electricsheepafrica/africa-ilo-emp-3wap-sex-age-geo-rt-youth-employment-to-population-ratio-by-sex-age-an

该数据集包含非洲青年就业人口比率的数据，按性别、年龄和城乡地区分类（百分比）。数据覆盖45个非洲国家，时间跨度为1994年至2025年，包含9,639个观测值和1个核心指标。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。数据集包含多个维度列，如国家代码、性别分类、年龄分组、地区类型、观测年份和观测值等，并附有数据质量说明和使用示例。Youth employment-to-population ratio by sex, age and rural / urban areas (%) for Africa, covering 45 countries from 1994 to 2025, with 9,639 observations and one indicator. The dataset is sourced from the International Labour Organizations ILOSTAT database, repackaged by Electric Sheep Africa, and provided in tabular format for tasks such as tabular classification, regression, and time-series forecasting. It includes columns for country codes, gender disaggregation, age bands, area types, observation years, and values, along with data quality notes and usage examples.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集基于国际劳工组织（ILO）下属ILOSTAT数据库的核心指标构建而成。数据通过REST API从官方端点直接采集，并经过严格的非洲ISO3国家代码过滤，最终整合了45个非洲国家1994年至2025年间共计9,639条观测记录。ILOSTAT对原始调查微观数据采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理，数据来源在`source.label`字段中标注，确保了每一指标的可追溯性与统计口径的一致性。

特点

数据集聚焦于非洲青年就业人口比率，呈现按性别、年龄组及城乡地域交叉分类的精细化结构。其时间跨度长达三十余年，覆盖非洲大陆绝大多数经济体，并包含`sex`、`classif1`与`classif2`三个分层维度，便于研究者从不同粒度剖析劳动市场变迁。数据质量方面，仅采用ILO选定的“最佳来源”以避免重复，同时通过`obs_status`字段标识观测值的可靠程度，提升了实证分析的严谨性。

使用方法

该数据集以HuggingFace Datasets格式发布，用户可通过一行Python代码`load_dataset()`轻松加载，并直接转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型应用场景包括按国家过滤以进行国别比较，或针对单一指标绘制时间序列以揭示趋势变化。此外，借助`pivot_table`即可快速构建以年份为行、国家为列的指标矩阵，支持面板数据建模与多国横向对比分析，极大降低了数据清洗与整合的复杂度。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门通过其权威数据库ILOSTAT发布，后由Electric Sheep Africa于2025年重新整合并公开于HuggingFace平台。其核心研究问题聚焦于非洲青年就业与人口比率在性别、年龄及城乡维度上的时空分布特征。数据集覆盖1994至2025年间45个非洲国家的9,639条观测记录，为劳动经济学、区域发展及可持续目标（SDG）研究提供了标准化、机器可读的宝贵素材。凭借ILO在劳动统计领域的全球领导地位，该数据成为探索非洲青年劳动力市场结构性变迁、评估就业政策成效的关键基石，有力推动了跨国家、长时序的量化分析与循证决策。

当前挑战

该数据集所解决的领域核心挑战在于系统量化与比较非洲青年就业参与率的时空异质性。面对非洲各国在调查方法、数据时效性及分类标准上的显著差异，ILOSTAT通过统一采纳国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行了规范化处理，构建了可比较的指标体系。在构建过程中，挑战包括从ILO的REST API中精准筛选非洲区域数据，处理因来源多样导致的数据缺失与质量标记（如暂定值与不可靠值），以及协调多维度分类变量使其在Parquet格式下保持结构与语义的一致性，从而确保数据分析的准确性与可复现性。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了涵盖45个非洲国家、跨越1994至2025年间的9,639条青年就业人口比率观测记录，按性别、年龄以及城镇/乡村地域进行精细分层。研究者普遍将其作为探究非洲大陆青年劳动力市场动态演变的核心数据源，通过时间序列建模揭示不同亚群在就业参与率上的长期趋势与周期性波动，亦可结合国家与区域标签进行多维度比较分析。

衍生相关工作

基于此数据集衍生的学术工作涵盖了从传统回归分析到前沿机器学习的多元范式，例如利用随机森林或梯度提升树模型预测青年就业率对宏观经济冲击的响应，或将面板数据纳入贝叶斯层次模型以处理国家间异质性。亦有研究以此为支点，融合卫星夜光遥感或移动通信信令等非传统数据源，构建非洲劳动力市场的高频监测代理指标，极大拓展了传统统计数据的应用疆界。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲青年就业人口比率的性别、年龄与城乡维度解构，为劳动经济学中的青年就业脆弱性评估和可持续发展目标（SDG 8）监测提供了珍贵的时空面板数据。当前前沿研究方向包括利用该时间序列数据构建多因素预测模型，探究非洲大陆青年失业的结构性成因，及其与气候变化、城镇化进程和政治经济转型等热点事件的交互影响。此外，基于ILOSTAT统一规范后的高质量观测值，研究者可开展跨国比较分析，揭示不同非洲国家在促进青年体面就业方面的政策成效差异，从而为国际劳工组织及各国政府制定精准干预策略与包容性增长路径提供数据驱动的决策依据。