electricsheepasia/asia-ilo-pop-3wap-sex-edu-trs-nb-youth-working-age-population-by-sex-education-and

该数据集包含亚洲17个国家的青年工作年龄人口数据，按性别、教育水平和过渡阶段分类，单位为千。数据集涵盖1999年至2025年的时间范围，共5,927个观测值，主要指标为“POP_3WAP_SEX_EDU_TRS_NB”，即青年工作年龄人口按性别、教育和过渡阶段划分的统计数据。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过官方API获取并过滤至亚洲国家。数据集包括国家代码、年份、性别分类、教育水平和过渡阶段等维度，并提供了数据质量说明和使用示例，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains youth working-age population data for 17 Asia countries, disaggregated by sex, education level, and stages of transition, in thousands. It spans the years 1999 to 2025, with 5,927 observations, focusing on the indicator POP_3WAP_SEX_EDU_TRS_NB (Youth working-age population by sex, education and stages of transition). The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), retrieved via API and filtered to Asian countries. It includes dimensions such as country codes, years, sex classifications, education levels, and transition stages, with notes on data quality and usage examples, 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数据库，通过其REST API接口直接获取指标代码为POP_3WAP_SEX_EDU_TRS_NB的原始数据。数据经过严格的地理筛选，仅保留符合亚洲ISO3国家代码的观测值，并汇聚了来自国家劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等多源数据。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对微观数据进行协调统一，数据集中的source.label字段清晰标注了每条记录的原始出处，确保了回溯的透明性。最后，由Electric Sheep Asia团队进行标准化打包，以Parquet格式发布，便于机器学习的直接加载使用。

特点

该数据集收录了1999年至2025年间亚洲17个国家的5,927条观测记录，围绕同一个核心指标——按性别、教育程度及过渡阶段划分的青年劳动年龄人口（以千计）。数据具有丰富的维度分解特性，涵盖性别（男性、女性、总计）以及教育与过渡阶段等多个分类变量。其独到之处在于提供了详尽的数据质量标记，如obs_status字段标识数值的可靠性（如临时或不可靠），并通过note_indicator等字段记录序列中断或方法修订等元信息，为用户进行严谨的时间序列分析提供了必要的语境。

使用方法

利用HuggingFace的datasets库，用户可通过一行代码load_dataset快速加载该数据集并转化为Pandas DataFrame，从而立即进行探索性分析。针对特定国家的研究，可使用ref_area字段进行过滤，例如筛选印度尼西亚的数据。对于时间序列分析，可依indicator排序并以time为轴进行可视化。此外，借助pivot_table函数，研究者能轻松将数据重塑为国家与年份的交叉矩阵，便于进行面板数据回归或横向对比研究。数据集的标注清晰，粒度精细，适配表格分类、回归及时间序列预测等多种机器学习任务。

背景与挑战

背景概述

该数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，由Electric Sheep Asia于2025年重新整理并发布，聚焦于亚洲17个国家1999至2025年间青年劳动年龄人口按性别、教育程度及就业转型阶段划分的统计观测，共计5927条记录。作为全球劳动统计的权威来源，ILOSTAT汇集了来自各国劳动力调查、家庭收支调查及行政记录的数据，并通过国际劳工统计学家会议（ICLS）标准进行统一协调。该数据集的核心研究问题在于揭示亚洲地区青年人口在从教育到就业的转型过程中，性别与教育背景如何影响其劳动参与状态，为区域劳动力市场分析、教育政策评估及可持续发展目标（SDG）中体面劳动指标的监测提供了关键实证基础，尤其在亚洲劳动力市场结构快速变迁的背景下具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战在于，亚洲地区青年就业转型研究长期受制于数据碎片化与口径不一，难以进行跨国比较与趋势分析，尤其在教育程度与性别维度上缺乏标准化划分。构建过程中面临的主要挑战包括：多来源调查数据（如劳动力调查与学校至工作转型调查）的拼接与协调，需处理因方法论修订导致的时间序列断裂（如注释中标记的'Break in series'）；部分国家数据稀疏（如孟加拉国仅81条观测）且存在不可靠标记（如'Unreliable'状态），影响模型训练的稳健性；分类变量（如教育总水平和转型阶段总水平）的缺失值处理，以及年度频率数据在捕捉短期波动上的局限性，均对时间序列预测与回归任务构成制约。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了亚洲17个国家1999至2025年间青年工作年龄人口按性别、受教育程度及转型阶段划分的观测数据，共计5927条记录。在劳动经济学与社会人口学研究领域，研究者常将其用于构建多维度面板数据模型，系统剖析亚洲青年劳动力市场的结构性变迁。通过整合性别与教育分层信息，可精准刻画不同教育层级下青年从学校到职场的过渡路径差异，揭示性别维度在就业转换中的潜在鸿沟。时间序列的延伸性使得动态追踪青年人口规模及其教育构成的变化趋势成为可能，为跨国比较研究提供了统一口径的量化基础。

实际应用

在政策制定与国际发展领域，该数据集成为各国劳动部门及国际组织评估青年就业形势的重要工具。决策者可依据性别与教育层次的细分数据，精准锁定最脆弱的青年群体，设计定向的职业培训与教育干预方案。例如，针对教育程度较低的女性青年群体，可规划赋能项目以提升其就业转化率；企业人力资源规划亦能借助该数据洞察区域性劳动力供给趋势，优化人才引进与储备策略。此外，非政府组织在推进青年赋权项目时，可利用该数据作为基线参照，量化干预成效并调整实施路径。

衍生相关工作

该数据集源自ILOSTAT官方指标，经Electric Sheep Asia重新封装后，在多模态劳动统计研究中催生了一系列衍生工作。研究者常将其与ILOSTAT体系内的就业率、工资水平及非正规就业指标进行协同分析，构建亚洲青年劳动状况的综合评估框架。部分经典工作进一步扩展了数据维度，接入世界银行的教育支出与国内生产总值面板数据，从而在宏微观交织的视角下剖析教育与就业之间的内生关系。该数据集亦常作为基准测试案例，验证时间序列预测模型在复杂人口结构变化中的泛化能力，推动了统计方法论在劳动力研究中的应用创新。