electricsheepasia/asia-ilo-emp-care-sex-age-nb-care-employment-by-sex-and-age-thousands

该数据集名为Care employment by sex and age (thousands) | Asia (ILOSTAT)，包含8201个观测值，覆盖34个亚洲国家，时间跨度为1996年至2025年，重点关注付费护理工作者主题。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，通过API获取并过滤为亚洲国家代码。数据集包含一个核心指标：EMP_CARE_SEX_AGE_NB（按性别和年龄划分的护理就业人数，以千计），并提供详细的列结构，包括国家代码、来源、指标、性别分类、年龄分类、观测年份、观测值等维度。数据经过ILO harmonisation处理，使用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，确保一致性。数据集适用于表格分类、表格回归和时间序列预测等任务，由Electric Sheep Asia重新打包为机器学习就绪格式。The dataset named Care employment by sex and age (thousands) | Asia (ILOSTAT) contains 8,201 observations across 34 Asia countries, spanning from 1996 to 2025, focusing on the topic of paid care workers. It is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), retrieved via API and filtered to Asia country codes. The dataset includes one key indicator: EMP_CARE_SEX_AGE_NB (Care employment by sex and age in thousands), with a detailed schema covering columns such as country code, source, indicator, sex disaggregation, age classification, observation year, observed value, and more. Data is harmonized by ILO using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions for consistency. It is repackaged by Electric Sheep Asia into a machine-learning-ready format and suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源于国际劳工组织（ILO）的核心统计数据库ILOSTAT，经由Electric Sheep Asia团队从REST API接口直接采集并精心重构。原始数据基于各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等多元渠道，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理。数据筛选聚焦于亚洲34个国家的有偿照护工作者就业情况，时间跨度覆盖1996年至2025年，最终形成包含8,201条观测值的结构化表格。每个观测值均标注了数据来源、性别与年龄分层、观测状态及序列断裂等注释信息，确保溯源清晰。

特点

该数据集最显著的特质在于其精细的维度划分与地域覆盖。数据不仅按性别（总计、男性、女性、其他）进行拆分，还引入了年龄组别等分类变量，为分析照护就业的结构性差异提供了丰富层次。涵盖的34个亚洲国家中，日本、蒙古、伊朗、柬埔寨等国数据点尤为密集，时间序列长度的差异反映了各国统计体系成熟度的不同。每条记录均携带ILOSTAT官方状态标志（如临时值、不可靠值），并附有方法论变更注释，使研究者能够审慎评估数据质量，避免误用。

使用方法

使用者可通过HuggingFace的datasets库便捷加载，仅需一行代码'load_dataset()'即可将数据转化为Pandas DataFrame进行深度分析。推荐按国家代码过滤后，针对特定指标（如EMP_CARE_SEX_AGE_NB）进行时间序列的可视化与趋势研判。利用pivot_table功能可轻松构建以年份为行、国家为列的矩阵，便于横向比较各国照护就业规模变迁。在使用前，请务必关注obs_status与note_indicator等质量标记列，筛选出可靠性较高的观测值，以保证分析结论的稳健性。

背景与挑战

背景概述

在劳动经济学与人口统计学交叉领域，性别与年龄维度的照护就业数据是评估社会福祉与劳动力市场结构的关键依据。该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年通过其ILOSTAT数据库发布，并由Electric Sheep Asia重新打包为机器学习就绪格式。核心研究问题聚焦于量化亚洲34个国家1996至2025年间有偿照护工作者的就业规模及其按性别与年龄的分布，旨在揭示照护经济在区域发展中的角色变迁。数据集覆盖8201个观测值，整合了来自劳动力调查与行政记录的标准化指标，为跨国比较与时间序列分析提供了统一框架。其发布推动了照护劳动研究的可重复性，尤其对亚洲新兴经济体政策制定与可持续发展目标监测具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集所应对的领域核心挑战在于照护经济统计长期存在的碎片化问题：各国在定义、调查周期与分类标准上的差异阻碍了跨国可比性，而ILO通过统一ICLS定义与最佳来源选择机制部分缓解了这一困境。构建过程中面临的挑战包括：第一，多源数据融合时需处理调查问卷调整与方法论修订导致的序列断裂，如数据中记录的'Break in series'标记即是例证；第二，数据稀疏性问题显著——部分国家观测年份不连续或存在不可靠状态（如'U'标记），可能引入预测偏差；第三，高维分类变量（性别、年龄组）的交叉组合导致少量样本中的亚组推断统计效力不足，这对时间序列建模与异质性分析构成方法论考验。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇集了亚洲34个国家1996年至2025年间有偿照护工作者就业人数的性别与年龄细分数据，共计8201条观测记录。研究者可将其用于面板数据分析，探究亚洲地区照护服务行业的劳动力动态演变规律，尤其适合构建性别维度的就业参与率模型，或通过时间序列方法揭示照护经济在不同发展阶段国家的异质性路径。数据集规范的字段设计也便于进行跨国比较与回归分析。

解决学术问题

该数据集的核心学术价值在于破解亚洲照护劳动力统计口径碎片化的难题。国际劳工组织（ILO）的标准化分类框架使得研究者能够系统考察性别、年龄等人口学变量如何影响照护就业规模，为讨论女性劳动赋权、人口老龄化对劳动力市场的冲击等议题提供了可靠证据。其数据便于揭示非正规就业向正规照护转移的趋势，有力支撑了关于体面劳动与社会保护政策的量化研究。

衍生相关工作

该数据集因其权威来源与结构化特征，已被纳入HuggingFace生态并支持`load_dataset`一键加载，衍生出多项基于Python的自动化分析工具。典型的扩展工作包括构建照护就业的预测模型（如Prophet或LSTM），以及开发交互式仪表盘以可视化34国照护岗位的长期变迁。此外，研究者常将其与ILOSTAT中的教育、工资指标关联，形成多维度劳动力分析框架，显著降低了数据清洗门槛。