electricsheepafrica/africa-ilo-emp-temp-sex-age-ins-nb-employment-by-sex-age-and-public-private-sector-th

该数据集包含非洲48个国家从1991年到2025年的就业数据，按性别、年龄和公共/私营部门分类（单位：千），共有41,309个观测值，涵盖一个指标（EMP_TEMP_SEX_AGE_INS_NB）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经过Electric Sheep Africa重新打包，以表格形式提供，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据集包括国家代码、年份、观测值、数据来源、分类维度（如性别、年龄组、机构部门）以及数据质量标志等信息。This dataset contains 41,309 observations of employment data across 48 Africa countries, spanning 1991–2025, covering 1 distinct indicator (EMP_TEMP_SEX_AGE_INS_NB) for employment by sex, age and public/private sector (thousands). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, repackaged by Electric Sheep Africa, and provided in tabular format suitable for tasks such as tabular classification, regression, and time-series forecasting. It includes columns for country codes, years, observed values, data sources, disaggregation dimensions (e.g., sex, age group, institutional sector), and data quality flags.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集依托国际劳工组织统计数据库（ILOSTAT）的权威就业数据，由Electric Sheep Africa团队进行标准化整理与重新封装。原始数据涵盖1991年至2025年间48个非洲国家的就业观测记录，共计41,309条，聚焦于按性别、年龄及公共/私营部门分类的就业人数（千人）。构建过程中，团队从ILOSTAT提取结构化表格数据，统一元数据标注，并转换为Parquet格式，以便于高效存储与读取。整个流程注重保留原始数据的完整性与可追溯性，同时补充了面向非洲数据发现的标准化说明，确保数据在机器学习与分析场景中的可用性。

特点

数据集以表格形式呈现，兼具文本与数值特征，规模适中，拥有超过一万条但少于十万条记录，适合中等规模的分析任务。其核心价值在于覆盖非洲大陆广泛地域与长达三十余年的时间跨度，提供按性别、年龄和部门划分的就业统计，为劳动力市场研究、性别差异分析及公共政策评估提供实证基础。数据以CC BY 4.0协议开放，支持自由使用与共享。元数据中明确标注了缺失值处理建议与来源信息，增强了透明度和可复现性。

使用方法

使用者可通过Hugging Face的datasets库直接加载数据集，利用load_dataset函数获取全部数据，并借助内置方法查看数据结构与特征。对于需要进一步分析的场景，可将数据转换为Pandas DataFrame，便于进行统计建模或可视化。建议在建模前检查各变量的缺失情况与定义，明确地理与时间字段，避免因元数据缺失而产生误读。该数据集可与其他非洲相关数据集通过国家、年份等字段进行连接，以拓展分析维度。使用时需遵循CC BY 4.0许可，并引用原始来源与Electric Sheep Africa的整理工作。

背景与挑战

背景概述

伴随全球劳动市场统计体系日趋精细，按性别、年龄及公私部门分类的就业数据成为解析结构性差异的关键依据。该数据集由Electric Sheep Africa于2026年构建并发布于Hugging Face平台，系基于国际劳工组织ILOSTAT数据库的标准化重包装成果，覆盖48个非洲国家、1991至2025年间逾四万条观测记录。其核心研究问题在于揭示非洲各国就业在性别、年龄与公私部门维度上的分布形态，为劳动经济学与区域发展研究提供可比的面板数据基础。通过元数据标准化与统一格式封装，该数据集显著提升了非洲劳动统计数据的可发现性与跨域复用潜力，对推动非洲数据驱动型政策分析具有基础性影响。

当前挑战

该数据集所应对的领域问题在于：非洲劳动统计长期面临国别口径不一、指标覆盖不均与时间序列断裂等结构性困境，致使跨国比较与趋势研判尤为困难。构建过程中，原始ILOSTAT数据虽经国际组织协调，仍存在变量定义差异、缺失值分布不均及公私部门分类标准随国别变化等问题。元数据清单显示国家与上游出版者字段存在缺失，加之部分年份与国家的观测稀疏，使得直接建模易引入偏误。此外，数据仅以英语单语发布，且地理标识未显式声明ISO3编码，对下游分析中的空间关联与稳健推断构成额外挑战。

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，该数据集构筑了按性别、年龄及公私部门维度剖析就业结构的实证基石。研究者借由其涵盖四十八个非洲国家、跨越一九九一年至二零二五年的四万余条观测记录，得以在统一框架下开展公私部门就业规模的比较分析，并借助性别与年龄分组揭示劳动力市场的分层特征，从而为刻画非洲各国就业结构的异质性提供翔实的数据支撑。

实际应用

在政策实践层面，该数据集可为非洲各国劳工主管部门、国际发展机构及区域经济组织提供量化依据，用以监测公私部门就业消长、研判青年与女性就业形势、设计针对性的劳动力市场干预方案。其标准化元数据与便捷加载方式亦降低了数据获取门槛，使分析人员能够快速构建跨国面板，服务于就业战略规划与可持续发展目标的进展评估。

衍生相关工作

作为Electric Sheep Africa非洲公开数据目录的组成部分，该数据集已催生一系列围绕非洲就业结构、公私部门工资差异与劳动力市场制度比较的衍生研究。其标准化元数据框架亦推动了与Electric Sheep Africa其他数据集的联合分析实践，在非洲数据发现与机器学习就绪数据集建设方面形成了可复用的工程范式，为后续非洲经济金融领域的数据产品开发提供了参照。