africa-ilo-emp-temp-sex-age-ins-nb-employment-by-sex-age-and-public-private-sector-th
收藏资源简介：
本数据集是国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库中关于非洲就业数据的重新打包版本，由Electric Sheep Africa整理并发布。核心指标为按性别、年龄和公共/私营部门划分的就业人数（千），专门针对非洲地区。数据包含41,309条观测记录，覆盖48个非洲国家，时间跨度为1991年至2025年。数据来源于ILO整合的各国劳动力调查、家庭收入调查、企业调查和行政记录等，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义进行了标准化处理。数据集采用表格形式，包含18个字段，详细记录了国家代码与名称、数据来源、指标代码与标签、按性别（总计、男性、女性）和年龄组的分解信息、公共/私营部门分类、观测年份、以千为单位的就业人数观测值，以及标识数据可靠性（如临时、不可靠）的状态标志和系列中断等注释信息。该数据集适用于表格分类、回归分析以及时间序列预测等机器学习任务，可用于研究非洲各国劳动力市场的结构、趋势和差异。数据以CC BY 4.0许可证发布。
This dataset is a repackaged version of African employment data from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, organized and published by Electric Sheep Africa. The core indicator is Employment by sex, age and public/private sector (thousands) specifically for the African region. It contains 41,309 observations covering 48 African countries from 1991 to 2025. The data is sourced from ILO-integrated national labour force surveys, household income surveys, establishment surveys, and administrative records, standardized according to International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions. The dataset is in tabular format with 18 fields, including country codes and names, data sources, indicator codes and labels, breakdowns by sex (total, male, female) and age groups, public/private sector classification, observation year, employment observations in thousands, and status flags (e.g., provisional, unreliable) and series breaks for data reliability notes. It is suitable for machine learning tasks such as tabular classification, regression analysis, and time series forecasting, and can be used to study the structure, trends, and disparities in labour markets across African countries. The data is released under the CC BY 4.0 license.
数据集概述
- 名称: Employment by sex, age and public/private sector (thousands) | Africa (ILOSTAT)
- 规模: 41,309 条观测记录
- 地理覆盖: 48 个非洲国家
- 时间范围: 1991–2025 年
- 指标数量: 1 个独特指标
- 许可证: CC-BY-4.0
- 语言: 英语
- 任务类型: 表格分类、表格回归、时间序列预测
数据来源
- 原始来源: ILOSTAT（国际劳工组织中央统计数据库）
- 发布者: 国际劳工组织 (ILO)
- 数据主题: 就业
- 数据获取方式: 通过 ILOSTAT REST API 获取，并筛选至非洲地区国家
数据字段与模式
| 列名 | 类型 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|---|
ref_area |
string | ISO 3166-1 alpha-3 国家代码 | AGO |
ref_area.label |
string | 英文国家名称 | Angola |
source |
string | ILOSTAT 来源代码 | BA:13951 |
source.label |
string | 来源英文名称 | LFS - Employment Survey |
indicator |
string | ILOSTAT 指标代码 | EMP_TEMP_SEX_AGE_INS_NB |
indicator.label |
string | 指标英文名称 | Employment by sex, age and public/private sector (thousands) |
sex |
string | 性别分类 (SEX_T=总计, SEX_M=男性, SEX_F=女性) | SEX_T |
sex.label |
string | 性别标签 | Total |
classif1 |
string | 第一分类变量（如年龄） | AGE_YTHADULT_YGE15 |
classif1.label |
string | 第一分类变量标签 | Age (Youth, adults): 15+ |
classif2 |
string | 第二分类变量（如机构部门） | INS_SECTOR_TOTAL |
classif2.label |
string | 第二分类变量标签 | Institutional sector: Total |
time |
int64 | 观测年份 | 2025 |
obs_value |
float64 | 指标数值（单位：千） | 13984.984 |
obs_status |
string | 观测状态标志（如临时、不可靠） | U |
obs_status.label |
string | 状态标签 | Unreliable |
note_classif |
float64 | 分类备注 | — |
note_classif.label |
float64 | 分类备注标签 | — |
note_indicator |
string | 指标备注 | I11:264 |
note_indicator.label |
string | 指标备注标签 | Break in series: Methodology revised |
note_source |
string | 来源备注 | R1:3513 |
note_source.label |
string | 来源备注标签 | Repository: ILO-STATISTICS - Micro data from national sources |
分解维度
sex（3 个唯一值）：SEX_T（总计）、SEX_M（男性）、SEX_F（女性）
地理覆盖情况（部分）
| 国家代码 | 行数 | 起始年份 | 结束年份 |
|---|---|---|---|
ZAF |
3,600 | 2000 | 2024 |
MUS |
3,014 | 2003 | 2024 |
EGY |
2,348 | 2008 | 2024 |
TUN |
1,998 | 2005 | 2021 |
GHA |
1,714 | 1991 | 2024 |
AGO |
1,584 | 2004 | 2025 |
MLI |
1,548 | 2013 | 2024 |
RWA |
1,468 | 2014 | 2025 |
SYC |
1,392 | 2014 | 2024 |
ZMB |
1,318 | 2015 | 2024 |
TZA |
1,272 | 2001 | 2024 |
UGA |
1,217 | 2010 | 2021 |
ZWE |
1,190 | 2011 | 2024 |
BWA |
1,146 | 2006 | 2024 |
SEN |
1,138 | 2011 | 2024 |
数据质量说明
- 数据频率为年度数据，不包含月度或季度序列。
- 当同一国家×年份存在多个来源时，使用 ILO 选择的“最佳来源”。
- 分解列（
sex,classif1,classif2）仅在指标发布该维度时非空。
指标样本
EMP_TEMP_SEX_AGE_INS_NB— 按性别、年龄和公共/私营部门划分的就业人数（千）
使用方式（Python 示例）
python from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("electricsheepafrica/africa-ilo-emp-temp-sex-age-ins-nb-employment-by-sex-age-and-public-private-sector-th") df = ds["train"].to_pandas()
引用格式
bibtex @misc{africa_ilo_emp_temp_sex_age_ins_nb_employment_by_sex_age_and_public_private_sector_th_2025, title = {Employment by sex, age and public/private sector (thousands) | Africa (ILOSTAT)}, author = {International Labour Organization (ILO)}, year = {2025}, url = {https://www.ilo.org/shinyapps/bulkexplorer/?id=EMP_TEMP_SEX_AGE_INS_NB}, publisher = {HuggingFace Datasets, repackaged by Electric Sheep Africa}, howpublished = {url{https://huggingface.co/datasets/electricsheepafrica/africa-ilo-emp-temp-sex-age-ins-nb-employment-by-sex-age-and-public-private-sector-th}} }
数据集提供方
- 重新打包方: Electric Sheep Africa
- 发布平台: HuggingFace Datasets
- 许可证: CC-BY-4.0
