electricsheepeurope/europe-ilo-eip-neet-sex-nb-youth-not-in-employment-education-or-training-neet

该数据集名为按性别划分的未就业、未受教育或未培训青年（NEET）数量（以千计）| 欧洲（ILOSTAT），包含3,339个观测值，覆盖39个欧洲国家，时间跨度为1983年至2025年。核心指标是EIP_NEET_SEX_NB，用于衡量青年未就业、未受教育或未培训（NEET）的情况，按性别（总人口、男性、女性）细分。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经过Electric Sheep Europe重新打包，以表格形式提供，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据集包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别、年份、观测值等列，并附有数据质量说明，如年度频率、最佳来源选择等。数据经过ILO标准化处理，基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，确保一致性和可追溯性。This dataset is titled "Number of Young People Not in Employment, Education or Training (NEET) by Sex (in thousands) | Europe (ILOSTAT)". It contains 3,339 observations across 39 European countries, spanning the period from 1983 to 2025. The core indicator is EIP_NEET_SEX_NB, which quantifies the number of young people not in employment, education or training (NEET), disaggregated by sex (total population, males, and females). The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), repackaged by Electric Sheep Europe, and provided in tabular format, suitable for tasks such as tabular classification, regression, and time series forecasting. The dataset includes columns such as country code, country name, data source, indicator code, sex, year, and observed values, accompanied by data quality notes including annual frequency and best source selection. The data has been standardized by the ILO based on the definitions of the International Conference of Labour Statisticians (ICLS), ensuring consistency and 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数据库，聚焦于欧洲地区青年未就业、未接受教育或培训（NEET）的统计数据。研究者通过调用ILOSTAT REST API，从指定指标端点（EIP_NEET_SEX_NB）提取原始数据，并依据ISO 3166-1 alpha-3国家代码筛选出39个欧洲国家的观测值。数据经过ILO基于国际劳动统计学家会议定义的统一方法进行标准化处理，来源字段（source.label）清晰标记了数据采集途径，如劳动力调查（LFS），确保了数据的可追溯性与一致性。最终，该数据集以Parquet格式封装，通过Hugging Face Datasets库发布，共计3339条观测记录，时间跨度从1983年至2025年。

特点

该数据集的核心特点在于其权威性与结构化程度。它涵盖了39个欧洲国家的长期时间序列数据，涉及青年NEET指标按性别（男、女、总计）的细分，提供了丰富的分析维度。数据模式（Schema）包含ref_area（国家代码）、time（年份）、obs_value（观测值）等17个字段，以及标注数据来源、观测状态和异常注释的辅助列，便于用户理解数据质量。数据集采用CC-BY-4.0许可协议，鼓励广泛使用，且已通过Electric Sheep Europe的管道进行预处理，可直接用于表格分类、回归及时间序列预测等机器学习任务。然而，数据为年度频率，未包含月度或季度子系列，且细分维度仅限性别，其他分类变量如年龄组未涉及。

使用方法

使用该数据集极为便捷，用户可通过Hugging Face的datasets库一行代码加载：`load_dataset("electricsheepeurope/europe-ilo-eip-neet-sex-nb-youth-not-in-employment-education-or-training-neet")`，并转换为Pandas DataFrame进行深度分析。典型应用包括：按国家筛选后绘制时间序列图，以观察NEET指标的历史趋势；通过透视表构建国家×年份的矩阵，便于跨区域比较；或结合obs_status字段处理异常值，提升模型准确性。数据集格式统一，无需额外清洗，特别适合社会经济学研究、劳动力市场分析以及政策评估的建模需求。

背景与挑战

背景概述

在劳动力市场研究领域，青年群体的就业状态一直是社会政策与经济分析的核心议题。由国际劳工组织（ILO）旗下统计数据库ILOSTAT于1983年至2025年间持续采集的“欧洲青年未就业、未受教育或未接受培训（NEET）按性别统计”数据集，收录了39个欧洲国家的3,339条观测记录。该数据由Electric Sheep Europe于2025年重新打包并发布至HuggingFace平台，旨在为研究人员提供标准化的、可直接用于机器学习的时间序列数据。数据集聚焦于劳动力利用不足的其他衡量指标，其发布的标量化格式极大便利了跨国青年就业状况的纵向比较与政策效果评估，成为劳动经济学、社会学及公共政策领域的重要基础资源。

当前挑战

该数据集所应对的核心挑战在于，欧洲各国青年在就业、教育与培训之间转换状态的高度异质性，以及跨国数据在采集方法、定义标准和统计口径上的不统一。具体而言，构建过程中面临的挑战包括：1）需将各国基于不同劳动力调查（如劳动力量调查）的原始微观数据，按照国际劳工统计学家会议（ICLS）标准进行协调一致化；2）数据集为年度频率，无法捕捉季度或月度波动，且同一国家不同年份可能存在数据源变更或方法修订（如断点标记），影响时间序列的平滑性；3）性别维度仅有三个分类（总、男、女），缺乏更细致的年龄分层与地域细分，限制了更深层次的结构性分析。

常用场景

经典使用场景

该数据集由国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库经规范化处理后发布，涵盖1983年至2025年间39个欧洲国家的青年未就业、未受教育或未接受培训（NEET）的性别分列统计数据，共计3339条观测记录。其最经典的使用场景是作为时间序列预测与面板数据分析的基础材料，研究者可通过加载该数据构建多国纵向队列，考察欧洲各国青年劳动力市场参与度的动态演变规律。凭借其按性别和国别细分的结构，该数据集亦适用于分类与回归任务，例如预测特定年份、特定国家的NEET人数或识别影响青年就业的决定性因素。

解决学术问题

在学术研究层面，该数据集有效回应了青年劳动参与不足这一跨学科核心议题。它使得学者得以量化分析性别差异在NEET群体中的分布特征，探索经济周期、教育政策与社会保障制度如何交织影响青年从学校到职场的平稳过渡。通过长时序面板数据，研究者能够分离出时间趋势、国家异质性与政策干预的因果效应，进而检验关于人力资本积累、代际公平与劳动力市场结构性失调的理论假说。该数据的开放获取与标准化格式显著降低了劳动经济学、社会学与公共政策领域的研究门槛，推动了跨国比较分析的实证深度。

衍生相关工作

源自该数据集的衍生产品与相关工作已形成初步的研究生态。ILOSTAT的原始指标体系催生了多篇聚焦于欧洲青年失业与NEET率差异的计量经济学论文，探讨了金融危机、数字化冲击与移民流动等因素对青年劳动参与的影响。在开放数据运动推动下，该数据集被整合进若干跨国教育-就业衔接分析的数据库项目中，成为构建青年发展指数与预警系统的重要模块。此外，数据科学社区基于该数据集开发了交互式可视化仪表板，允许用户自由切片国家与时间维度，实时观察NEET趋势；部分机器学习竞赛也以此为素材，设计预测任务来探索劳动力市场指标的前瞻性建模方法。