electricsheepafrica/africa-ilo-eap-5eap-sex-age-nb-labour-force-by-sex-and-age-19th-icls-thousands

该数据集包含非洲24个国家在2016年至2025年期间的劳动力数据，共有924个观测值，覆盖1个具体指标：按性别和年龄分类的劳动力——第19届国际劳工统计学家会议（ICLS）定义（以千人为单位）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经过统一处理，包括国家代码、年份、性别（总计、男性、女性）、年龄分类、观测值等列，用于表格分类、回归或时间序列预测任务。数据以年频率发布，并包含数据质量说明，如来源选择和分类列的非空情况。This dataset contains 924 observations of Labour force data across 24 Africa countries, spanning 2016–2025, covering 1 distinct indicator: Labour force by sex and age -- 19th ICLS (thousands). It is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), with harmonized data including columns for country codes, years, sex (total, male, female), age classifications, observed values, and more, suitable for tabular classification, regression, or time-series forecasting tasks. The data is annual and includes notes on data quality, such as source selection and non-null disaggregation columns.

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REST API接口直接抽取指标'EAP_5EAP_SEX_AGE_NB'的原始数据，并利用ISO 3166-1 alpha-3国家代码筛选出非洲24个国家的观测记录。ILOSTAT团队依据第19届国际劳动统计学家会议（ICLS）定义，对各国劳动力调查、家庭收入调查等微观数据进行了标准化处理，同时保留'source.label'字段以标注数据来源，确保全程可追溯。最终由Electric Sheep Africa团队以Parquet格式封装，整合为包含924条观测的机器学习就绪数据集。

特点

本数据集聚焦于非洲大陆2016至2025年间按性别和年龄分层的劳动力规模（单位：千人），覆盖24个国家的24个分类维度，包括'sex'（含总计、男性、女性三个层级）和'classif1'（如15岁以上青年与成年分组）。数据以年频发布，每条记录均附有观测状态标志（如'Break in series'）和指标注释，便于识别数据中断或方法修订。其独特的'note_indicator.label'字段详细揭示了因方法论变更导致的序列断裂原因，为时间序列分析提供了宝贵的背景信息。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset()函数一键加载数据，并借助to_pandas()方法转换为Pandas DataFrame进行探索。典型操作包括按国家代码筛选特定区域的时间序列（如df[df['ref_area'] == 'KEN']）、基于'indicator'列绘制单指标趋势图，以及利用pivot_table构建国家×年份的观测矩阵。数据集中含有的'obs_status'和'note_classif'字段可辅助用户识别异常值或序列断裂点，配合'classif1'和'sex'等分类轴实现精细化的多维聚合分析。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年创建，并经Electric Sheep Africa重新整理发布，聚焦非洲24个国家2016至2025年间按性别与年龄划分的劳动力数据（基于第19届国际劳动统计学家会议标准）。作为ILOSTAT数据库的核心组成部分，该数据集旨在为非洲劳动力市场的比较研究提供标准化、可追溯的统计基础。其核心研究问题在于揭示非洲地区劳动力参与率的性别与年龄结构差异，为政策制定者、经济学家及社会科学家评估可持续发展目标中的体面劳动进展提供关键数据支撑。该数据集的影响力体现在其跨时间与跨国家的纵向覆盖能力，为分析非洲劳动市场动态变化及区域间差异奠定了可靠的数据基石。

当前挑战

该数据集面临的首要挑战是非洲各国劳动力调查数据的异质性问题，包括不同国家在调查方法、数据质量、时间跨度及统计定义上的不一致性，尤其因部分国家存在方法论修订或数据中断（如标注为“Break in series”的观测值），增加了跨国家比较与时间序列分析的复杂性。其次，构建过程中需整合来自多种来源（如劳动力调查、行政记录）的原始微观数据，并依据ILO的统计标准进行协调与清洗，这一过程面临数据缺失、分类口径不统一及元数据可追溯性维护等困难。此外，非洲地区部分国家数据覆盖年份有限（如仅24个观测值），导致样本量不均衡，限制了区域层面的鲁棒性建模与推断能力。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了国际劳工组织ILOSTAT数据库中关于非洲24个国家2016至2025年间按性别与年龄划分的劳动力人口数据（以千人为单位），总计924条观测记录。其最经典的使用场景在于支持劳动力市场的时间序列分析与面板数据建模。研究者可借此追踪非洲各国劳动力规模的动态演变，剖析不同性别与年龄组别的参与率差异，并基于多年跨度的数据构建预测模型，从而在宏观劳动经济学、发展经济学以及人口学领域开展深入的实证研究。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为非洲国家的政策制定者、国际发展机构及非政府组织提供了关键的数据支撑。它可用于监测联合国可持续发展目标（SDGs）中关于体面工作和经济增长的进展，辅助各国劳动部门进行劳动力规划与就业服务资源配置。此外，金融机构与咨询公司可将其融入区域风险评估与市场分析模型，洞察非洲大陆新兴市场的劳动力供给潜力，从而优化投资决策与商业战略。

衍生相关工作

围绕该数据集，衍生了一系列标志性工作。ILO自身基于此类数据定期发布《全球就业与社会展望》报告，提供了全球劳动力市场的权威年度分析。学术领域，众多研究利用ILOSTAT面板数据探讨了非洲的性别工资差距、青年就业危机与非正规经济转型等议题。同时，Electric Sheep Africa作为数据重新包装方，推广了标准化、开箱即用的机器学习数据集格式，推动了劳动经济学数据在自动化特征工程与预测建模中的创新应用。