electricsheepeurope/europe-ilo-emp-3emp-sex-age-edu-nb-youth-employment-by-sex-age-and-education-thousand

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的欧洲青年就业统计数据，具体指标为按性别、年龄和教育程度划分的青年就业（千人）。数据集涵盖39个欧洲国家，时间跨度为1987年至2025年，包含52,754条观测记录。数据按性别（总计、男性、女性）、年龄组（青年年龄段：15-29岁）和教育程度（总计）等维度进行细分。数据来源于各国的劳动力调查等官方统计，并经过ILO统一 harmonisation 处理。数据集以表格形式呈现，包含国家代码、年份、观测值、数据来源、质量标志等字段，适用于表格分类、回归和时间序列预测等机器学习任务。This dataset contains youth employment statistics for Europe from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, specifically the indicator Youth employment by sex, age and education (thousands). It covers 39 European countries, spans the years 1987 to 2025, and includes 52,754 observations. Data is disaggregated by sex (total, male, female), age groups (youth bands: 15-29 years), and education levels (total). The data is sourced from national labour force surveys and other official statistics, harmonized by the ILO. The dataset is presented in tabular format with fields such as country code, year, observed value, data source, and quality flags, suitable for machine learning tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本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从原始指标“EMP_3EMP_SEX_AGE_EDU_NB”中直接抽取数据，并依据欧洲国家ISO3代码进行地理范围过滤。数据经过ILO统计部门依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一化处理，涵盖来自劳动力调查、家庭收入调查、机构调查及行政记录等多源微观数据，其来源信息通过“source.label”字段标注以确保可追溯性。最终由Electric Sheep Europe团队重新封装为Parquet格式，形成包含52,754条观测、覆盖39个欧洲国家、时间跨度从1987年至2025年的结构化数据集。

特点

该数据集聚焦于欧洲青年就业状况，按性别、年龄及教育程度三个维度进行精细分层，观测值以千人为单位，提供合计、男性与女性三种性别分类以及青年年龄段（15-29岁）和不同教育聚合层级等细分字段。其特点在于时间序列长、国家覆盖广，且数据质量经过ILO官方审核，针对同一国家与年份的多源数据采用“最佳来源”原则进行选择，同时以标注状态码（如临时性、不可靠）和系列中断注释等方式明确数据质量与使用限制，为时间序列分析与跨区域比较提供了可靠基础。

使用方法

研究者可通过Hugging Face Datasets库的load_dataset()函数一键加载数据集，并利用to_pandas()方法将其转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型用法包括按国家代码过滤以聚焦特定区域，按时间排序绘制单一指标的时序图，以及通过透视表构建国家×年份的矩阵以便于跨国家比较。此外，数据集支持表格分类、回归与时间序列预测等多种任务，其结构化字段设计便于用户按性别、年龄或教育维度进行分组统计与建模，适用于劳动经济学、青年就业政策评估及欧洲社会统计研究等场景。

背景与挑战

背景概述

在全球劳动统计领域，国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库长期以来扮演着基准数据源的角色，为各国劳动力市场研究提供了权威支撑。在此背景下，Electric Sheep Europe于2025年整合并发布了“europe-ilo-emp-3emp-sex-age-edu-nb-youth-employment-by-sex-age-and-education-thousand”数据集，该数据集聚焦于欧洲39个国家1987年至2025年间按性别、年龄及教育程度划分的青年就业情况（单位：千人），共计52,754条观测值。核心研究问题在于通过标准化、机器可读的格式，为时间序列预测与分类任务提供细粒度的人口结构数据，从而揭示欧洲青年就业的多维演变规律。该数据集的影响力体现在其对ILO官方数据的二次整理与降维处理，使得跨国的纵向对比与模型训练变得高效可行，尤其弥补了结构化劳动统计在开源机器学习社区中的稀缺性。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题首要在于青年就业统计中多维交叉分类（性别、年龄、教育）带来的高维稀疏性与上下文依赖性，使得传统回归与分类模型难以有效捕捉非线性时序关联。具体挑战包括：ILOSTAT原始数据中不同国家调查体系（如劳动力调查LFS与行政记录）的统计口径差异，导致跨国家-年份数据的一致性与可比较性不足；数据中存在的缺失值、标记为“不可靠”（obs_status=U）的观测以及方法论修订造成的序列断点，增加了建模前的清洗难度；此外，数据集仅提供年度尺度，而某些维度如季度或月度波动被丢弃，限制了高频时序分析的适用性。构建过程中，整合来自多源异构的国家级调查与行政注册数据时，需克服分类编码不统一（如教育水平分类变更）导致的逻辑映射障碍，并确保溯源信息的透明记录以维持数据溯源链的完整性。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了1987年至2025年间39个欧洲国家按性别、年龄和教育程度划分的青年就业人数（单位：千人），共计52,754条观测记录。其经典使用场景集中在劳动经济学与人口学交叉研究领域，研究者可借助该数据集构建面板数据模型，探究不同人口特征维度下青年就业水平的动态演变规律。特别地，该数据支持时间序列分析与横截面比较的融合应用，为审视欧洲各国青年劳动力市场的结构性差异与趋同趋势提供了标准化、可复现的实证基础。

解决学术问题

该数据集有效回应了青年就业研究中长期存在的细分数据稀缺与跨国可比性不足的困境。通过提供按性别、年龄段和教育层次精细划分的就业指标，它使学术界得以突破总量分析的局限，深入剖析教育投资回报率的性别差异、年龄梯度效应以及人力资本积累对就业弹性的调节作用。其意义在于为验证人力资本理论、筛选假说以及劳动力市场分割理论等经典学说，提供了覆盖近四十年、横跨39国的系统化证据，极大推动了欧洲青年就业影响因素的因果推断研究。

衍生相关工作

基于该数据集，研究者已衍生了多项标志性工作。在方法论层面，催生了针对多维度分类面板数据的缺失值插补技术与非参数趋势分解方法，提升了复杂劳动力指标的可分析性。在应用研究方面，衍生出探讨欧洲经济危机对青年就业冲击的异质性效应、评估博洛尼亚进程对高等教育毕业生就业匹配度的影响，以及构建预测青年长期失业风险的机器学习模型等系列成果。这些工作进一步巩固了该数据集作为欧洲青年劳动经济学领域基准资源的重要地位。