electricsheepafrica/africa-ilo-pop-xwap-sex-mts-nb-working-age-population-by-sex-and-marital-status-t

该数据集包含来自49个非洲国家的8,486个观测数据，时间跨度为1982年至2025年，涵盖1个独特指标。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，涉及劳动年龄人口按性别和婚姻状况的统计（以千为单位）。数据集经过重新包装，以表格形式提供，适用于表格分类、表格回归和时间序列预测等任务。数据包括国家代码、国家名称、来源、指标、性别分类、时间、观测值等列，并提供了数据质量说明和使用示例。This dataset contains 8,486 observations of Population data across 49 Africa countries, spanning 1982–2025, covering 1 distinct indicators. The data is sourced from ILOSTAT, the ILOs central statistics database, and focuses on working-age population by sex and marital status (in thousands). It is repackaged for machine learning readiness, with a tabular schema including columns such as ref_area, indicator, sex, time, and obs_value. The dataset supports tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting, and includes metadata on data quality and usage examples.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集脱胎于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT中央统计数据库，由Electric Sheep Africa对原始劳动统计资料进行系统化整编与元数据标准化后发布。其构建流程涵盖从ILOSTAT提取1982—2025年间49个非洲国家按性别与婚姻状况分列的劳动年龄人口规模数据，以千人为计量单位统一口径，并转换为Parquet列式存储格式。整编过程中保留缺失值并附加来源溯源、许可说明及分析导向字段，形成结构一致、可复现的表格型数据资产，以支撑非洲劳动市场的跨国比较研究。

特点

数据集以经济学与金融领域为定位，覆盖非洲大陆49个国家长达四十余年的劳动年龄人口观测，累计8,486条记录，时间跨度为1982至2025年。内容围绕性别与婚姻状况两个核心维度展开，兼顾表格与文本模态，并附带标准化主题标签、国别范围及缺失值说明。其元数据经过统一整理，提供来源出处、许可信息与使用指引，便于研究者在跨国、跨时段框架下审视人口结构与劳动供给的关联特征。

使用方法

研究者可借助Hugging Face的datasets库直接加载该数据集，通过load_dataset函数获取数据对象，并检视其划分结构、特征字段与样本记录。对于表格型分析，可将首个数据划分转换为Pandas数据框，进而开展模式探查、缺失值诊断与变量剖析。使用中应以仓库数据文件为准，核实变量定义、单位与地理标识，并在跨国或跨年比较时明确国家列及隐含地理假设，同时保留缺失值直至确立可辩护的插补规则。

背景与挑战

背景概述

国际劳工组织（ILO）长期致力于构建全球劳动统计数据库ILOSTAT，为劳动经济学与人口学研究提供权威基准。该数据集由Electric Sheep Africa于2026年标准化发布，整合了ILOSTAT中1982至2025年间49个非洲国家的工作年龄人口按性别与婚姻状况分类的8486条观测记录，旨在填补非洲劳动力市场结构化数据在可发现性与可复用性方面的空白。其核心研究问题在于揭示性别与婚姻状态对工作年龄人口构成的差异化影响，为非洲劳动参与率、就业结构及社会政策分析提供微观基础。该数据集以标准化元数据和Parquet格式发布，显著提升了非洲经济金融数据的开放获取水平，对区域劳动市场比较研究具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集所应对的领域问题在于：非洲劳动统计长期面临数据碎片化、婚姻状况与经济活动关联指标稀缺等困境，传统调查数据难以支撑跨国别、长时序的性别差异化劳动供给分析。构建过程中亦面临多重挑战：ILOSTAT原始数据在各国定义与采集口径上存在异质性，婚姻状况分类标准不统一；部分国家与年份数据缺失，需在保留缺失值的前提下谨慎处理；元数据中上游出版者、国家编码等信息缺失，增加了溯源与整合难度；此外，将原始统计表转化为机器学习可用的表格格式时，需平衡数据完整性与模型可用性，避免因过度清洗而引入偏误。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与人口统计学的交叉研究中，该数据集凭借其涵盖四十九个非洲国家、时间跨度自1982年至2025年的八千四百余条观察记录，成为刻画非洲劳动年龄人口婚姻结构变迁的基石性资源。经典使用场景聚焦于按性别与婚姻状况分层的工作年龄人口规模测算，研究者可据此构建面板数据模型，考察不同婚姻状态群体在劳动力市场中的参与率差异，进而揭示婚姻制度与就业行为之间的内在关联。

实际应用

在政策实践层面，该数据集为非洲各国劳动与社会保障部门制定差异化就业促进策略提供了量化依据。国际组织与智库可借助其识别不同婚姻状态群体的就业脆弱性，设计面向已婚女性或单身青年的专项技能培训与就业匹配项目。同时，该数据亦可用于监测区域一体化进程中劳动力市场结构变化，支撑非洲联盟相关就业议程的循证评估。

衍生相关工作

依托该数据集，衍生出一系列聚焦非洲劳动市场性别差异与家庭结构变迁的研究。部分工作将其与ILOSTAT其他指标数据集联结，构建多维度劳动市场脆弱性指数；另一些研究则利用其时间序列特征，检验婚姻状态转变对劳动参与率的因果效应。Electric Sheep Africa在此基础上持续扩展元数据标准化框架，推动更多非洲社会经济数据集的开放与复用。