electricsheepafrica/africa-ilo-emp-temp-sex-age-geo-nb-employment-by-sex-age-and-rural-urban-areas-thousa

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的就业数据，专门针对非洲地区。数据集涵盖了47个非洲国家从1994年至2025年的36,113个观测值，核心指标为按性别、年龄和农村/城市地区划分的就业人数（千）（指标代码：EMP_TEMP_SEX_AGE_GEO_NB）。数据以表格形式组织，包括国家代码、年份、性别（总计、男性、女性）、年龄分类、城乡分类、观测值及数据来源等字段。数据来源于ILO harmonized的官方统计，如劳动力调查等，并经过标准化处理，适用于表格分类、回归和时间序列预测等机器学习任务。数据集由Electric Sheep Africa重新打包发布，采用CC-BY-4.0许可证。This dataset contains employment data from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, specifically focused on Africa. It includes 36,113 observations across 47 African countries spanning from 1994 to 2025, with the core indicator being Employment by sex, age and rural/urban areas (thousands) (indicator code: EMP_TEMP_SEX_AGE_GEO_NB). The data is organized in tabular format, with columns such as country code, year, sex (total, male, female), age classification, rural/urban classification, observed value, and data source. The data is sourced from ILO-harmonized official statistics, such as labor force surveys, and has been standardized for use in machine learning tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting. The dataset is repackaged by Electric Sheep Africa and released under the CC-BY-4.0 license.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

劳动力市场统计数据的跨国可比性长期依赖国际组织的标准化汇编机制，国际劳工组织统计局（ILOSTAT）作为全球劳工统计的核心枢纽，持续整合各国报送的就业数据并统一口径。该数据集即由Electric Sheep Africa基于ILOSTAT中非洲区域的原始统计信息重新封装而成，以Parquet列式格式存储，涵盖1994年至2025年间47个非洲国家的就业观测记录，围绕性别、年龄组及城乡区域等维度进行结构化组织，并配以标准化元数据、溯源说明及面向分析者的使用指引，从而将分散的源数据转化为可直接加载的机器学习就绪资源。

特点

数据集在人口维度上兼具时间纵深与空间广度，36,113条观测跨越三十余年的非洲劳动力市场变迁，为刻画就业结构的长期演化提供了连续证据。其变量设计围绕性别、年龄与城乡居住地三重分层展开，能够支撑就业参与率的异质性分析与群体间比较研究。数据以Parquet格式发布，体积紧凑且读取高效，属中等规模表格数据范畴，同时附有完整的许可证声明、来源标注与质量提示，便于研究者在建模前核实变量定义、计量单位及缺失值处理方式，降低误用风险。

使用方法

研究者可借助Hugging Face的datasets库以load_dataset函数直接加载该数据集，获取其中各切分的数据表并检视特征结构；对于表格型分析，可将目标切分转换为Pandas数据框以便开展统计描述与可视化。在建模之前，宜先审视模式设计与缺失模式，结合国家、年份及指标字段与其他非洲数据集进行联接，并围绕地理、时间及子群体变量展开剖面分析。所有分析应明确记录地理归属的假设前提，保留缺失值以待合理的插补规则，并在成果中同时引用ILOSTAT原始来源与该Hugging Face仓库信息，以确保工作流程的可复现性。

背景与挑战

背景概述

国际劳工组织（ILO）长期致力于构建全球劳动力市场统计体系，ILOSTAT作为其核心数据库，为劳动经济学与区域发展研究提供基础性数据支撑。该数据集由Electric Sheep Africa团队于2026年完成标准化编目与发布，覆盖47个非洲国家、1994至2025年间共计36,113条就业观测记录，按性别、年龄及城乡地域维度进行细分。其核心研究问题在于刻画非洲劳动力市场在人口结构变迁与城乡分化背景下的就业分布异质性，为比较劳动经济学、性别研究及区域政策评估提供可复现的量化依据。作为非洲开放数据基础设施建设的重要组成，该数据集通过元数据标准化与Hugging Face平台部署，显著提升了非洲劳动统计数据的可发现性与复用效率。

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统计长期面临跨国口径不一、性别与年龄分层数据稀疏、城乡就业结构信息碎片化等困境，难以支撑严谨的跨国比较分析。在构建过程中，原始ILOSTAT数据存在元数据缺失、国家编码与上游发布者信息不完整、地理标识仅隐含于标题而未显式声明等问题，对数据溯源与跨国匹配构成障碍。此外，不同国家在就业定义、统计时点与城乡划分标准上的异质性，使得跨年度与跨区域的指标一致性面临挑战。数据集虽已提供结构化存储与标准化文档，但变量单位、缺失值处理及地理假设仍需研究者在建模前依据源材料加以核实，以避免因标签推断而产生政策误读。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与区域发展研究的经典范式中，该数据集凭借国际劳工组织统计数据库的权威根基，常被用于刻画非洲各国就业总量在性别、年龄组以及城乡二元空间上的结构性分布特征。研究者借助其跨越1994至2025年、覆盖47个非洲国家的36,113条观测记录，得以在统一指标口径下开展横截面与时间序列的比较分析，检验劳动参与率、就业密度与人口结构变迁之间的联动关系，并借助表格分类与回归任务框架，识别性别与年龄维度下的就业脆弱群体及其空间集聚模式。

实际应用

在政策实践与国际发展合作领域，该数据集为非洲各国政府、国际组织与智库提供了量化决策依据。劳动部门可依据分性别、分年龄与城乡维度的就业规模数据，评估青年就业促进计划与农村劳动力转移政策的覆盖效果；国际机构可将其与贫困、教育、基础设施等数据集进行空间匹配，辅助设计面向脆弱群体的社会保障与技能培训干预方案，并用于监测可持续发展目标中充分就业与体面工作相关指标的实现进度。

衍生相关工作

围绕该数据集及其所属的Electric Sheep Africa元数据目录，衍生出一系列面向非洲开放数据的研究与工程实践。部分工作将其与非洲贫困、人口健康、教育等数据集进行跨国面板整合，构建多维发展指标体系；也有研究依据其标准化元数据框架，开发可复现的数据加载、缺失值诊断与变量画像流程，并推动基于Parquet格式的轻量化表格分析管道建设。此外，该数据集常被用作非洲劳动统计机器学习基准的输入，支撑分类与回归模型在跨国社会经济预测任务中的评估与比较。