electricsheepeurope/europe-ilo-emp-5emp-sex-ocu-nb-employment-by-sex-and-occupation-19th-icls-thousan

该数据集包含13,087个观测值，覆盖34个欧洲国家，时间跨度为2014年至2025年，涉及1个指标：按性别和职业划分的就业人数（第19届国际劳工统计学家会议定义，单位：千）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过REST API获取并经过协调处理，以提供标准化的就业统计数据。数据集包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、指标标签、性别分组、分类变量、观测年份、观测值、观测状态和相关注释等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 13,087 observations across 34 Europe countries, spanning from 2014 to 2025, covering 1 indicator: Employment by sex and occupation based on the 19th International Conference of Labour Statisticians (thousands). The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), retrieved via REST API and harmonized to provide standardized labor statistics. It includes columns such as country code, country name, data source, indicator code, indicator label, sex disaggregation, classification variables, observation year, observed value, observation status, and related notes, suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由Electric Sheep Europe基于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库重新整理而成。数据通过ILOSTAT的REST API直接拉取，筛选出欧洲34个国家的ISO3代码，并经过清洗、标准化后以Parquet格式存储。其核心指标为“按性别和职业划分的就业人数（第19届ICLS，单位：千）”，覆盖2014至2025年的年度观测值，共计13,087条记录。构建过程严格遵循ICLS的统计定义，并在source.label列中标注了数据来源（如劳动力调查、行政记录等），确保了数据的可追溯性。

特点

该数据集具有多维度的精炼特征。首先，它囊括了欧洲34个国家的长时间序列数据，覆盖时间跨度达12年，具备良好的时空代表性。其次，数据通过性别（SEX_T、SEX_M、SEX_F）和职业分类（ISCO-08）进行细分，支持深度交叉分析。此外，数据集中包含观测状态标志（obs_status）和系列中断注释（note_indicator），帮助用户识别数据质量与潜在断点。所有变量均采用标准化命名与标签，字段结构清晰，可直接用于回归分析、时序预测或表格分类任务。

使用方法

数据集可通过HuggingFace的`datasets`库便捷加载，仅需执行`load_dataset("electricsheepeurope/europe-ilo-emp-5emp-sex-ocu-nb-employment-by-sex-and-occupation-19th-icls-thousan")`即可获取。加载后，用户可轻松将数据转换为pandas DataFrame，并通过`ref_area`字段筛选特定国家（如德国），或按`time`和`indicator`字段进行时序分析与可视化。建议利用`obs_status`和`note_indicator`列对异常观测值进行过滤，以提升分析结果的可靠性。该数据集采用cc-by-4.0许可协议，使用时应注明原始数据和Electric Sheep Europe的再包装贡献。

背景与挑战

背景概述

数据集europe-ilo-emp-5emp-sex-ocu-nb-employment-by-sex-and-occupation-19th-icls-thousan由国际劳工组织（ILO）统计部门基于ILOSTAT数据库创建，并由Electric Sheep Europe于2025年重新整理发布。该数据集聚焦欧洲34个国家2014至2025年间按性别与职业划分的就业人数（以千人为单位），覆盖逾1.3万条观测记录，其核心研究问题在于揭示欧洲劳动力市场中性别与职业结构的动态演变规律。依托ILO对各国劳动力调查数据的标准化整合，该数据集为劳动经济学、性别平等研究及跨国就业政策分析提供了高质量的时序基础，推动了基于精细分类的就业预测与区域比较研究的发展。

当前挑战

该数据集面临的首要挑战在于解决劳动力统计中性别与职业维度交叉分类的领域难题，即如何准确刻画不同职业类别内部性别就业模式的异质性，以支持更精细的劳动力市场分析。此外，构建过程中需克服多重数据质量挑战，包括各国调查方法与ICLS定义版本不统一导致的分类差异、时序中断标记（如Break in series）带来的可比性风险，以及部分观测值被标记为不可靠（obs_status=U）所引致的建模不确定性。同时，多源数据融合时需在ILO筛选的“最佳来源”与原始调查数据间权衡，确保数据集权威性与完整性的平衡。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇集了2014至2025年间34个欧洲国家按性别和职业划分的就业数据，共计超过1.3万条观测记录。在劳动经济学与社会科学研究中，它常被用于构建面板数据分析模型，探究就业结构的时空演变规律。研究者可借助该数据剖析不同性别在各类职业中的分布差异，以及这些差异随时间的动态变化特征。同时，它也是进行时间序列预测与回归分析的理想素材，能够支持对欧洲劳动力市场趋势的精细化建模与实证检验。

解决学术问题

该数据集有效解决了欧洲劳动统计领域长期面临的数据碎片化与标准不统一问题。通过国际劳工组织统一的数据框架与分类体系，它使得跨国比较分析成为可能，尤其促进了对性别职业隔离现象的系统性量化研究。学者们能够借此深入探讨劳动力市场的结构性转变，评估就业政策在不同国家与性别群体中的实际效果，从而为优化劳动资源配置、促进性别平等提供坚实的理论依据与数据支撑。

衍生相关工作

依托该数据集，衍生出多项具有学术引领价值的经典工作，包括构建欧洲就业结构演变的动态数据库、开发基于机器学习的职业分布预测模型，以及设计用于衡量性别职业隔离指数的标准化计算工具。这些衍生工作不仅拓展了劳动统计学的分析维度，还推动了因果推断方法在政策评估中的深度应用。此外，该数据与ILOSTAT其他指标的交叉融合，催生了关于欧洲劳动力市场韧性与产业转型的综合性研究成果，为后续学者开辟了新的研究路径。