electricsheepafrica/africa-ilo-une-tune-sex-age-edu-nb-unemployment-by-sex-age-and-education-thousands

该数据集包含132,894个观测值，涵盖51个非洲国家从1982年至2025年的失业数据，具体指标为按性别、年龄和教育程度划分的失业人数（以千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经过统一处理，并针对非洲地区进行了过滤。数据集包含多个维度，如国家、年份、性别、年龄和教育程度分类，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 132,894 observations of unemployment data across 51 African countries, spanning from 1982 to 2025, with the indicator Unemployment by sex, age and education (thousands). The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), harmonized and filtered for African countries. It includes dimensions such as country, year, sex, age, and education classifications, and is 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（ILO）的中央统计数据库ILOSTAT，由Electric Sheep Africa进行工程化封装与标准化发布。原始数据经系统整理后，被转换为Parquet格式并以Hugging Face数据集仓库形式呈现。构建过程涵盖元数据提取、字段标准化及可发现性优化，旨在为非洲地区劳动统计研究提供统一、可复用的数据接口。

特点

数据集涵盖51个非洲国家，时间跨度为1982年至2025年，共收录132,894条观察记录，聚焦于按性别、年龄和受教育程度划分的失业指标。其规模位于10万至100万行之间，属中等体量表格数据集。数据以表格和文本模态呈现，自带标准化元数据与溯源信息，便于跨域比较与可重复分析。

使用方法

研究者可借助Hugging Face的datasets库直接加载该数据集，快速检视特征结构与样本内容。对于表格型分析，可将数据转换为Pandas DataFrame进行统计建模或可视化探索。使用时应优先确认变量定义、单位与地理标识，保留缺失值并谨慎制定插补规则，同时建议将本数据集与其他非洲经济数据集按国家、年份及指标字段进行连接与联合分析。

背景与挑战

背景概述

国际劳工组织（ILO）长期致力于全球劳动力市场统计监测，其ILOSTAT数据库是各国就业与失业指标的核心来源。然而，非洲地区劳动力市场数据长期呈现碎片化、口径不一与覆盖不全的特征，制约了跨国比较与政策评估。为弥合这一数据鸿沟，Electric Sheep Africa于2026年基于ILOSTAT原始数据，重新封装并发布了涵盖51个非洲国家、1982至2025年、逾13万条观测的失业数据集。该数据集以性别、年龄与教育程度为细分维度，为非洲劳动力市场研究提供了标准化的机器学习就绪资源，显著提升了区域失业分析的粒度与可复现性。

当前挑战

该数据集所应对的核心领域问题在于非洲劳动力市场失业统计的异质性与稀缺性，其挑战体现为多维度的结构性困境。其一，各国统计能力参差不齐，导致原始数据存在系统性缺失与口径差异，跨时跨国比较面临基准不一致的风险。其二，性别、年龄与教育维度的交叉分层虽增强了分析深度，却也加剧了稀疏单元格问题，对统计推断与建模构成挑战。其三，数据源自二手元数据整合，上游发布者与国别标识等字段存在缺失，需在分析前审慎核实变量定义与单位，避免因标签误读而产生有偏结论。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与非洲发展研究的交汇处，该数据集凭借国际劳工组织统计数据库的权威框架，成为刻画非洲大陆失业结构性特征的核心经验来源。其经典使用场景涵盖按性别、年龄组与受教育程度三重维度进行的失业人数分布剖析，研究者借此可系统比较青年与成年劳动力、不同学历群体在各国失业风险上的异质性表现，并沿时间轴回溯1982年至2025年间失业构成的演化轨迹，为跨国面板回归与分层统计推断奠定数据基础。

解决学术问题

该数据集有力回应了非洲劳动力市场研究中长期存在的细分数据匮乏难题，使得性别与教育交互作用下的失业不平等、青年失业的学历悖论以及经济周期对不同人口群体就业冲击的差异化影响等议题得以量化检验。其意义在于将分散于各国统计口径的失业信息整合为统一可比的观测体系，为循证政策评估提供坚实基础，并推动了关于教育扩张与就业吸纳能力之间张力的学术争鸣。

衍生相关工作

依托该数据集，后续研究衍生出一系列围绕非洲失业持续性与劳动参与率的比较分析工作，部分学者将其与世界银行发展指标、国际劳工组织其他就业数据及非洲区域家庭调查进行联结，形成了多源异质数据的整合研究范式。Electric Sheep Africa所建立的标准化元数据规范亦被拓展至其他非洲社会经济数据集的整理与发布，促进了可复现研究基础设施在非洲数据科学社区中的扩散。