electricsheepafrica/africa-ilo-ees-tees-sex-age-ocu-nb-employees-by-sex-age-and-occupation-thousands

该数据集包含120,636条观测数据，涉及48个非洲国家，时间跨度为1982年至2025年，覆盖1个独特指标：按性别、年龄和职业划分的雇员数量（单位：千）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经过Electric Sheep Africa重新打包，用于表格分类、回归和时间序列预测等机器学习任务。数据集包含国家、性别、年龄、职业分类、观测年份、观测值及数据状态等列，提供按性别、年龄和职业的细分维度。This dataset contains 120,636 observations of Employees data across 48 Africa countries, spanning 1982–2025, covering 1 distinct indicator: Employees by sex, age and occupation (thousands). The data is sourced from ILOSTAT (ILOs central statistics database), repackaged by Electric Sheep Africa, and is intended for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. It includes columns such as country code, sex, age, occupation classification, observation year, observed value, and data status, with disaggregation dimensions for sex, age, and occupation.

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）中央统计数据库ILOSTAT，由Electric Sheep Africa团队进行工程化重包装。原始数据经采集与清洗后，以标准化元数据框架重新组织，形成包含120,636条观测记录的Parquet格式文件。数据覆盖48个非洲国家，时间跨度为1982年至2025年，涉及按性别、年龄和职业分类的雇员数量（以千为单位）指标。构建过程中保留了原始统计口径与缺失值，未做插补处理，并通过统一命名与文档规范提升数据的可发现性与可复现性。

特点

数据集聚焦非洲区域劳动力市场结构，以性别、年龄和职业三重维度刻画雇员分布，兼具时间序列与横截面特征。其体量介于十万至百万行之间，采用列式Parquet存储，便于高效读取与计算。元数据标注完整，涵盖经济学与金融领域标签，并附带国家、年份和指标字段，支持跨域关联分析。数据集保持单语英文环境，缺失值保留原始状态，为研究者提供透明、可追溯的分析基础。

使用方法

研究者可通过Hugging Face的datasets库直接加载该数据集，使用load_dataset函数指定仓库标识符即可获取全部数据。加载后可按需选取拆分，并转换为Pandas数据框以进行表格化分析。在建模前应检查各变量的定义、单位与缺失模式，对地理信息不明确之处需在分析中显式记录假设。该数据集可与其他Electric Sheep Africa数据集通过国家、年份和指标字段进行连接，构建可复现的分析流程。

背景与挑战

背景概述

国际劳工组织长期致力于构建全球可比的劳动力市场统计体系，ILOSTAT数据库即为该机构汇聚各国就业、失业与劳动报酬等指标的核心平台。非洲地区在劳动统计领域长期面临数据碎片化、覆盖不均衡与口径不统一等结构性困境，制约了区域劳动力市场研究的深入。Electric Sheep Africa于2026年对ILOSTAT源数据实施工程化整理，发布涵盖48个非洲国家、1982至2025年间逾12万条按性别、年龄与职业分类的雇员观测记录，以标准化元数据与Parquet格式降低了非洲劳动经济研究的准入门槛，为跨国比较与细分群体分析提供了可复现的数据基础。

当前挑战

该数据集所回应的领域问题在于非洲劳动力市场缺乏性别、年龄与职业交叉维度上可跨国比较的雇员规模估计，这一空白直接影响了就业结构转型与人口红利等议题的实证检验。构建过程中，原始ILOSTAT数据在各国统计能力差异下存在报告口径不一致、职业分类版本更迭与年份缺失等系统性障碍，跨境可比性因而受到削弱。元数据清单中已确认country与upstream_publisher字段缺失，进一步增加了地理归属判定与来源追溯的难度。使用者在建模前须审慎核查变量定义、单位与缺失模式，避免基于标签作出过度推断。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与人口统计学的交叉领域中，依据性别、年龄与职业维度对非洲各国就业人口进行精细化分组，是该数据集最为经典的应用场景。研究者借此得以系统刻画非洲大陆劳动力市场在性别结构、年龄梯队与职业分布三个层面的异质性特征，进而为跨国比较分析提供统一而可靠的量化基础。依托国际劳工组织统计数据库的权威口径，该数据集覆盖四十八个非洲国家、时间跨度自1982年至2025年，累计逾十二万条观测记录，构成了一片可供多维透视非洲就业格局的丰富信息疆域。

实际应用

在政策制定与经济分析的实务层面，该数据集为非洲各国政府、国际发展机构及劳动力市场研究者提供了评估就业政策成效与识别弱势群体的关键依据。借助按性别、年龄与职业分类的就业人数统计，相关主体可针对青年就业促进项目、女性劳动参与激励政策以及职业培训资源配置做出更具针对性的决策。同时，该数据亦可服务于区域经济一体化背景下的劳动力流动监测与人力资源规划，为非洲大陆自由贸易区框架下的就业协调提供数据支撑。

衍生相关工作

依托该数据集及其所属的Electric Sheep Africa元数据目录，研究者得以开展一系列衍生的比较研究与建模工作，包括非洲跨国就业结构的聚类分析、劳动力市场性别不平等的时序演变建模以及职业分布与经济发展水平之间的关联性探索。该数据集作为非洲公共数据生态的组成部分，亦促进了与其他社会经济数据集的跨域联结，推动了以国家、年份与指标字段为纽带的开放数据集成研究，为非洲数据科学社区的可复现分析范式积累了宝贵经验。