electricsheepafrica/africa-ilo-une-tune-sex-geo-nb-unemployment-by-sex-and-rural-urban-areas-thousand

该数据集包含2191个观测值，覆盖45个非洲国家，时间跨度为1994年至2025年，专注于按性别和城乡区域划分的失业人数（千）这一指标。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过REST API获取并过滤为非洲国家代码。数据集包含字段如国家代码、指标代码、性别分类、年份和观测值等，支持表格分类、回归和时间序列预测任务。数据经过ILO的统计部门标准化处理，并包含数据源和质量注释，适用于劳动力市场分析和机器学习应用。This dataset contains 2,191 observations across 45 Africa countries, spanning from 1994 to 2025, focusing on the indicator Unemployment by sex and rural / urban areas (thousands). It is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via REST API and filtered for Africa ISO3 country codes. The dataset includes fields such as country code, indicator code, sex disaggregation, year, and observed values, supporting tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. Data is harmonized by ILOs Department of Statistics and includes source and quality annotations, suitable for labor market analysis and machine learning applications.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集系Electric Sheep Africa对国际劳工组织（ILO）中央统计数据库ILOSTAT中非洲区域失业统计资料的标准化重封装产物。原始数据源自ILOSTAT所汇编的各国劳动力调查与行政记录，经Electric Sheep Africa统一元数据框架、规范字段命名与格式转换后，以Parquet列式存储格式发布，形成覆盖45个非洲国家、时间跨度自1994年至2025年、共计2191条观测值的结构化表格数据集。

特点

数据集聚焦于非洲劳动力市场中的失业现象，按照性别与城乡地域双重维度进行交叉分类，失业人数以千人为计量单位。其核心特征在于同时涵盖性别差异与城乡差异两个社会分层变量，为剖析非洲内部劳动力市场的不均衡结构提供了细粒度证据。数据集体量适中，属1K至10K区间，以表格与文本为模态，附带标准化元数据与来源溯源信息，便于跨数据集的整合与比较研究。

使用方法

研究者可借助Hugging Face datasets库以load_dataset函数直接加载该数据集，并通过ds.features查看字段结构，利用to_pandas方法将表格转换至Pandas数据框以开展统计分析。在使用过程中，应优先检视国家、年份、性别与城乡等关键变量的定义及缺失值分布，依据明确的国别列进行地理定位，并在建模前确认单位与统计口径。此外，该数据集可与其他Electric Sheep Africa目录下的非洲数据集通过国家、年份与指标字段进行连接，以构建更具解释力的分析框架。

背景与挑战

背景概述

在非洲劳动力市场监测与性别平等议题日益受到全球关注的背景下，该数据集由Electric Sheep Africa团队于2026年整理发布，隶属于其面向非洲公共数据的开放目录体系。数据源自国际劳工组织核心统计数据库ILOSTAT，覆盖45个非洲国家、1994至2025年间的失业观测记录，按性别与城乡维度细分，共2,191条观测。其核心研究问题在于揭示非洲各国失业状况在性别与地域之间的结构性差异，为劳动经济学、发展政策评估及性别研究提供可复现的跨国比较基准。该数据集以标准化元数据与Parquet格式降低使用门槛，增强了非洲劳动统计数据的可发现性与分析可用性，对推动区域实证研究具有基础性支撑意义。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战在于，非洲失业统计长期面临口径不一、覆盖不均与性别及城乡分项数据稀缺等难题，难以支撑可靠的跨国比较与政策分析。构建过程中，国际劳工组织数据经二次标准化与元数据补全，需在保留原始统计逻辑的同时统一字段语义，然而国家、上游发布机构等关键元数据仍存在缺口，要求使用者在建模前审慎核查变量定义与单位。此外，部分国家与年份的缺失值需在无充分依据时避免随意插补，城乡与性别维度的样本稀疏性亦可能影响细分分析的稳健性，这些因素共同构成了数据再利用时不可忽视的方法论挑战。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与区域发展研究的交汇处，该数据集凭借对非洲45国失业状况的精细刻画而占据独特地位。其经典用法在于构建性别与城乡双重维度的失业面板数据，研究者可据此比较男女劳动力在乡村与城市劳动力市场中的失业风险差异，或追踪某一国家内部城乡失业率随时间的分化轨迹。数据以千人为单位、覆盖1994至2025年，为跨国比较与时序分析提供了统一标尺。

实际应用

在实际应用层面，该数据集服务于国际发展机构、非洲各国劳工部门及非政府组织的政策诊断与项目评估。用户可借助其识别失业高发地区与脆弱群体，为技能培训、乡村就业促进计划或性别平等干预措施提供基线证据。数据亦可用于构建预警指标，监测经济波动期间城乡失业的传导路径，辅助资源配置与社会保障政策的精准投放。

衍生相关工作

围绕该数据集，已衍生出一系列面向非洲劳动市场的开放数据工程与建模实践。Electric Sheep Africa以此为基础发布标准化目录，推动与其他国际劳工组织指标及社会经济数据集的关联分析。相关经典工作包括构建非洲失业率的跨国面板回归、城乡劳动力迁移模拟，以及将本数据与贫困、教育等变量链接的跨领域研究，逐步形成可复现的非洲就业分析生态。