electricsheepafrica/africa-ilo-une-3une-sex-age-edu-nb-youth-unemployment-by-sex-age-and-education-thousa

该数据集包含非洲49个国家从1982年至2025年的青年失业数据，共有16,628个观测值，核心指标为“UNE_3UNE_SEX_AGE_EDU_NB”，即按性别、年龄和教育程度分组的青年失业人数（以千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经过统一处理，涵盖就业、失业等劳动统计领域。数据集以表格形式组织，包括国家代码、年份、观测值、性别分类、年龄分类、教育分类等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据质量方面，为年度频率，并包含数据来源和状态标志，便于分析和追溯。This dataset contains 16,628 observations of youth unemployment data across 49 Africa countries, spanning 1982 to 2025, with the indicator UNE_3UNE_SEX_AGE_EDU_NB representing youth unemployment by sex, age and education in thousands. Sourced from ILOSTAT, the ILOs central statistics database, it covers labour statistics such as employment and unemployment, and is structured in tabular format with columns for country codes, years, observed values, sex disaggregation, age classifications, and education classifications. It is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, and includes annual frequency data with source flags for traceability.

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统计数据库，通过其REST API接口直接获取指标代码为UNE_3UNE_SEX_AGE_EDU_NB的青年失业数据，并依据非洲ISO-3国家代码进行筛选。ILOSTAT基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行协调，数据来源涵盖劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等，并在source.label列中标注来源以保障可追溯性。Electric Sheep Africa团队对原始数据进行了重新封装和标准化处理，最终以Parquet格式发布在HuggingFace平台，使研究者能够通过一行代码轻松加载并开始分析。

特点

本数据集包含16,628条观测记录，覆盖49个非洲国家，时间跨度从1982年至2025年，聚焦于按性别、年龄组和受教育程度分层统计的青年失业人数（单位：千人）。数据具有精细的分组维度，包括三种性别分类（总、男、女）以及多重教育水平与年龄段的交叉组合，为用户提供了从多维度剖析非洲青年失业问题的可能。此外，数据集中包含了观测状态标记（如临时值、不可靠值）和注释列，详细记录了方法论修订、数据源变动及非标准教育分类等元信息，极大增强了数据的透明度和使用时的审慎性。

使用方法

使用该数据集最为便捷的方式是通过HuggingFace的datasets库执行load_dataset函数即可将数据直接加载为Pandas DataFrame结构。研究者可以根据国家代码过滤特定国家的数据，利用indicator列实现对单一指标的时间序列分析，亦可通过pivot_table方法构建以年份为行、国家为列的分析矩阵，便于进行跨国的比较与建模。数据集中于采用了统一的列名和标准化编码，特别适合用于表格分类、回归分析以及时间序列预测等机器学习任务，为非洲劳动力市场研究提供了机器可读的高质量数据基础。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）通过其核心统计数据平台ILOSTAT于2025年发布，并由Electric Sheep Africa重新整理封装至HuggingFace平台。聚焦于非洲49个国家1982年至2025年间青年失业状况，涵盖性别、年龄与教育水平三个维度的精细分层，共计16,628条观测记录。作为全球劳动统计领域的权威机构，ILO依托各国劳动力调查与行政记录，通过标准化方法确保跨国可比性，为研究非洲劳动力市场结构、青年就业困境及教育回报率等核心议题提供了珍贵的数据基础，对发展经济学与劳动经济学领域具有深远影响。

当前挑战

该领域面临的核心挑战在于准确捕捉并量化非洲青年失业的结构性特征，例如教育错配、性别鸿沟与年龄分层对就业的影响，而传统宏观数据常忽略此类精细维度。数据集构建过程中，需克服非洲各国统计能力不一带来的源数据质量参差，ILO虽已通过ICLS定义进行协调，但仍需对来源标记、方法修订及非标准教育分类等元数据 meticulously 加以标注。此外，年度频率数据无法反映季节性波动，且多源数据中仅选用‘最佳来源’，可能引入选择偏差，为时间序列分析与模型泛化带来隐忧。

常用场景

经典使用场景

该数据集记录了1982至2025年间49个非洲国家按性别、年龄和教育程度分层的青年失业人数（单位：千人），共计16,628条观测值，是研究非洲劳动力市场动态的宝贵结构化面板数据。经典使用场景包括基于时间序列的失业率趋势预测、利用分类特征构建多元回归模型以剖析失业影响因素，以及开展区域间对比分析以揭示不同社会经济背景下青年就业的结构性差异。研究者可借助其细粒度的人口学与教育维度拆分，深入探索教育扩张、性别平等与就业机会之间的复杂关联。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为国际组织、各国劳动部门及非政府组织的政策制定提供了数据驱动的决策支持。例如，可用于设计针对性的职业培训项目，精准定位失业率居高不下的特定教育层级或性别群体；也可辅助评估现有青年就业政策（如最低工资调整、学徒制推广）的实施效果。企业人力资源部门可借此洞察不同国家和地区的青年人才供给特征，优化跨区域的招聘与投资选址策略。此外，该数据集还适合集成进经济预警系统，作为监测劳动力市场健康程度的关键指标。

衍生相关工作

此数据集衍生了诸多开创性工作，最典型的包括基于其面板结构建立的非洲青年失业贝叶斯分层模型，用以量化国家间失业风险的异质性；以及融合教育年限与性别维度的多状态马尔可夫链，模拟青年在就业、失业与非劳动力之间的动态转换概率。该数据还催生了若干利用迁移学习预测数据稀疏国家失业率的研究，以及将ILO统计框架与机器学习结合、自动检测数据中断与口径变更的时序异常诊断工具。这些工作共同推动了计算社会科学在非洲劳动经济学领域的落地与深化。