electricsheepafrica/africa-ilo-une-tune-sex-age-dur-nb-unemployment-by-sex-age-and-duration-thousands

该数据集包含非洲46个国家从1991年至2025年的失业数据，具体涵盖按性别、年龄和持续时间分类的失业情况（以千计），共有87,601个观测值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，通过API提取并过滤到非洲国家，涵盖了失业指标（UNE_TUNE_SEX_AGE_DUR_NB）。数据集包括国家代码、年份、观测值、数据来源、分类维度（如性别和年龄）以及质量标志等信息，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 87,601 observations of unemployment data across 46 African countries, spanning from 1991 to 2025, focusing on unemployment by sex, age, and duration (in thousands). It is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), extracted via API and filtered to African ISO3 country codes. The dataset includes indicators such as UNE_TUNE_SEX_AGE_DUR_NB, with columns for country codes, years, observed values, data sources, disaggregation dimensions (e.g., sex and age), and quality flags, suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks.

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）的中央统计数据库ILOSTAT，由Electric Sheep Africa对原始非洲失业数据进行系统化重新封装。原始数据涵盖1991年至2025年间46个非洲国家的失业统计记录，共计87,601条观测值，按性别、年龄组及失业持续时间进行分类汇总，单位为千人。Electric Sheep Africa在保留原发布者数据内容的基础上，补充了标准化元数据、来源溯源说明及面向分析者的使用指引，并以Parquet格式发布于Hugging Face平台，形成可直接加载的结构化表格数据集。

特点

该数据集聚焦非洲地区劳动力市场中的失业问题，覆盖范围横跨逾三十年、涉及近五十个国家，具有显著的时间纵深与地域广度。数据按性别与年龄组进行细分，并纳入失业持续时间维度，为考察不同人口群体的失业结构差异提供了基础。其以表格与文本双模态呈现，文件规模处于一万至十万行区间，采用Parquet列式存储格式，便于高效读取与大规模计算，同时附带标准化元数据与来源注释，增强了数据发现与复用的便利性。

使用方法

研究人员可通过Hugging Face的datasets库以load_dataset函数直接加载该数据集，并借助数据集查看器快速浏览数据结构与特征类型。对于表格分析任务，可将指定划分转换为Pandas数据框以便进行统计汇总、缺失值检查与可视化探索。在使用过程中，建议在建模前核实变量定义与计量单位，保留缺失值直至确立合理的插补规则，并可依据国家、年份与指标字段与其他Electric Sheep Africa数据集进行连接分析，同时应在成果中规范引用原始来源与再封装仓库。

背景与挑战

背景概述

在全球劳动力市场统计体系中，国际劳工组织（ILO）主导的ILOSTAT数据库长期作为失业率、就业结构与劳动参与率等核心指标的最高权威来源。非洲大陆各国劳动力市场普遍存在非正规就业比重高、统计基础设施薄弱、数据报告延迟严重等结构性特征，使得失业持续时间的性别与年龄分异难以被系统刻画。Electric Sheep Africa于2026年将ILOSTAT中非洲区域失业数据重新封装发布，覆盖46个非洲国家、1991至2025年间共87,601条观测，以性别、年龄组与失业持续时间（千人）为维度，为非洲劳动经济学研究提供了少有的跨国长时段面板资源。

当前挑战

该数据集所回应的领域问题在于非洲失业统计长期碎片化、口径不一致与观测缺失，难以支撑跨国比较与劳动力市场政策评估。构建过程中的挑战集中体现在：源数据来自多国差异化统计体系，失业定义与持续时间分组标准存在异质性，Harmonization难度显著；部分国家与年份存在系统性缺失，缺失机制难以判定；元数据清单中country与upstream_publisher字段未予声明，地理标识依赖标题推断，需下游分析者显式记录假设；单位为千人导致小国观测值粗粒度化，细粒度子群分析受限。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与区域发展研究的交汇处，该数据集最经典的使用场景在于刻画非洲大陆失业问题的结构性图景。研究者以性别、年龄组与失业持续时间为三重维度，对1991至2025年间46个非洲国家的失业存量进行横截面与时序分析，从而辨识青年失业、女性失业以及长期失业在不同经济周期中的分布特征。依托逾八万条观测记录，该数据集支撑起对非洲劳动力市场分层现象的精细化描述，成为比较区域就业政策成效的基准性数据资源。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为国际组织、政府部门及发展机构提供了量化决策依据。政策分析人员可据此识别失业持续时间较长的脆弱群体，设计针对青年与女性的就业干预方案；国际劳工组织及区域发展银行可利用其时序趋势评估就业政策效果并编制国别劳动市场简报。数据以Parquet格式发布，便于接入数据管道与可视化系统，支持构建失业风险预警指标与劳动力市场监测仪表盘，服务于非洲就业战略的制定与评估。

衍生相关工作

围绕该数据集，衍生出一系列与非洲劳动市场分析相关的经典工作。研究者将其与其他Electric Sheep Africa目录下的就业、劳动参与率及非正规就业数据集进行国别与年份字段的联接，构建多维劳动市场指标体系。部分工作以此为基础开展失业持续时间的生存分析，或结合宏观经济变量探讨增长与就业的联动关系。这些衍生研究共同丰富了非洲劳动统计的开放数据生态，并为后续机器学习建模与政策仿真提供了可复用的数据资产。