electricsheepafrica/africa-ilo-ees-tees-sex-edu-geo-nb-employees-by-sex-education-and-rural-urban-areas-t

该数据集包含26,964条观测值，涉及45个非洲国家的雇员数据，时间跨度为1994年至2025年，涵盖1个独立指标，重点关注按性别、教育水平和城乡区域划分的雇员数量（单位：千）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并过滤为非洲国家代码，包含国家代码、年份、指标值、数据来源、分解维度（如性别、教育分类、区域类型）等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 26,964 observations of Employees data across 45 Africa countries, spanning 1994–2025, covering 1 distinct indicators, focusing on employees disaggregated by sex, education level, and rural/urban areas in thousands. It is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), retrieved via API and filtered for African country codes, including columns such as country code, year, indicator value, data source, and disaggregation dimensions (e.g., sex, education classification, area type), suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自国际劳工组织统计数据库（ILOSTAT）所汇编的非洲地区劳动力市场统计资料，经Electric Sheep Africa团队以标准化元数据框架进行重新封装与发布。原始数据涵盖1994年至2025年间45个非洲国家的就业人员统计，总计26,964条观测记录，以employees by sex、education及rural/urban areas为分类维度进行组织。构建过程遵循开放数据治理原则，在保留原始发布方权利的前提下，对发现层级的元数据、加载指引与来源说明进行统一整理，并以parquet格式存储于Hugging Face平台，形成具备可复现性的表格型数据资源。

特点

数据集以表格与文本双模态呈现，体量介于一万至十万条记录之间，采用CC BY 4.0许可协议开放获取。其核心特征在于多维交叉分类结构，将性别、教育程度与城乡地理属性同时纳入就业人员统计框架，从而支持对非洲劳动力市场结构性差异的细粒度考察。数据覆盖范围横跨三十余年与四十余个国家，具备较强的时空可比性。元数据标签体系涵盖tabular、ilostat、labour、employment等主题词，并附有来源注释与质量说明，便于研究者在建模前对变量定义、单位及缺失机制进行审慎核验。

使用方法

研究者可通过Hugging Face datasets库以load_dataset函数直接加载该数据集，获取包含特征结构与样本切片的字典对象，并可借助to_pandas方法将表格型切分转换为DataFrame以适配常规分析流程。在建模之前，建议先行检查数据模式与缺失值分布，结合显式国别、年份及指标字段进行子群剖析与跨数据集联结。由于部分地理信息仅隐含于标题或来源元数据之中，下游分析应明确记录相关假设。缺失值宜在确立可辩护的插补规则之前予以保留，以确保分析过程的透明性与可重复性。

背景与挑战

背景概述

伴随全球劳动统计体系向精细化与可比化演进，国际劳工组织（ILO）持续推动成员国按性别、教育程度及城乡地域等维度编撰就业数据，以揭示劳动力市场中的结构性差异。在此背景下，Electric Sheep Africa于2026年推出了非洲地区雇员数据集，该数据集覆盖45个非洲国家、时间跨度自1994年至2025年，包含26,964条观测记录。其核心研究问题在于弥补非洲劳动统计中多维交叉分类数据的长期匮乏，为性别平等、教育回报与城乡发展差异等议题提供可复现的实证基础。作为ILOSTAT元数据标准化重包装成果，该数据集显著提升了非洲劳动经济研究的细分粒度与跨期可比性，对区域政策评估与学术分析具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集所回应的领域问题在于劳动统计中多维交叉分类信息的系统化整合，传统就业数据多局限于单一性别或地域维度，难以支撑性别、教育、城乡三重分层下的精细化比较。构建过程中的挑战则源于数据源处理与元数据治理：ILOSTAT原始数据跨越三十余年与众多国家，统计口径与教育分类标准可能存在异质性；元数据清单存在国家标识与上游发布者字段的缺失，需在保留缺失值的前提下审慎推断；此外，城乡定义与教育层级在不同国家间的可比性亦构成分析障碍。这些挑战要求研究者在建模前严格核查变量定义、单位与缺失机制，并借助显式地理字段建立可验证的关联分析。

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，该数据集常被用于刻画非洲各国就业结构的异质性图景。研究者依托其涵盖45个非洲国家、自1994年至2025年的26,964条观测记录，按性别、教育程度与城乡地域三重维度对雇员人数进行分层解析，进而考察不同社会群体在劳动力市场中的分布态势与演化轨迹。此类分析通常结合面板数据模型或时间序列方法，揭示教育水平提升与城镇化进程对就业参与率的差异化影响。

实际应用

在国际组织与非洲各国政策制定层面，该数据集可作为劳动力市场监测与干预措施设计的重要参考。国际劳工组织及区域发展机构可借此评估不同教育层级劳动力的就业吸纳能力，识别城乡之间在就业机会上的结构性缺口。非政府组织与职业培训机构亦可依据性别与地域维度的就业分布，优化技能培训项目的目标群体定位与资源配置，从而提升就业促进政策的精准度与实效性。

衍生相关工作

以该数据集为基础，已衍生出一系列聚焦非洲就业结构与人力资本配置的研究工作。部分学者将其与非洲各国教育统计、人口普查及家庭调查数据加以链接，构建多源融合的劳动市场分析框架；亦有研究利用其时间跨度开展就业结构的长期变迁分析，或将其作为基准数据验证机器学习模型在分组就业预测中的表现。这些工作共同拓展了非洲劳动统计数据的学术应用边界。