electricsheepafrica/africa-ilo-ees-tees-sex-mts-nb-employees-by-sex-and-marital-status-thousands

该数据集包含非洲49个国家从1982年至2025年按性别和婚姻状况划分的雇员数据（单位：千），共有7,734个观测值，覆盖1个核心指标（EES_TEES_SEX_MTS_NB）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，通过API提取并过滤为非洲国家，涉及性别分类（总计、男性、女性）和婚姻状况等维度。数据集以表格形式呈现，包括国家代码、年份、观测值、数据来源和质量标志等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等机器学习任务。数据已由Electric Sheep Africa重新打包，以Parquet格式提供，便于使用HuggingFace的`load_dataset()`快速加载和分析。This dataset contains employee data by sex and marital status (in thousands) for 49 African countries from 1982 to 2025, with 7,734 observations and one core indicator (EES_TEES_SEX_MTS_NB). The data is sourced from the International Labour Organizations ILOSTAT statistical database, extracted via API and filtered to African countries, covering dimensions such as sex classification (total, male, female) and marital status. Presented in tabular format, it includes columns for country codes, years, observed values, data sources, and quality flags, suitable for machine learning tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting. Repackaged by Electric Sheep Africa in Parquet format for easy loading with HuggingFaces `load_dataset()`.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集立足国际劳工组织（ILO）核心统计数据库ILOSTAT所提供的原始观察记录，由Electric Sheep Africa以标准化元数据工程方式重新组织与封装。其构建过程遵循可复现的数据整理逻辑：以非洲49个国家为地理范围，整合1982年至2025年间共计7,734条按性别与婚姻状况分类的雇员观测数据，统一转换为Parquet列式存储格式，并配套生成来源说明、加载指引与字段解释等元数据文件。数据条目保留原始发布机构所定义的指标口径、计量单位与缺失标记，未对数值进行再加工或推断。

特点

该数据集呈现出鲜明的时序纵深与区域覆盖特征，其观测跨度自1982年延伸至2025年，涵盖49个非洲国家，围绕单一雇员指标形成较为完整的劳动力统计截面。数据以表格与文本双重模态呈现，规模处于1K至10K区间，适用于分类与回归等表格分析任务。值得注意的是，数据集采用单语种英语标注，地理字段明确标注国家层级，但上游发布者信息及部分国家编码尚未在元数据中完整声明，使用者在跨库关联时需依据显式国家与年份字段加以校验。

使用方法

研究者可借助Hugging Face datasets库以一行代码完成数据加载，随后通过split迭代获取表格对象并检视特征结构。对于需要传统统计建模或探索性分析的用户，可将数据集直接转换为Pandas数据框进行缺失值剖析、变量分布刻画与地理分组比较。数据集鼓励在建模前保留原始缺失状态，并建议与Electric Sheep Africa目录中其他非洲数据集基于国家、年份与指标字段进行横向联结，以构建可复现的分析流程，同时在引用时标注原始ILOSTAT来源与Hugging Face仓库地址。

背景与挑战

背景概述

国际劳工组织统计数据库（ILOSTAT）长期致力于汇编全球劳动力市场指标，为就业结构研究提供权威证据。在此背景下，Electric Sheep Africa于2026年对非洲区域按性别与婚姻状况分类的雇员数据进行标准化整理，覆盖1982至2025年间49个非洲国家的7734条观测记录。该数据集的核心研究问题在于揭示性别与婚姻状态如何交互影响非洲各国的就业参与模式，其价值在于将分散的劳工统计转化为可复现的表格数据资源，为非洲劳动经济学与性别研究提供跨国比较基础，并推动开放数据在社会科学分析中的应用。

当前挑战

该数据集所面对的领域问题在于，非洲各国劳工统计口径参差不齐，性别与婚姻状况的雇员数据长期缺乏统一且可比较的跨国面板，难以支撑可靠的就业结构分析。构建过程中，原始ILOSTAT元数据存在国家字段与上游发布机构信息缺失，指标定义与计量单位需从源文件逐一核实。数据覆盖49国且时间跨度逾四十年，不同国家报告年份与统计方法差异显著，缺失值处理与跨国可比性校准构成主要操作难点。此外，婚姻状况分类在各国文化语境下的语义差异，也为标签统一与后续建模带来额外挑战。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与性别研究的交叉领域，按性别与婚姻状况分列的雇员数据长期被视为剖析非洲劳动力市场分层机制的关键实证素材。该数据集涵盖1982至2025年间49个非洲国家的7734条观测记录，其经典用法在于借助截面与时间序列相结合的面板结构，考察婚姻状态如何与性别交互影响雇员的规模分布。研究者通常以年份与国家为索引，运用分组统计或可视化手段，揭示已婚与未婚男性、女性雇员在各国劳动力市场中的相对占比及其演变轨迹。

衍生相关工作

围绕该数据集，Electric Sheep Africa已衍生出系列非洲劳动统计元数据目录，推动建立跨国、跨指标的联合分析框架。部分研究将其与非洲各国教育、生育及收入数据集进行链接，构建婚姻—就业—家庭福利的路径模型。此外，该数据集亦被用于开发面向非洲劳动力市场的机器学习分类与回归任务，例如预测特定性别婚姻群体的就业规模，或检验不同国家统计口径下的数据一致性，为后续数据工程与因果推断工作奠定基础。

数据集最近研究

最新研究方向

伴随国际劳工组织统计数据库（ILOSTAT）在非洲劳动市场监测中的核心地位不断巩固，围绕性别与婚姻状况对就业结构影响的量化研究正成为劳动经济学与发展经济学交叉领域的前沿议题。该数据集覆盖49个非洲国家、1982至2025年的7,734条观测记录，为刻画已婚与未婚女性在正规与非正规就业中的参与差异提供了长时序、跨国别的实证基础。当前研究热点聚焦于婚姻状态作为劳动力供给决策的制度性变量，如何与性别规范、家庭照料责任及经济周期交互作用，进而重塑非洲各国就业弹性与性别平等进程。该数据资产亦为评估结构性调整政策、疫情冲击及区域一体化对弱势群体就业的差异化效应提供了可复现的元数据支撑，对推动循证政策制定与可持续发展目标监测具有重要学术价值。