electricsheepafrica/africa-ilo-une-tune-sex-edu-dsb-nb-unemployment-by-sex-education-and-disability-statu

该数据集包含非洲40个国家从1998年至2025年的失业数据，具体指标为按性别、教育和残疾状况划分的失业人数（千），共有4,375个观测值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，涵盖了失业相关的统计信息，包括按性别、教育水平和残疾状况的细分。数据集适用于表格分类、表格回归和时间序列预测等任务，并以CC-BY-4.0许可证发布。This dataset contains 4,375 observations of unemployment data across 40 African countries from 1998 to 2025, with the indicator Unemployment by sex, education and disability status (thousands). It is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), covering detailed statistics on unemployment disaggregated by sex, education level, and disability status. The dataset is suitable for tasks such as tabular classification, tabular regression, and time-series forecasting, and is released under the CC-BY-4.0 license.

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），由Electric Sheep Africa在Hugging Face平台进行标准化工程化处理而成。原始数据涵盖1998至2025年间40个非洲国家的失业统计，总计4375条观测记录，按性别、教育程度与残疾状况三个维度细分，以千人为计量单位呈现。构建过程包括从ILOSTAT源库提取原始指标、统一国家与年份字段、转换存储格式为Parquet，并附带标准化元数据、许可声明与溯源信息，旨在提升非洲劳动市场数据的可发现性与可复用性。

特点

该数据集以表格型数据为核心模态，体量介于一千至一万行之间，聚焦经济学与金融领域。其突出特征在于多维交叉分类：失业指标同时按性别、教育水平及残疾状态进行分层统计，为探究非洲劳动力市场中的结构性差异提供了细粒度视角。时间跨度近三十年，覆盖四十个非洲国家，具备较强的时空比较潜力。数据以Parquet格式分发，兼顾存储效率与分析兼容性，并配有标准化README文档，涵盖变量说明、缺失值处理建议与引用规范，便于研究者快速定位与使用。

使用方法

研究者可借助Hugging Face datasets库便捷加载数据，通过load_dataset函数指定仓库路径获取数据集对象，进而查看数据划分、特征结构与样本内容。对于表格型输出，可调用to_pandas方法转换为DataFrame，以便进行统计分析与可视化。建议在建模前先行检查各字段的缺失模式与量纲一致性，并利用显式的国家、年份及指标列进行跨数据集联结。使用过程中应保留原始缺失值直至确立合理的插补规则，并在下游分析中明确标注地理覆盖假设与变量定义来源，确保研究过程可复现、结论可追溯。

背景与挑战

背景概述

国际劳工组织长期以来致力于构建全球劳动力市场统计体系，ILOSTAT数据库即为该领域的权威统计基础设施，涵盖就业、失业、劳动参与率等核心指标。在此背景下，Electric Sheep Africa于2026年对ILOSTAT中非洲区域失业数据进行了系统性整理与元数据标准化，发布了覆盖40个非洲国家、1998至2025年间共计4375条观测记录的数据集，聚焦于性别、教育程度与残疾状况三重维度下的失业人口规模。该数据集的核心研究问题在于揭示非洲劳动力市场中弱势群体失业的结构性差异，其以标准化元数据与可复现的加载指引降低了非洲经济数据的使用门槛，为劳动经济学与包容性发展研究提供了重要的实证基础。

当前挑战

该数据集所回应的领域问题在于非洲劳动力市场统计中长期存在的维度割裂困境，即性别、教育程度与残疾状况等关键分层变量往往分散于不同统计口径，难以支撑交叉性失业分析。构建过程中面临的挑战同样不容忽视：源数据来自多个国家统计机构，教育分类标准与残疾定义存在跨地区异质性，需在保留原始语义的前提下实现元数据对齐；部分国家与年份的观测值缺失，且元数据清单中上游出版者与国别字段存在声明缺口，对数据溯源与地理标识的可靠性构成制约，分析者须在建模前审慎确认变量定义与单位。

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，该数据集凭借其涵盖四十个非洲国家、横跨一九九八年至二零二五年的四千三百七十五项观测，成为剖析失业结构性差异的经典面板数据资源。研究者惯常将其用于按性别、教育程度与残疾状况三重维度进行失业率的描述性统计与分组比较，借此揭示非洲劳动力市场中弱势群体所承受的就业压力。

实际应用

在政策实践层面，国际组织与非洲各国劳工部门可依托该数据集识别失业高发群体，据此设计面向低学历女性及残障人士的定向就业扶持方案。非政府组织亦可将其作为项目需求评估与成效监测的基线工具，通过时间序列比对评估职业培训或反歧视法规的实际效应，从而提升公共资源配置的针对性。

衍生相关工作

该数据集作为Electric Sheep Africa元数据目录的组成部分，催生了一系列围绕非洲劳动力市场的可复现分析工作。相关衍生研究常见于基于Hugging Face生态的自动化建模管线，以及与国际劳工组织统计数据库的交叉验证项目，部分工作进一步将其与非洲教育、人口健康等数据集链接，构建多维社会排斥指标的综合分析框架。