electricsheepafrica/africa-ilo-emp-3emp-sex-age-ocu-nb-youth-employment-by-sex-age-and-occupation-thousan

该数据集包含非洲48个国家从1982年至2025年的青年就业数据，共有47,445个观测值，专注于一个核心指标：按性别、年龄和职业分类的青年就业人数（以千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API提取并过滤为非洲国家代码。数据集包含详细的列结构，如国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、指标名称、性别分类（总计、男性、女性）、年龄分类（如15-29岁青年段）、职业分类（按技能水平）、观测年份、观测值（就业人数）、观测状态（如不可靠）以及相关注释。数据以年度频率发布，涵盖多个维度，便于进行时间序列分析、国家间比较和分类统计。数据集由Electric Sheep Africa重新打包，旨在为非洲提供机器学习就绪的数据层，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 47,445 observations of youth employment data across 48 African countries, spanning from 1982 to 2025, focusing on one key indicator: Youth employment by sex, age and occupation (thousands). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, extracted via API and filtered to African country codes. It includes detailed columns such as country code, country name, data source, indicator code, indicator name, sex disaggregation (total, male, female), age classification (e.g., youth band 15-29), occupation classification (by skill level), observation year, observed value (employment in thousands), observation status (e.g., unreliable), and related notes. The data is published at annual frequency and covers multiple dimensions, enabling time-series analysis, cross-country comparisons, and categorical statistics. Repackaged by Electric Sheep Africa, it aims to provide a machine learning-ready data layer for Africa, suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting.

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）旗下的ILOSTAT统计数据库，通过其REST API接口直接抽取了标识为EMP_3EMP_SEX_AGE_OCU_NB的原始指标数据。数据获取后，依据非洲地区ISO 3166-1 alpha-3国家代码进行严格筛选，最终整合了48个非洲国家、时间跨度为1982年至2025年的就业统计数据。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，对各国劳动力调查、家庭收支调查及行政记录等来源的微观数据进行系统化协调处理，确保了数据口径的一致性与可比性。Electric Sheep Africa团队进一步对原始数据进行清洗与重包装，形成结构清晰、可直接利用的数据集。

特点

本数据集的核心特色在于其专注于非洲地区青年就业的多维度细分统计，共包含47,445条观测记录，覆盖了性别（男性、女性、合计）、年龄组（如15-29岁青年区间）及职业技能等级（如总技能等级）三个关键分层变量。数据以千人为单位量化青年就业人数，并附带了详尽的元数据列，例如观测状态标记（如临时性、不可靠）和方法论修订注释，为研究者提供了严格的数据质量追溯路径。此外，数据集跨越超过40年，支持时间序列分析，使跨时期、跨国别的就业趋势对比成为可能。

使用方法

使用该数据集极为便捷，用户可通过Hugging Face Datasets库以一行代码完成加载：`load_dataset('electricsheepafrica/africa-ilo-emp-3emp-sex-age-ocu-nb-youth-employment-by-sex-age-and-occupation-thousan')`。加载后的数据可以轻松转换为Pandas DataFrame格式，便于进行后续分析。典型的使用场景包括按国家代码筛选特定国家的数据子集，通过时间列排序以绘制单指标的时间序列折线图，或利用数据透视表构建以年份为行、国家为列的观测值矩阵，从而开展跨国比较或面板数据建模。该数据集格式规范，非常适合于表格分类、回归分析及时间序列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2025年发布，经Electric Sheep Africa重新整理后托管于HuggingFace平台，聚焦非洲48个国家1982至2025年间青年就业状况，包含47,445条观测记录。其核心研究问题在于揭示非洲青年按性别、年龄及职业划分的就业分布与演变趋势，填补了该区域精细化劳动力数据的空白。作为ILOSTAT数据库的重要子集，该数据集依托国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行数据协调，整合自各国劳动力调查、家庭收入调查等多源行政记录，为劳动经济学、发展社会学及非洲研究提供了标准化、可复用的量化基础，尤其对评估可持续发展目标（SDGs）中体面工作目标的区域进展具有关键支撑作用。

当前挑战

该数据集面临的挑战主要体现在三方面。首先，非洲多国劳动力数据采集能力参差不齐，部分国家调查周期不连续或历史数据稀疏，导致时间序列存在断裂与缺失，例如纳米比亚数据止于2018年，乌干达终止于2021年。其次，数据构建过程中需处理来源异构性问题，包括不同国家调查问卷设计差异、职业分类标准（如技能层级）不统一，以及ILO对不同来源进行‘最佳来源’取舍时引入的系统性偏差。最后，观测值标记为‘不可靠’（如obs_status字段中的‘U’标识）的条目比例较高，尤其在冲突频发或统计基础设施薄弱的国家，数据的准确性与代表性面临显著挑战。

常用场景

经典使用场景

在劳工经济学与区域发展研究的交叉领域，该数据集为探究非洲青年群体在性别、年龄与职业维度上的就业结构提供了标准化、可复现的时序面板数据。研究者通常借助其多层级分类变量（如性别二分、年龄波段与技能等级）构建固定效应或随机效应模型，以量化不同人口特征下的就业弹性与长期趋势。该数据集的经典用法集中于跨国家、跨年份的纵向比较分析，例如识别特定职业类别中女性青年就业份额的演变轨迹，或评估宏观经济冲击对15至29岁群体的差异化影响。

实际应用

在实际应用中，该数据集成为国际发展组织与非洲各国劳动部门制定精准就业政策的量化基石。世界银行及非洲联盟借助其分析不同职业层级中青年就业的供给与需求缺口，从而设计针对性的技能培训计划与创业扶持项目。私营部门的人力资源规划同样受益于这一资源，跨国企业可依据各职业类型与性别结构的时序变化，优化非洲市场的招聘策略与人才储备。此外，非政府组织利用它监测可持续发展目标中体面工作的进展，并针对最脆弱的性别-年龄群体调配干预资源。

衍生相关工作

由此数据集衍生出一系列影响深远的方法论与实证工作。在方法论层面，研究者开发了基于该多源面板数据的缺失值插补算法与断点修正模型，旨在处理因调查机构更迭导致的时序断裂问题。在实证层面，诸多工作围绕“技能职业极化”与“青年就业的代际传递”展开，例如利用分类变量交叉分析验证自动化对不同技能等级岗位的替代效应。此外，结合地理空间数据与气候指标，衍生出评估干旱冲击对农业与非农职业青年就业影响的因果推断研究，显著拓展了劳动经济学与环境经济学交叉对话的深度。