electricsheepeurope/europe-ilo-cld-2pop-sex-age-nb-child-population-by-sex-and-age-un-estimates-and-p

该数据集包含欧洲39个国家1990年至2030年的儿童人口数据，按性别和年龄细分，基于联合国2024年7月的估计和预测（以千为单位）。数据集包含19,188条观测记录，涵盖1个核心指标（CLD_2POP_SEX_AGE_NB），提供国家代码、年份、性别（总计、男性、女性）、年龄分类和观测值等字段。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经Electric Sheep Europe重新打包，适用于表格分类、回归或时间序列预测等机器学习任务。This dataset contains child population data for 39 European countries from 1990 to 2030, disaggregated by sex and age, based on UN estimates and projections as of July 2024 (in thousands). It includes 19,188 observations covering 1 distinct indicator (CLD_2POP_SEX_AGE_NB), with columns such as country code, year, sex (total, male, female), age classification, and observed values. Sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database and repackaged by Electric Sheep Europe, it is suitable for tabular classification, regression, or time-series forecasting tasks.

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统计数据库，通过其REST API直接获取原始数据，并依据欧洲国家ISO3代码进行地理范围过滤。数据涵盖1990年至2030年间39个欧洲国家的儿童人口统计信息，共计19188条观测记录。构建过程中，ILOSTAT遵循国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义标准，对原始调查微观数据进行整合与标准化处理，并在数据集中保留source.label字段以追溯数据来源，确保数据的一致性与可溯源性。

特点

该数据集的核心特点在于其精细的维度划分，涵盖性别（总、男、女）和年龄分组（如0-14岁）等多重分类标准，支持多维度交叉分析。数据以年度频率呈现，包含单一指示指标CLD_2POP_SEX_AGE_NB，即基于联合国2024年7月估算与预测的儿童人口数量（单位：千人）。此外，每个国家均包含492条时间序列观测，确保了长时间跨度下的完整性与可比性，为欧洲儿童劳动相关研究提供了坚实的数据基石。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库便捷加载数据，使用`load_dataset`函数即可获得可直接转换为pandas DataFrame的格式，便于后续分析与建模。加载后，可按国家代码（如`ref_area`为'DEU'）筛选特定国家数据，或针对单一指示指标进行时间序列可视化。数据集还支持透视操作，可轻松构建以年份为行、国家为列的矩阵，适用于面板数据分析或跨国家比较研究，极大提升了数据使用的灵活性与研究效率。

背景与挑战

背景概述

在劳动统计学与儿童权益研究领域，精确的人口年龄结构数据是评估童工现象、制定国际劳工政策及监测可持续发展目标（SDGs）进展的基础。该数据集由国际劳工组织（ILO）统计司于2024年7月发布，依托其权威数据库ILOSTAT，聚焦欧洲39个国家1990年至2030年间按性别与年龄划分的儿童人口估计与预测值，共计19,188条观测记录。由Electric Sheep Europe团队进行标准化封装与分发，旨在为研究者与政策制定者提供机器学习就绪的时序数据资源，从而推动基于数据的劳动力市场分析与儿童保护决策。该数据集的核心研究问题在于揭示欧洲地区儿童人口的时空演变规律，为跨国的童工现象归因分析提供高分辨率的人口基底，对全球劳工统计与人口学研究具有重要支撑作用。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战主要体现为：第一，童工问题研究长期受限于国家间统计口径不一、数据缺失或更新滞后，难以形成可比较的跨国面板，而该数据集通过ILO统一采用的国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，实现了39国跨30余年的标准化人口估计，填补了欧洲区域儿童人口时序数据的系统整合空白；第二，构建过程中面临多重技术挑战，包括从ILOSTAT REST API抽取原始数据时需处理多源微观调查的异质性、对‘最佳来源’的筛选逻辑进行编码，以及对性别与年龄分类维度进行无损的矩阵化重构；第三，数据的时间跨度涵盖历史回顾与未来预测，如何将联合国人口司的估计模型与ILO的劳动力调查衔接，并在保持不一致标记可追溯性的前提下生成平滑序列，亦是数据处理管线设计的核心难题。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与社会发展研究中，europe-ilo-cld-2pop-sex-age-nb-child-population-by-sex-and-age-un-estimates-and-p数据集被广泛用于分析欧洲各国儿童人口的结构变迁。其涵盖1990年至2030年间39个国家的观测值，按性别与年龄分层，为研究儿童劳动供给潜力提供了关键的人口学基底。研究者常借助该数据构建时间序列模型，考察儿童人口规模的长期趋势与波动特征，并进一步与童工发生率、教育入学率等指标进行联合分析，以揭示区域发展模式的差异性。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为国家劳工部门、国际发展机构与政策智库提供了量化决策支持。基于不同性别与年龄组的儿童人口预估，相关部门可以更精准地规划教育资源分配、设计针对性反童工干预措施，并监控可持续发展目标（SDG）中关于消除童工的具体进展。同时，数据集作为机器学习就绪格式，便于嵌入自动化监测系统，实现从年度统计报表到实时动态预警的转型。

衍生相关工作

围绕该数据集，衍生出一系列具有影响力的学术与工程工作。例如，研究人员基于其时间跨度长且多国别结构的特点，开发了用于人口预估的集成学习模型，以及结合空间统计的欧洲儿童人口热点监测框架。此外，Electric Sheep Europe将其规范化并发布至HuggingFace平台，简化了数据访问流程，催生了多项开源复现研究，包括儿童劳动风险评估的因果推断分析，以及基于迁移学习的跨区域对比工作，进一步拓展了数据在跨国比较与政策评估中的价值。