electricsheepeurope/europe-ilo-une-3wap-sex-age-dsb-rt-youth-unemployment-to-population-ratio-by-sex-age

该数据集包含欧洲35个国家从2002年至2025年的青年失业人口比例数据，共有15,162个观测值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，核心指标为UNE_3WAP_SEX_AGE_DSB_RT，即按性别、年龄和残疾状况分组的青年失业人口比例（百分比）。数据集提供了国家代码、指标代码、性别分类（总计、男性、女性）、年龄分组、残疾状况、年份、观测值等列，并包含数据来源和质量注释。数据以表格形式组织，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据集由Electric Sheep Europe重新打包，采用CC-BY-4.0许可。This dataset contains 15,162 observations of youth unemployment-to-population ratio data across 35 European countries, spanning from 2002 to 2025. The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, with the core indicator being UNE_3WAP_SEX_AGE_DSB_RT—Youth unemployment-to-population ratio by sex, age and disability status (%). The dataset includes columns such as country codes, indicator codes, sex disaggregation (total, male, female), age bands, disability status, year, observed values, and source and quality notes. It is structured in tabular format and suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting. The dataset is repackaged by Electric Sheep Europe and released under the CC-BY-4.0 license.

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数据库，通过REST API直接提取原始指标数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地域筛选，最终整合为涵盖35个欧洲国家、时间跨度自2002年至2025年的15,162条观测记录。数据构建过程中严格遵循国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，对原始调查微观数据进行统一协调处理，同时保留来源标识列以确保数据可追溯性。

特点

数据集聚焦于青年失业与人口比率（按性别、年龄及残疾状况分类），提供单一指标UNE_3WAP_SEX_AGE_DSB_RT的精细化分层数据。其特色在于多维度的分类变量，涵盖性别（总、男、女）、年龄组（如15-29岁）及残疾状况，并附有观测状态标志（如不可靠）及注释说明，便于用户识别数据质量和潜在的方法论变更或定义分歧，为劳动经济学研究提供了高度结构化的时间序列素材。

使用方法

用户可通过HuggingFace的`datasets`库便捷加载数据，调用`load_dataset()`函数即可将数据集转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型应用包括按国家代码过滤特定国家的时间序列、对单一指标进行排序后的可视化探索，或利用透视表功能构建以年份为行、国家为列的数值矩阵，从而支持跨国的纵向比较与趋势建模。数据集格式规范，适配表格分类、回归及时间序列预测等多种机器学习任务。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年发布，经Electric Sheep Europe团队重新打包后托管于HuggingFace平台，聚焦欧洲35个国家2002至2025年间青年失业与人口比率（按性别、年龄及残疾状态细分）的统计指标。作为ILOSTAT数据库的子集，其核心研究问题在于揭示欧洲青年劳动力市场中弱势群体（如残疾青年）的就业参与困境，为政策制定者提供跨国可比的时间序列证据。数据集依托ILO统计部门对各国劳动力调查数据的标准化处理，涵盖15162条观测值，在劳动经济学与社会政策研究中具有重要影响力，尤其推动了残疾包容性就业目标的量化监测。

当前挑战

该数据集面临的核心领域挑战在于青年失业率指标的细粒度刻画，尤其需将残疾状态、性别与年龄三重交叉维度纳入分析框架，以捕捉边缘群体在劳动力市场中的结构性排斥。构建过程中则遭遇多重方法论难题：各国对残疾状态的统计定义存在显著差异（如注释中非标准定义标注），导致跨国可比性受损；ILO虽采用国际劳工统计学家会议标准协调数据，但调查方法变动（如方法论修订导致的序列断裂）与数据来源不统一（劳动力调查与行政记录并存）仍使时序一致性面临风险；此外，部分观测值被标记为不可靠或暂定，进一步增加了模型训练的噪声控制难度。

常用场景

经典使用场景

该数据集以欧洲35个国家2002至2025年间青年失业与人口比率为核心，按性别、年龄及残疾状态进行精细分层，是时间序列预测、表格分类和回归分析的理想素材。研究者常依托其结构化的年度观测值，构建劳动力市场的动态模型，探索不同社会群体在失业风险上的异质性，尤其聚焦于青年群体在宏观经济波动中的脆弱性。其跨时20余年的面板数据为理解欧洲各国劳动参与率的长期演变规律提供了坚实的数据底座。

实际应用

在实际应用层面，该数据集是国际组织、国家统计部门及政策智库进行劳动力市场监测的关键工具。它可支持政府绘制青年就业热力图，精准定位失业率长期高企的地区与人群，从而优化就业援助资源配置。同时，该数据为跨国公司进行人力资源战略规划、社会责任投资评估以及区域市场进入风险分析提供了量化的劳动力背景指标，助力企业在欧洲运营时更好地理解当地的社会经济环境。

衍生相关工作

基于该数据集衍生出的经典工作主要围绕劳动力市场的细分领域建模展开。一方面，研究者构建了面向残疾青年的失业风险预测模型，利用时间序列特征和分类变量捕捉社会保障制度的差异化影响；另一方面，衍生工作包括设计基于年龄和性别的就业不平等指数，以追踪欧洲各国在推动青年就业平等方面取得的进展。此外，该数据还常被整合进多源融合的欧洲社会指标数据库中，为更宏大的社会福祉评估研究提供关键的劳动力输入变量。