最佳来源的选择）、跨国家代码映射，以及确保按性别、年龄和教育的细粒度分列在缺失值情况下的逻辑一致性。

常用场景

经典使用场景

该数据集堪称欧洲青年失业率研究的基石资源，涵盖了39个国家自1987年至2025年的四万八千余条观测记录。其最经典的用途在于进行时间序列分析，研究者可依性别、年龄分层与教育程度等维度，精准追踪不同群体失业率的演变轨迹。例如，通过解析特定国家青年失业率在金融危机或新冠疫情前后的波动曲线，洞察政策干预与宏观经济周期对劳动力市场的异质性冲击。这种多维度、跨时序的精细刻画，使得比较不同欧洲国家青年就业政策的成效、识别长期结构性失业的深层次动因成为可能，为相关领域的实证计量研究提供了不可多得的标准化数据基石。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为欧洲各国的公共政策制定与社会治理提供了量化的决策抓手。政策分析师可依托其中按年龄与教育背景细分的失业率动态，精准识别最易受劳动力市场波动影响的脆弱群体，从而设计更具靶向性的青年就业促进项目与职业培训计划。国际组织如欧盟委员会或世界银行，可利用这些数据监控“欧洲2020”战略或可持续发展目标（SDGs）中关于青年体面劳动的进展。此外，金融机构与智库也将其纳入宏观经济风险评估模型，通过预测青年失业趋势辅助投资区位决策，或评估社会不稳定风险，展现出从学术殿堂走向商业与政务实务场的广泛适用性。

衍生相关工作

围绕这一数据集的精神内核与处理规范，催生了一系列重要的衍生工作。Electric Sheep Europe团队基于该数据集的标准化范式，构建了面向欧洲的统一、机器学习就绪的数据层，极大简化了跨数据集融合的复杂性。研究实践中，该数据常与欧洲统计局（Eurostat）的GDP、通胀数据乃至教育投入指标协同使用，构建多变量面板模型，深入探究失业率与宏观经济变量间的动态关联。此外，在迁移学习与时间序列预测领域，该数据集常作为基准测试集，用于评估新型长短期记忆网络或Transformer架构在劳动统计预测任务上的性能，推动了人工智能在经济社会学中的前沿探索。