electricsheepasia/asia-ilo-pop-2pop-sex-nb-population-by-sex-un-estimates-and-projections-jul

该数据集包含亚洲49个国家从1990年至203年按性别划分的人口数据，共6,027个观测值，涵盖一个核心指标：POP_2POP_SEX_NB（按性别划分的人口——2024年7月联合国估计和预测数据，以千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过其REST API获取，并经过标准化处理。数据集以表格形式呈现，包含国家代码、年份、性别分类（总计、男性、女性）、数据来源和观测值等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据为单语种（英语），规模在1K到10K之间，采用CC-BY-4.0许可。This dataset contains population data by sex for 49 Asian countries from 1990 to 2030, with 6,027 observations, covering one core indicator: POP_2POP_SEX_NB (Population by sex -- UN estimates and projections, July 2024, in thousands). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO)s ILOSTAT database, retrieved via its REST API and normalized. It is presented in tabular format with columns including country code, year, sex classification (total, male, female), data source, and observed values, suitable for tasks such as tabular classification, regression, and time-series forecasting. The data is monolingual (English), with a size category of 1K<n<10K, and licensed under CC-BY-4.0.

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）的ILOSTAT中央统计数据库，通过对UN人口估计与预测（2024年7月版）中按性别划分的人口数据进行提取与再加工而成。数据通过ILOSTAT REST API接口以自动化流水线直接拉取原始指标，并利用ISO3国家代码过滤至亚洲区域的49个国家。随后，Electric Sheep Asia团队对原始数据进行格式统一、模式规范化，并封装为Parquet格式发布，确保研究者可通过HuggingFace的`load_dataset()`接口快速调用。

特点

数据集包含6027条观测记录，覆盖1990年至2030年的时间跨度，聚焦亚洲49个国家的人口总数指标。其独特之处在于提供按性别（男性、女性、总计）细分的分层维度，并标注了数据来源（如ILO模型估计）以增强可溯源性。数据以年度频率呈现，且ILO在存在多重来源时选用'最佳来源'以确保一致性，同时保留了原始调查与行政记录的元数据字段。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库以`load_dataset()`直接加载数据，并转换为Pandas DataFrame供分析。典型操作包括按国家代码（`ref_area`）筛选特定国家的时间序列、按性别维度`sex`聚合计算、或利用`pivot_table`构建国家×年份的矩阵进行跨区域比较。数据支持分类、回归与时间序列预测等下游任务，适用于人口学建模与劳动力市场研究。

背景与挑战

背景概述

人口数据是劳动经济学、社会政策及可持续发展研究的基础性资源。国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库作为全球劳动统计的权威来源，长期提供经过协调的劳动力市场指标。在此基础上，Electric Sheep Asia于2024年重新打包发布了“asia-ilo-pop-2pop-sex-nb-population-by-sex-un-estimates-and-projections-jul”数据集，该数据集聚焦亚洲地区，涵盖49个国家从1990年至2030年共6,027条按性别划分的人口观测记录。其核心研究问题在于为区域人口结构变迁、劳动力供需分析及政策模拟提供高质量、机器可读的标准化时间序列数据。该数据集的发布显著降低了亚洲人口数据的获取与整合门槛，推动了比较研究、预测建模及跨国家面板分析的效率，对亚洲劳动经济与人口地理学领域具有重要的实证支撑作用。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战在于应对亚洲人口数据长期存在的碎片化与口径不一问题。不同国家的统计机构在年龄分组、性别分类及调查方法上存在差异，导致跨区域可比性受限，且传统数据获取往往依赖人工整理，难以支持大规模机器学习应用。在构建过程中，挑战主要集中在数据协调与质量控制：ILO虽已对原始调查数据进行标准化，但面对多个来源对同一国家同一年份的观测，需要依据ILO的“最佳来源”选择算法进行冲突消解；此外，按性别精细化拆分（总人口、男、女三个类别）要求数据结构能够灵活支持多维聚合，而数据集中存在某些分类维度在特定记录中为空值的现象，这给时间序列的完整性维护与下游分析中的缺失值处理带来了额外复杂性。

常用场景

经典使用场景

在人口统计学与劳动经济学领域，该数据集最经典的应用场景是构建亚洲国家分性别人口规模的时空序列分析模型。研究者利用1990至2030年间49个亚洲国家的人口观测值，可开展人口增长趋势拟合、性别比例变迁分析，以及基于UN人口估计与预测值对劳动力供给潜力进行前瞻性评估。数据以年频次组织，并提供总人口、男性、女性三个维度，非常适合用于面板数据回归、时间序列分解与人口结构演变建模。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为国际组织与政府智库提供了可靠的人口底数支撑。例如，国际劳工组织可依据不同性别与国家的预测值，制定针对性的促进女性就业政策与青年劳动力融入方案。亚洲各国劳动部门亦可以利用该数据，评估本国劳动力供给的性别缺口，优化职业培训资源配置。此外，私营部门的区域性扩张决策，如零售网络布点与工厂选址，也依赖对人口规模及性别结构的精准洞察来预判消费潜力与人力成本。

衍生相关工作

依托该数据集，学术界已衍生出一系列具有影响力的工作。在人口预测方法论方面，研究者结合UN估计与ILO劳动指标，改进了适用于发展中国家的多状态人口—劳动力衔接模型。在实证计量领域，有学者利用此数据探究女性劳动参与率与人口抚养比之间的非线性关系，并验证了东亚与南亚间的“性别红利”差异。此外，该数据还被整合进可计算一般均衡模型，用于模拟人口老龄化情境下亚洲经济的长期增长路径，成为理解亚太地区劳动力动态演进的重要基石