electricsheepafrica/africa-ilo-une-deap-sex-edu-geo-rt-unemployment-rate-by-sex-education-and-rural-urban

该数据集包含23,934个观测值，覆盖45个非洲国家，时间跨度为1994年至2025年，主要指标为“按性别、教育程度和城乡地区划分的失业率（%）”。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经过重新打包处理，适用于表格分类、表格回归和时间序列预测等任务。数据集包含结构化字段，如国家代码、年份、性别、教育程度、城乡地区分类和观测值，并提供了数据来源和质量说明。This dataset contains 23,934 observations across 45 African countries, spanning from 1994 to 2025, with the main indicator being Unemployment rate by sex, education and rural / urban areas (%). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO)s ILOSTAT database and repackaged for ease of use. It is suitable for tasks such as tabular classification, tabular regression, and time-series forecasting. The dataset includes structured fields such as country codes, years, sex, education levels, rural/urban classifications, and observed values, along with source and quality annotations.

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统计数据库（ILOSTAT），由Electric Sheep Africa依据标准化元数据框架进行重新封装与索引。构建过程中，以非洲45个国家为地理单元，整合1994年至2025年间按性别、教育程度及城乡地域分类的失业率观测记录，共计23,934条。数据以Parquet列式格式存储，在保留原始统计口径的同时，补充了面向分析场景的溯源信息与加载指引，从而形成结构清晰、便于复现的表格化数据集。

使用方法

研究者可通过Hugging Face的datasets库直接加载该数据集，获取内置划分并检视特征结构。对于表格型数据，可将其转换为Pandas数据框以开展探索性分析与统计建模。使用时应优先查阅仓库中的原始数据文件，确认变量定义、单位与缺失模式，并依据显式国家字段进行地理筛选。若需扩展分析，可借助国家、年份与指标字段与其他Electric Sheep Africa数据集进行连接，构建可复现的研究工作流。

背景与挑战

背景概述

非洲劳动力市场长期面临结构性失业困境，性别、教育程度与城乡分布之间的交互影响使失业率呈现高度异质性。既有国际劳工组织统计体系虽覆盖广泛，却缺乏面向非洲区域、细分人口维度的整合性数据资源。Electric Sheep Africa于2026年基于ILOSTAT源数据构建该数据集，覆盖45个非洲国家、1994至2025年间共计23,934条观测记录，以性别、教育水平和城乡居住地三重维度刻画失业率变动。该数据集填补了非洲区域劳动力市场微观异质性数据的空白，为劳动经济学、发展经济学及社会政策评估提供了可复现的实证基础。

当前挑战

该数据集所回应的领域难题在于：如何将跨国、跨年度且分层维度复杂的劳动力统计口径统一为可比的结构化表征。构建过程中，源数据存在指标定义不一、教育分类标准差异、城乡划分口径参差及大量缺失值等问题，加之部分国家统计能力薄弱导致时间序列不连续，对数据清洗与语义对齐构成严峻考验。此外，元数据中country与upstream_publisher字段的缺省，进一步增加了溯源核验与跨国比较的难度。如何在保留缺失信息的前提下建立稳健的插补规则，并确保性别、教育与城乡交叉维度上的统计一致性，仍是后续分析需要审慎应对的核心挑战。

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叉视域下，该数据集凭借对1994至2025年间45个非洲国家逾两万三千条观测值的系统整合，成为刻画失业率多维分异格局的经典实证素材。研究者通常将其用于按性别、教育程度与城乡区位三个维度交叉剖析失业率的分布形态，借助表格分类与回归任务，揭示不同人口群体在劳动力市场中的边缘化程度，进而绘制非洲大陆失业结构的时空图景。

解决学术问题

该数据集有效回应了非洲劳动力市场研究中长期存在的数据碎片化与维度单一化难题。过往跨国比较常受制于指标口径不一与样本覆盖有限，而此数据集以标准化元数据与统一指标框架，使学者得以在一致尺度下检验教育溢价、性别差距与城乡二元结构对失业率的交互效应，为理解结构性失业的生成机制提供了可复现的证据基础，并对区域劳动政策评估具有方法论示范意义。

实际应用

在国际组织与非洲各国政策实践中，该数据集可服务于就业促进项目的精准定位与效果追踪。通过识别高失业风险群体在性别、学历与地域上的聚集特征，政策制定者能够优化职业培训资源的空间配置，并为城乡差异化的劳动力市场干预提供量化依据。同时，开发者和分析师可将其嵌入数据看板与预警系统，辅助监测青年及低学历人群的就业脆弱性。

数据集最近研究

最新研究方向

在非洲劳动力市场结构性转型与性别平等议题持续升温的背景下，该数据集凭借其覆盖45个非洲国家、跨越1994至2025年的逾两万条观测记录，正成为探究失业率与性别、教育程度及城乡地域交互效应的关键经验基础。当前前沿研究聚焦于运用分层建模与因果推断方法，揭示教育回报在城乡之间的异质性，以及性别差异如何随教育层级提升而演变。该数据亦被用于校准非洲青年就业政策评估模型，为识别农村女性等脆弱群体的就业壁垒提供量化依据，对推动包容性增长与可持续发展目标的本土化监测具有重要参考价值。