electricsheepeurope/europe-ilo-eip-2eet-sex-rt-share-of-youth-not-in-employment-education-or-trai

该数据集包含国际劳工组织（ILO）建模估计的按性别划分的未就业、未受教育或未培训青年（NEET）比例数据，专注于欧洲地区。数据集涵盖39个欧洲国家，时间跨度为2005年至2027年，共包含2,673个观测值。核心指标为EIP_2EET_SEX_RT，表示按性别划分的NEET青年比例（百分比）。数据来源于ILOSTAT（ILO的中央统计数据库），通过REST API获取，并经过处理以符合欧洲国家代码。数据集包含详细的结构化信息，如国家代码（ISO 3166-1 alpha-3）、国家名称、数据来源代码和标签、指标代码和标签、性别分类（总计、男性、女性）、观测年份、观测值以及数据状态标志。数据按性别维度进行细分，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据集由Electric Sheep Europe重新打包，以支持机器学习和研究使用，采用CC-BY-4.0许可。This dataset contains ILO modelled estimates for the share of youth not in employment, education or training (NEET) by sex, focusing on Europe. It covers 39 European countries from 2005 to 2027, with 2,673 observations. The core indicator is EIP_2EET_SEX_RT, representing the percentage of NEET youth by sex. Data is sourced from ILOSTAT (ILOs central statistics database), retrieved via REST API and filtered to Europe ISO3 country codes. The dataset includes structured details such as country codes (ISO 3166-1 alpha-3), country names, source codes and labels, indicator codes and labels, sex disaggregation (total, male, female), observation year, observed values, and data status flags. Data is disaggregated by sex and is suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting. Repackaged by Electric Sheep Europe for machine learning and research use, under CC-BY-4.0 license.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集的构建依托于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，采用REST API从官方端点直接提取指标EIP_2EET_SEX_RT的原始数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理筛选。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对各国劳动力调查微观数据进行统一协调，最终整合为包含2673条观测记录的标准化表格，覆盖39个欧洲国家2005年至2027年的年度数据。

特点

数据集聚焦于‘青年未就业、未受教育或培训比例（NEET）’这一关键劳动力利用不足指标，按性别（男性、女性、总计）进行精细分层，提供了三个维度的细分观测值。数据来源标注为ILO建模估计，具有明确的真实值状态标识，且每个观测均关联原始调查来源代码，确保可追溯性。其结构简洁统一，包含国家代码、指标代码、性别、年份及观测值等核心字段，便于跨国家与跨时间的比较分析。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库中的load_dataset()函数一键加载数据，并转换为Pandas DataFrame进行后续操作。支持按国家代码（如DEU筛选德国）进行子集提取，亦可针对单一指标按时间排序绘制时间序列图，直观呈现趋势变化。此外，利用pivot_table方法可将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于面板数据分析或机器学习建模中的特征工程，满足从探索性分析到预测建模的多样化需求。

背景与挑战

背景概述

在青年劳动力市场研究领域中，未就业、未接受教育或培训（NEET）的青年群体一直受到国际劳工组织（ILO）的高度关注。europe-ilo-eip-2eet-sex-rt-share-of-youth-not-in-employment-education-or-trai数据集由国际劳工组织统计部（ILOSTAT）于近年构建，经Electric Sheep Europe于2026年重新打包并发布于HuggingFace平台。该数据集聚焦于欧洲39个国家在2005年至2027年期间，按性别划分的青年NEET比率，核心研究问题是评估欧洲青年在劳动力市场、教育体系及职业培训中的边缘化程度，为区域劳动力政策制定与青年发展目标监测提供实证依据。作为ILO劳动力利用不足指标的组成部分，该数据对欧洲各国青年就业政策的后续调整、可持续发展目标中体面工作指标的追踪，具有不可忽视的参考价值。

当前挑战

研究这一数据集面临多维挑战。首先，所解决的领域问题在于：青年NEET比率作为劳动力市场边缘化程度的敏感指标，其国际可比性受到各国调查口径、抽样方法及统计定义差异的制约，ILOSTAT虽进行统一协调，但原始数据来源涵盖劳动力调查、行政记录等，数据质量与控制变量间的细微差异仍需审慎处理。其次，构建过程中，数据需要从ILO的REST API实时拉取并经地理过滤与规范化处理，但欧洲39国间统计能力与更新周期不一，缺失年份或观测值的插补方法、不同性别的细粒度聚合、以及2025年后预测值中蕴含的不确定性，均对数据集的一致性与可靠性构成挑战。此外，不同国家在不同年度可能使用多个调查源，ILO选取“最佳来源”的决策逻辑本身也限制了数据回溯时的完全可比性。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了2005年至2027年间39个欧洲国家的青年不在就业、教育或培训状态（NEET）的性别分列比例，共计2673条观测。其经典使用场景在于为时间序列预测和面板数据分析提供高质量训练素材，研究者可借助该数据构建回归模型或分类任务，探索各国NEET率的演变规律、性别差异及区域异质性。数据集的年度频率和标准化编码（如ISO国家代码）使之成为跨国家比较研究的理想基础，兼顾了时序动态性与截面可比性。

衍生相关工作

该数据集衍生出多项具有影响力的学术与实践工作，包括基于ILOSTAT官方建模方法开发的NEET率预测模型，以及融合性别、地理维度与宏观经济变量的多层次面板分析框架。此外，学界已将其与教育支出、GDP增长率等其他数据集进行本体对齐与联合分析，形成关于青年边缘化决定因素的综合性计量研究。项目本身由Electric Sheep Europe重新封装，推动了可复现数据管道的建设，鼓励后续研究者采用类似架构整合其他劳动力指标，促进开放科学时代下跨国劳动力数据的标准化与可获取性。

数据集最近研究

最新研究方向

基于ILOSTAT欧洲青年NEET率数据集的前沿研究聚焦于利用时间序列与分类回归模型，解析2005至2027年期间39个欧洲国家青年未就业、未受教育或未接受培训（NEET）的比例及其性别分化特征。该数据集由国际劳工组织（ILO）统一建模估计，具备跨年度、跨国别的结构化数据优势，为劳动力市场政策评估与青年就业脆弱性预警提供了宝贵资源。当前热点研究涵盖多变量因果推断、地域不平等量化以及性别敏感的劳动力利用度探测，其数据对追踪后疫情时代欧洲青年社会融入进程、助力可持续发展目标中体面工作议题的实证分析具有深远意义。