electricsheepafrica/africa-ilo-une-5une-sex-age-nb-unemployment-by-sex-and-age-19th-icls-thousands

该数据集包含按性别和年龄划分的失业数据（基于第19届国际劳工统计学家会议标准，以千计），涵盖非洲24个国家，时间跨度为2016年至2025年，共有924个观测值。数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，通过API获取并经过标准化处理，指标为UNE_5UNE_SEX_AGE_NB。数据包括国家代码、指标标签、性别分类（总计、男性、女性）、年龄分类（如15岁以上）、观测年份、观测值（失业人数，以千计）以及数据质量标志（如系列中断）等字段，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 924 observations of Unemployment data across 24 Africa countries, spanning 2016–2025, covering 1 distinct indicator: Unemployment by sex and age based on the 19th International Conference of Labour Statisticians (ICLS) standard, in thousands. It is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), retrieved via API and harmonized using ICLS definitions. The dataset includes fields such as country codes, indicator labels, sex disaggregation (total, male, female), age classification (e.g., 15+), observation year, observed values (unemployment in thousands), and data quality flags (e.g., break in series), suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks.

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（ILO）的ILOSTAT核心统计数据库，通过REST API接口直接提取失业指标数据，并依据非洲ISO3国家代码进行地理过滤。数据整合了国际劳工统计学家会议（ICLS）第19届会议定义的失业统计口径，涵盖性别与年龄维度的细化拆解，共收录来自24个非洲国家、时间跨度为2016年至2025年的924条观测记录。每条观测均附有来源标签，以追溯原始调查数据来源。

特点

该数据集聚焦于非洲区域失业统计，以千人计数单位呈现，具备严格的跨时间序列结构。数据包含性别（男性、女性、总计）与年龄组的分类变量，便于多层次分析。所有指标均基于ILO官方最佳来源选取，标注了观测状态（如临时性或中断序列），并记录了方法论变更等元数据，体现了高度的数据溯源能力与标准化水平。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库以load_dataset()函数直接加载数据，返回的DataFrame格式便于后续处理。典型用例包括按国家筛选子集、按指标排序绘制时间序列折线图，或通过数据透视表构建国家-年份矩阵进行跨区域对比分析。数据整合了多维度字段，适用于失业率趋势的回归分析、分类建模及时间序列预测等场景。

背景与挑战

背景概述

国际劳工组织（ILO）旗下的ILOSTAT数据库是全球劳动统计领域的权威来源，其发布的失业数据为研究劳动力市场动态提供了核心支撑。该数据集由Electric Sheep Africa于2025年重新打包整理，聚焦非洲地区，收录了2016年至2025年间24个非洲国家的924条失业观测值，涵盖按性别与年龄分类的失业人数（千人为单位）。其核心研究问题在于揭示非洲大陆失业状况的结构性特征与时空演变规律，为区域劳动力政策制定、可持续发展目标监测及跨国比较研究提供标准化、机器可读的数据基础。通过依托ILO第19届国际劳动统计学家会议（ICLS）定义，该数据集在跨国劳动统计的协调一致性上具有显著贡献，成为机器学习与非洲发展研究领域的重要基准资源。

当前挑战

该数据集所面临的挑战首先体现在领域问题层面：非洲国家普遍存在劳动力调查体系薄弱、数据采集频率低且口径不一的问题，导致失业指标在跨国比较中面临概念界定差异与统计覆盖不全的困境。例如，部分国家将非正规就业与失业的边界模糊化，使得ILO标准定义在实践中难以完全贯彻。在构建过程中，数据整合面临多重技术障碍：不同国家使用的调查类型迥异（如劳动力调查、住户收入调查），原始数据经ILO统一协调后仍需处理因方法论修订而产生的序列中断（如'Break in series'标记）；此外，部分国家观测值稀疏（如塞舌尔仅24条记录），时间序列不连续对时间序列建模与面板数据分析构成了显著约束，模型在多国外推时的泛化能力亦需谨慎评估。

常用场景

经典使用场景

在非洲劳动力市场研究中，该数据集常被用于分析不同性别与年龄群体的失业格局。研究者可依据性别的三分法（总人口、男性、女性）及成年与青年群体的分类维度，构建纵向面板数据，以揭示非洲国家失业率的动态演化特征。924条观测记录覆盖24国2016年至2025年的年度时序信息，使其成为探索非洲劳动力市场结构性矛盾及性别差异的珍贵数据资源。

实际应用

在实际应用中，该数据集为非洲国家政府、国际发展机构及政策研究智库提供了关键决策支持。通过监测失业率在性别与年龄维度的时序变化，各方能够精准识别就业弱势群体，并评估现有就业促进政策与技能培训项目的实施成效。同时，数据中的来源标记与序列中断标注也提升了数据透明度，有助于判断数据质量变化对分析结论的可能影响。

衍生相关工作

该数据集的整理与发布衍生了一系列重要的数据处理与分析方法实践。例如，用户可通过将数据转化为国家与年份的透视矩阵，开展多国聚类分析或构建动态面板模型；时间序列的可视化与统计分析则有助于识别失业数据的趋势性与周期性成分。Electric Sheep Africa的标准化打包与增强型数据卡片设计，也推动了可复现研究范式在非洲劳动统计领域的应用。