electricsheepeurope/europe-ilo-pop-3ted-sex-ocu-nb-youth-transited-by-sex-and-occupation-thousands

该数据集包含欧洲38个国家从1991年至2025年期间，关于青年按性别和职业分类从学校到工作过渡的统计数据，共计39,957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POP_3TED_SEX_OCU_NB，表示按性别和职业分类的青年过渡人数（以千计）。数据集涵盖了劳动力调查、家庭收入调查等多种来源，并按照国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理。数据按国家、年份、性别、职业分类等维度进行细分，可用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。license: CC BY 4.0 language: - 英语 task_categories: - 表格分类 - 表格回归 - 时间序列预测 multilinguality: 单语言 size_categories: - 10000 < 样本数量 < 100000 tags: - 表格数据 - 欧洲 - ILOSTAT - 从学校到工作过渡 (School-to-work transition) - 国际劳工组织 (International Labour Organization, ILO) - 劳动力 - 就业 pretty_name: "按性别与职业划分的青年过渡人数（单位：千）| 欧洲（ILOSTAT）" # 按性别与职业划分的青年过渡人数（单位：千）| 欧洲（ILOSTAT） 🇪🇺 **共39957条观测样本** · **覆盖38个欧洲国家** · **时间跨度为1991年至2025年** · *由[Electric Sheep Europe](https://huggingface.co/electricsheepeurope)重新整理发布*      ## 核心摘要 本数据集包含覆盖38个欧洲国家的从学校到工作过渡 (School-to-work transition) 相关数据，共39957条观测样本，时间跨度为1991年至2025年，仅包含1项核心指标。 ## 数据来源说明 **ILOSTAT**是国际劳工组织 (International Labour Organization, ILO) 的官方统计数据库，也是全球领先的劳动力统计数据来源。该库整合了就业、失业、薪资、工作时长、童工、非正规经济、社会保障、职业伤害以及可持续发展目标 (Sustainable Development Goals, SDG) 体面工作目标等领域的统计指标，数据来源涵盖全国劳动力调查、家庭收入调查、机构调查与行政记录。其覆盖全球200余个经济体，由国际劳工组织统计司负责数据的标准化协调。 - **数据来源链接**：[ILOSTAT](https://www.ilo.org/shinyapps/bulkexplorer/?id=POP_3TED_SEX_OCU_NB) - **发布方**：国际劳工组织 (International Labour Organization, ILO) - **许可证**：[CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) - **研究主题**：从学校到工作过渡 (School-to-work transition) ## 数据处理方法 本数据集直接从ILOSTAT的REST API接口`https://rplumber.ilo.org/data/indicator?id=POP_3TED_SEX_OCU_NB`拉取原始数据，并筛选出使用ISO 3166-1 alpha-3国家代码的欧洲国家子集。ILOSTAT采用国际劳工统计学家会议 (International Conference of Labour Statisticians, ICLS) 制定的标准定义对原始调查微观数据进行标准化清洗与协调；数据来源会在`source.label`字段中进行标记，以确保数据可追溯。 ## 地理覆盖范围 **地理覆盖范围**：38个欧洲国家，以下按数据行数排序展示部分国家的统计详情： | 国家代码 | 数据行数 | 起始年份 | 截止年份 | |---------|-----:|-----------:|----------:| | `CHE` | 1,658 | 1991 | 2025 | | `DEU` | 1,368 | 1998 | 2024 | | `NLD` | 1,361 | 1998 | 2024 | | `FRA` | 1,350 | 1998 | 2024 | | `GRC` | 1,344 | 1993 | 2020 | | `GBR` | 1,319 | 1999 | 2025 | | `ESP` | 1,315 | 1998 | 2025 | | `HUN` | 1,298 | 1998 | 2024 | | `ITA` | 1,295 | 1998 | 2024 | | `PRT` | 1,283 | 1998 | 2024 | | `DNK` | 1,273 | 1998 | 2024 | | `AUT` | 1,267 | 1999 | 2025 | | `BEL` | 1,267 | 1998 | 2024 | | `ROU` | 1,242 | 1998 | 2024 | | `SVN` | 1,239 | 2000 | 2024 | | ... | _其余23个国家_ | | | ## 指标示例（节选） - `POP_3TED_SEX_OCU_NB` — 按性别与职业划分的青年过渡人数（单位：千） ## 数据字段结构 | 字段名 | 数据类型 | 字段说明 | 示例值 | |--------|------|-------------|---------| | `ref_area` | `string` | ISO 3166-1 alpha-3国家代码 | `ALB` | | `ref_area.label` | `string` | 国家英文名称 | `Albania` | | `source` | `string` | ILOSTAT来源代码（例如劳动力调查） | `BA:480` | | `source.label` | `string` | 数据来源的英文名称 | `LFS - Labour Force Survey` | | `indicator` | `string` | ILOSTAT指标代码 | `POP_3TED_SEX_OCU_NB` | | `indicator.label` | `string` | 