electricsheepafrica/africa-ilo-une-deap-sex-age-rt-unemployment-rate-by-sex-and-age

该数据集包含28,434个观测值，涵盖了52个非洲国家从1970年到2025年的失业率数据，重点关注按性别和年龄划分的失业率指标（UNE_DEAP_SEX_AGE_RT）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过REST API获取并经过标准化处理，以确保一致性和可追溯性。数据集提供了详细的列结构，包括国家代码、来源、指标、性别分类、年龄分类、观测年份、观测值以及数据质量标志。它适用于表格分类、表格回归和时间序列预测等任务，旨在为研究人员和开发者提供机器学习就绪的非洲劳动力市场数据。This dataset contains 28,434 observations of unemployment data across 52 African countries, spanning from 1970 to 2025, with a focus on the indicator Unemployment rate by sex and age (%). It is sourced from the International Labour Organizations ILOSTAT database, retrieved via REST API and harmonized using ICLS definitions for consistency and traceability. The dataset includes a detailed schema with columns such as country codes, sources, indicators, sex and age classifications, observation years, values, and data quality flags. It is suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting, providing ML-ready labor market data for Africa.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由Electric Sheep Africa基于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT中央统计数据库进行标准化整理与再发布。构建过程以非洲52个国家为空间范围，以1970年至2025年为时间跨度，系统汇集按性别与年龄组划分的失业率观测记录，共计28,434条。原始指标源自ILOSTAT所汇编的劳动力市场统计，经统一元数据标注、格式转换与来源溯源后，以Parquet格式封装发布，旨在为非洲劳动经济研究提供可复现的数据基础。

特点

数据集聚焦非洲区域失业率的性别与年龄维度差异，覆盖52个非洲国家逾半个世纪的观测记录，规模介于一万至十万条之间。其模态涵盖表格与文本，标签涉及失业、劳动、就业及ILOSTAT等主题，并附有标准化的加载指引、来源说明与分析情境注释。数据以Parquet列式存储，便于高效读取与批量处理，同时保留了缺失值以支持后续可辩护的插补决策。

使用方法

研究者可通过Hugging Face的datasets库以load_dataset接口直接加载该数据集，获取默认划分后查看特征结构与样本记录。对于表格型分析，可将首个划分转换为Pandas数据框以便开展描述统计与建模。使用时宜先检查仓库文件与数据查看器，核验变量定义与单位，并在存在显式国家列时予以利用；若地理信息仅由标题或来源元数据隐含，则需在分析中记录该假设，并保留缺失值直至确立合理的插补规则。

背景与挑战

背景概述

伴随全球劳动力市场结构性变迁，非洲大陆的就业与失业动态日益成为发展经济学与国际组织关注的核心议题。国际劳工组织（ILO）长期通过ILOSTAT数据库系统采集各国劳动力统计指标，为跨国比较提供权威基准。Electric Sheep Africa于2026年将ILOSTAT中非洲区域按性别与年龄分组的失业率数据进行标准化封装，形成该数据集，覆盖52个非洲国家、1970至2025年间共28,434条观测记录，旨在降低非洲数据发现与复用的门槛。该数据集为劳动经济学、性别研究与区域发展政策分析提供了可复现的结构化证据，亦构成非洲开放数据基础设施建设的重要一环。

当前挑战

该数据集所回应的领域挑战，在于非洲劳动力市场统计长期存在口径不一、覆盖碎片化与性别年龄维度缺失的问题，跨国可比失业率数据的稀缺制约了精准政策评估与实证研究。构建过程中的挑战则集中于多源异构数据的标准化整合：不同国家报送年份与频率参差不齐，缺失值普遍且机制复杂，性别与年龄分组边界在各统计体系间缺乏统一界定，元数据中地理标识与上游出版方字段亦存在缺口。上述因素共同要求使用者在建模前审慎核验变量定义、单位与缺失模式，避免因标签字面含义而误读政策意涵。

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汇处，该数据集凭借其跨越1970至2025年、覆盖52个非洲国家的28,434条观察记录，成为刻画性别与年龄维度失业率动态的核心资源。研究者通常将其用于面板数据分析，以性别和年龄分层为切口，系统检验非洲劳动力市场中失业率的时序演变与跨国异质性，进而揭示不同人口群体在经济周期中的脆弱性差异。

实际应用

在政策实践层面，该数据集为国际组织与非洲各国政府设计靶向就业干预措施提供了量化依据。分析者可依据性别与年龄别失业率识别高风险群体，辅助制定青年就业计划、女性劳动参与促进政策以及社会保障资源的空间配置方案。同时，开发人员可利用其构建失业预警模型，为劳动力市场监测与宏观经济决策提供数据驱动的支撑。

衍生相关工作

以该数据集为基石，衍生出一系列围绕非洲劳动力市场的经典研究，包括基于机器学习的失业率预测模型、性别不平等指数的构建，以及跨国面板回归分析中关于教育与失业持续期的关联探讨。Electric Sheep Africa元数据清单的标准化封装亦催生了多个非洲开放数据集成项目，促进了劳动统计与人口健康、教育等领域的跨域数据融合研究。