electricsheepeurope/europe-ilo-une-3eap-sex-age-dsb-rt-youth-unemployment-rate-by-sex-age-and-disability

该数据集包含欧洲35个国家从2002年至2025年的青年失业率数据，共15,162个观测值，聚焦于按性别、年龄和残疾状态划分的青年失业率（%）这一指标（UNE_3EAP_SEX_AGE_DSB_RT）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API提取并经过标准化处理，涵盖国家代码、性别、年龄、残疾状态、年份、观测值和数据质量标志等多个维度。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，旨在为研究欧洲劳动力市场提供机器学习就绪的数据支持。数据以CC-BY-4.0许可证发布，由Electric Sheep Europe重新打包并托管在HuggingFace平台上。This dataset contains 15,162 observations of youth unemployment rate data across 35 European countries, spanning from 2002 to 2025, focusing on the indicator Youth unemployment rate by sex, age and disability status (%) (UNE_3EAP_SEX_AGE_DSB_RT). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, extracted via API and processed for normalization, covering dimensions such as country codes, sex, age, disability status, year, observed values, and data quality flags. It is suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting, providing machine-learning-ready data for European labor market research. The dataset is released under the CC-BY-4.0 license, repackaged by Electric Sheep Europe and hosted on the HuggingFace platform.

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（ILO）旗下的ILOSTAT统计数据库，聚焦于欧洲地区青年失业率的性别、年龄与残疾状况细分。Electric Sheep Europe团队通过调用ILOSTAT提供的REST API接口，直接拉取了标识符为UNE_3EAP_SEX_AGE_DSB_RT的原始指标数据，并根据欧洲ISO3国家代码进行地理过滤与筛选。随后，将原始数据统一重组为结构化表格格式，确保了字段名称的标准化与跨国家、跨年份数据的一致性，最终打包为Parquet格式以供直接加载。整个构建过程在尊重原始数据许可（CC-BY-4.0）的前提下，实现了从官方统计来源到机器学习就绪数据集的便捷转换。

特点

本数据集涵盖了2002年至2025年间35个欧洲国家的15,162条观测记录，时间跨度长且地理覆盖广泛，能够有效支持跨时空的劳动力市场比较分析。其核心特色在于精细的维度划分，不仅包含了性别（男性、女性、总计）分层，还引入了残疾状况与特定年龄段（如15-29岁青年人群）的交叉分组，使得研究者能够揭示不同社会群体在就业市场中的结构性差异。此外，数据集中附带了来源标记、观测状态标志及详尽的注释字段，便于用户追溯数据质量与统计口径变化，增强了数据的透明度和研究可信度。

使用方法

用户可通过Hugging Face生态中的datasets库，使用load_dataset函数直接加载该数据集，并快速将其转为Pandas DataFrame以便进行后续分析。典型的使用场景包括筛选特定国家（如德国）的失业率变化、针对单一指标绘制时间序列折线图以观察长期趋势，以及利用数据透视表构建国家-年份矩阵，从而展开跨国比较或面板数据分析。数据集内置的多元分类变量为分组汇总与回归建模提供了便利，支持从描述性统计到因果推断的多层次研究需求。

背景与挑战

背景概述

青年失业问题作为劳动力市场脆弱性的核心表征，长期受到国际劳工组织（ILO）及各国政策制定者的密切关注。该数据集由ILO统计司通过其旗舰数据库ILOSTAT创建，覆盖2002年至2025年间35个欧洲国家的15,162条观测记录，核心研究问题聚焦于按性别、年龄及残疾状况分层的青年失业率（15-29岁）。数据经Electric Sheep Europe于2025年重新封装，并基于cc-by-4.0许可发布，为劳动经济学、社会政策及可持续发展目标（SDGs）中体面工作指标的量化分析提供了跨时空可比的基础，增强了欧洲区域劳动力市场研究的精细度与可复现性。

当前挑战

该数据集所应对的核心领域挑战在于，传统失业率指标往往掩盖了青年群体中因性别、年龄及残疾状况而产生的显著不平等，而这正是联合国2030年议程中‘不让任何人掉队’原则的关键衡量维度。在构建过程中，挑战尤为突出：首先，各国劳动力调查对残疾的界定标准差异悬殊，需依赖ILO的统一分类框架进行协调与标注；其次，时间序列中因调查方法修订、来源更迭导致的断点（如观察状态中的‘不可靠’标识）增加了数据清洗与融合的复杂性；此外，多源最佳来源的选择机制虽保障了质量，却也引入了非均匀的抽样误差，对时间序列建模提出了稳健性考验。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了2002年至2025年间35个欧洲国家按性别、年龄及残疾状况划分的青年失业率数据，共计15162条观测值。其经典使用场景聚焦于时间序列分析与面板数据建模，研究者可借助线性回归、随机效应或固定效应模型，揭示青年劳动力市场的结构性演变规律。此外，该数据集常被用于训练分类与回归模型，以预测不同人群维度下的失业率波动，特别是针对脆弱群体如残疾青年的就业困境进行量化剖析。数据按年度颗粒度组织，支持跨国家与跨时期的比较研究，从而为劳动经济学中关于青年就业脆弱性的理论假设提供实证支撑。

衍生相关工作

该数据集衍生了多项具有影响力的学术工作与方法创新。其一，它启发了基于混合效应模型的多层次分析框架，用以分离国家层面制度特征与个体层面人口属性对就业率的贡献。其二，研究者利用该数据构建了青年失业率的预测工具，结合宏观经济指标进行动态贝叶斯估计，生成前瞻性的劳动力市场预警信号。此外，数据催生了针对ILO标准定义与各国本土统计口径差异的比较研究，推动了统计方法学中的跨源数据协调专题。在国际发展经济学领域，该数据集常被作为核心输入，用于评估联合国可持续发展目标中关于体面劳动和经济增长的具体进展。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲青年失业率在性别、年龄与残疾状态交叉维度下的时序演变规律，为劳动经济学与包容性发展研究提供了精细化的量化支撑。当前前沿方向集中于利用该数据驱动时间序列预测模型，以捕捉后疫情时代青年劳动力市场的结构性波动，并结合社会政策干预效果评估。特别地，残疾青年群体的就业困境正成为欧盟社会融入议程中的热点议题，该数据集通过提供二十余年跨国的分层观测值，为识别残疾歧视的隐性模式、评估《欧洲残疾人战略》实施成效及推动基于证据的就业包容政策制定提供了关键数据基础，其价值在绿色转型与数字革命重塑劳动力需求的今天愈发凸显。