指标的英文名称 | `Youth transited by sex and occupation…` | | `sex` | `string` | 按性别划分的细分维度（SEX_T=总计，SEX_M=男性，SEX_F=女性） | `SEX_T` | | `sex.label` | `string` | 细分维度说明 | `Total` | | `classif1` | `string` | 一级分类变量（年龄、教育程度、就业状态等） | `OCU_SKILL_TOTAL` | | `classif1.label` | `string` | 一级分类变量说明 | `Occupation (Skill level): Total` | | `time` | `int64` | 观测年份 | `2024` | | `obs_value` | `float64` | 观测指标数值（单位详见指标定义） | `140.524` | | `obs_status` | `string` | 观测状态标记（例如临时数据、不可靠数据） | `U` | | `obs_status.label` | `string` | 观测状态说明 | `Unreliable` | | `note_classif` | `string` | 分类变量注释 | `—` | | `note_classif.label` | `string` | 分类变量注释说明 | `—` | | `note_indicator` | `string` | 指标相关注释代码 | `I11:264` | | `note_indicator.label` | `string` | 指标注释说明 | `Break in series: Methodology revised` | | `note_source` | `string` | 来源相关注释代码 | `R1:3513` | | `note_source.label` | `string` | 来源注释说明 | `Repository: ILO-STATISTICS - Micro da…` | ## 数据细分维度 **数据细分维度**：以下字段提供数据细分维度： - **`sex`**（共3个唯一取值）：`SEX_T`、`SEX_M`、`SEX_F` ## 数据质量与注意事项 **数据质量与注意事项**： - 本数据集采用年度频率数据，部分指标同时发布月度或季度序列，但本数据集未包含此类数据。 - 当同一国家×年份的同一指标存在多个数据来源时，将采用国际劳工组织选定的「最优来源」数据。 - 仅当指标支持对应细分维度时，细分字段（`sex`、`classif1`、`classif2`）才会有非空取值。 ## 使用示例 ### 加载数据集 python from datasets import load_dataset ds = load_dataset("electricsheepeurope/europe-ilo-pop-3ted-sex-ocu-nb-youth-transited-by-sex-and-occupation-thousands") df = ds["train"].to_pandas() print(df.head()) ### 筛选单一国家数据 python germany = df[df["ref_area"] == "DEU"] ### 单指标时间序列可视化 python sample = (df[df["indicator"] == "POP_3TED_SEX_OCU_NB"] .sort_values("time")) sample.plot(x="time", y="obs_value", title="POP_3TED_SEX_OCU_NB") ### 转换为国家×年份矩阵 python matrix = (df[df["indicator"] == "POP_3TED_SEX_OCU_NB"] .pivot_table(index="time", columns="ref_area", values="obs_value")) print(matrix.tail()) ## 引用格式 bibtex @misc{europe_ilo_pop_3ted_sex_ocu_nb_youth_transited_by_sex_and_occupation_thousands_2025, title = {按性别与职业划分的青年过渡人数（单位：千）| 欧洲（ILOSTAT)}, author = {国际劳工组织 (International Labour Organization, ILO)}, year = {2025}, url = {https://www.ilo.org/shinyapps/bulkexplorer/?id=POP_3TED_SEX_OCU_NB}, publisher = {HuggingFace Datasets, 由Electric Sheep Europe重新整理发布}, howpublished = {url{https://huggingface.co/datasets/electricsheepeurope/europe-ilo-pop-3ted-sex-ocu-nb-youth-transited-by-sex-and-occupation-thousands}} } ## 许可证 本数据集采用[CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)许可证发布。原始数据版权归国际劳工组织 (International Labour Organization, ILO) 所有。使用本数据集时，请同时引用上述原始数据源与Electric Sheep Europe的重新整理版本。 ## 关于Electric Sheep **关于Electric Sheep**： Electric Sheep Europe是Electric Sheep项目的组成部分，该项目旨在为HuggingFace平台上的欧洲数据构建统一且适配机器学习的标准化数据层。我们从权威开源数据源拉取数据，对数据Schema进行标准化处理，以Parquet格式封装，并发布格式统一的数据集卡片，使研究人员与开发者可通过`load_dataset()`函数在数秒内启动数据分析工作。 浏览完整数据集集合：[huggingface.co/electricsheepeurope](https://huggingface.co/electricsheepeurope) --- _数据溯源：2026年5月27日通过Electric Sheep数据管道摄入。原始数据源URL：https://www.ilo.org/shinyapps/bulkexplorer/?id=POP_3TED_SEX_OCU_NB_

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38个国家1991年至2025年间青年按性别与职业划分的学校向工作过渡情况。数据的构建依托ILOSTAT的REST API，直接提取指标编码为POP_3TED_SEX_OCU_NB的数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行过滤。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义，对各国劳动力调查、家庭收入调查等微观数据进行标准化处理，确保跨国可比性，并在source.label字段中标注数据来源以保持可追溯性。最终，由Electric Sheep Europe团队对原始数据进行重新封装与整合，形成了包含39,957条观测记录的整洁表格式数据集。

使用方法

使用者可通过HuggingFace的datasets库快捷加载该数据集，仅需执行load_dataset()函数即可将数据转换为Pandas DataFrame格式，便于后续分析。针对国家维度的筛选，可通过ref_area列进行过滤，例如选取德国（DEU）的数据。对于特定指标的时序分析，可基于indicator列定位目标指标后按时间排序，并绘制趋势图。此外，利用pivot_table函数可将数据重塑为国家与年份的交叉矩阵，直观展现不同国家间的横向对比。该数据集已预置为Parquet格式，无需额外数据清洗即可直接应用于机器学习建模或统计研究。

背景与挑战

背景概述

在全球青年就业形势日益严峻的背景下，国际劳工组织（ILO）于2025年通过其核心统计数据库ILOSTAT整理并发布了“欧洲青年按性别与职业划分的就业转型（千人数）”数据集。该数据集由Electric Sheep Europe团队进行重新封装与标准化，聚焦于欧洲38个国家从1991年至2025年间青年从学校向职场过渡的量化指标。核心研究问题在于捕捉青年劳动力市场中性别与职业结构的动态变化，为劳动力政策制定、教育体系衔接及可持续发展目标（SDGs）中体面工作的监测提供高精度数据支持。作为ILO在劳动统计领域的权威成果，该数据集对欧洲区域劳动经济学、社会政策分析以及机器学习驱动的劳动力预测模型均具有重要推动意义。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战在于，青年就业转型研究长期受限于跨国可比性差、时间序列断裂以及性别与职业交叉维度数据稀疏等瓶颈。具体而言，不同国家劳动调查的统计口径与采集频率不一致，导致跨区域整合时存在偏误；部分年份或国家的观测值因数据来源修订（如方法论变更）而被标记为不可靠，影响了时序分析的稳定性。构建过程中的挑战则包括：从ILOSTAT API中提取数据时需处理多来源冲突与最佳源选择算法，以及对性別、职业等分类维度进行缺失值合规填充，确保数据集在保持原始统计规范的同时，能够被机器学习框架直接加载并用于回归、分类或时间序列预测任务。

常用场景

经典使用场景

该数据集整合了国际劳工组织ILOSTAT数据库中欧洲38个国家1991年至2025年间青年按性别和职业划分的学校向工作过渡数据，共计39,957条观测记录。经典使用场景聚焦于时间序列建模与面板数据分析，学者可借助该数据集追踪欧洲各国青年劳动力市场融入的长期变迁轨迹，并基于性别、职业等细分维度展开异质性研究。其结构化的年度观测值特别适合用于构建回归模型，预测青年就业流动性的宏观驱动因素，或作为时序预测任务的基础输入，揭示不同国家在青年过渡阶段的结构性差异。

解决学术问题

该数据集精准回应了劳动经济学与教育社会学中关于青年劳动力市场衔接的持续性研究难题，尤其是定量评估性别与职业因素如何形塑学校向工作过渡的速率与规模。借助这一高质量面板数据，研究者能够突破以往样本量有限或跨国比较缺乏一致性的瓶颈，系统检验社会制度、劳动力市场政策与宏观经济周期对青年就业转化的调节作用。其覆盖欧洲多国长达三十余年的观测窗口，为识别代际差异、职业隔离以及性别悖论等隐性社会现象提供了可靠的数据基石，显著深化了对欧洲青年就业脆弱性与韧性的学术理解。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为欧洲各国劳动部门及国际组织在青年就业政策制定与效果评估中提供了科学锚点。政策分析师可通过追踪特定性别与职业类别的青年过渡数据，识别就业服务与职业教育系统的衔接瓶颈，从而精准设计针对性干预方案。此外，数据集的高频年度更新特性使其成为劳动力市场监测仪表盘的可信数据源，助力实时观测青年就业状况的波动，并在跨国比较中发掘最佳实践模式，为欧盟层面推动在地化的青年保障计划提供实证支撑。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦欧洲青年从学校向职场过渡的时空演变与结构性差异，通过整合国际劳工组织ILOSTAT官方统计中按性别与职业类别划分的青年就业转型数据，为劳动力市场研究提供了跨时长达三十余年、覆盖38个欧洲国家的密集观测样本。前沿研究方向主要围绕三个维度展开：一是利用时间序列模型和面板数据分析青年就业转型率在空间与时间维度上的非平稳动态，探索经济危机、劳动力政策调整以及新冠疫情冲击对青年职业过渡的异质性影响；二是结合性别与职业技能层次的双重划分，揭示劳动市场中性别隔离与技能错配现象的最新演化趋势，为落实体面工作与可持续发展目标提供实证支撑；三是将其作为时序预测与表格回归基准，支撑工业化机器学习流水线中针对劳动力流动性建模的标准化评估。该数据集的发布呼应了欧盟2024–2025年强化青年就业保障与职业培训体系的热点政策议程，其开放授权与标准化Schema设计显著提升了跨国劳动统计的可复现性与可接入性，对于推动欧洲区域就业韧性研究与数据驱动治理具有深远意义。