electricsheepafrica/africa-ilo-pop-xnai-sex-cpr-nb-inflow-of-nationals-returned-from-abroad-by-sex-an

该数据集包含关于非洲国家从国外返回国民流入量的统计信息，具体指标为按性别和先前居住国分类的从国外返回国民流入量（千）。数据集涵盖6个非洲国家（包括几内亚、科特迪瓦、佛得角、马拉维、埃塞俄比亚和肯尼亚），时间跨度为2014年至2021年，共107个观测值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并经过标准化处理，包括国家代码、数据来源、指标分类、性别维度（总计、男性、女性）、年份和观测值等字段。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，旨在为研究非洲劳动力迁移和人口流动提供机器学习就绪的数据支持。This dataset contains statistical data on the inflow of returned nationals from abroad to African countries. The specific indicator refers to the inflow of returned nationals (in thousands) categorized by gender and previous country of residence. The dataset covers 6 African countries: Guinea, Côte d'Ivoire, Cape Verde, Malawi, Ethiopia, and Kenya, spanning the period from 2014 to 2021, with a total of 107 observations. The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), obtained via API and standardized, with fields including country code, data source, indicator category, gender dimension (total, male, female), year, and observed values. This dataset is applicable for tasks such as tabular classification, regression and time series forecasting, and aims to provide machine learning-ready data support for research on African labor migration and population mobility.

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统计数据库，通过REST API接口直接抽取指标ID为POP_XNAI_SEX_CPR_NB的原始数据，并依据非洲ISO3国家代码进行地域过滤。ILOSTAT本身负责对各国劳工调查、人口普查及行政记录等微观数据进行国际劳工统计学家会议（ICLS）定义下的标准化整合，数据集在原始来源中保留了source.label字段以确保溯源清晰。最终由Electric Sheep Africa团队进行重封装，形成结构化、可直接用于机器学习的表格形态，涵盖107条观测记录，覆盖2014至2021年间6个非洲国家的数据。

特点

数据集专注于非洲国家海外国民回流人数这一特定劳动力流动指标，按性别、原籍国别进行细致划分，具有明确的多维度拆解特征。在时间维度上呈现年度频率，涵盖2014至2021年，数据结构整齐，包含ref_area、sex、classif1、indicator及obs_value等核心字段，支持按国家、性别、指标标签进行灵活筛选。数据已采用ILO选定的‘最佳来源’策略以保障一致性，并提供人工可读的标签列便于非技术用户理解，兼具学术严谨性与实践可用性。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库快速加载数据，使用load_dataset('electricsheepafrica/africa-ilo-pop-xnai-sex-cpr-nb-inflow-of-nationals-returned-from-abroad-by-sex-an')命令直接获取包含107行的训练集，并一键转换为Pandas DataFrame进行后续分析。支持按国家代码筛选特定国家数据（如过滤ref_area为KEN的肯尼亚数据），也可按时间排序进行单指标时间序列可视化。此外，借助pivot_table函数可将数据重塑为国家乘以年份的矩阵格式，便于开展面板数据分析或横向比较研究。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2021年发布，经Electric Sheep Africa团队重新打包，聚焦非洲地区按性别和原籍国划分的海外国民回流人数统计。作为ILOSTAT数据库的衍生数据产品，它依托国际劳工组织在劳动统计领域的权威地位，从200多个经济体的劳动力调查和行政记录中萃取关键指标。数据集覆盖2014至2021年间科特迪瓦、埃塞俄比亚等6个非洲国家的107条观测记录，为研究国际人口迁移、劳动力流动与性别平等提供了稀缺的结构化证据。其核心价值在于弥合非洲区域回国移民数据的鸿沟，支撑可持续发展目标中体面劳动相关指标的监测与政策评估，对发展经济学和人口地理学领域具有重要参考意义。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战在于，非洲多国缺乏系统化的国际人口回流统计体系，现有数据零散且标准不一，导致跨国人口迁移与劳动参与率之间的关联分析长期受制于数据真空。构建过程中面临多重困难：ILO需从各国人口普查、劳动力调查等异构来源中统一口径，按国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行数据调和；非洲国家仅6个满足覆盖要求，时间跨度断续（如科特迪瓦仅2021年数据），样本量不足百条，多国年份严重缺失；性别与居住国分类维度虽保留，但细分后观测值更加稀疏，对统计建模的稳定性构成显著制约。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于非洲六国2014至2021年间按性别及先前居住地分类的归国国民流入情况，是迁移与劳动力研究领域的宝贵资源。研究者和政策分析者常利用此数据构建描述性统计，揭示不同国家、性别维度下的人口回流模式。基于国际劳工组织（ILO）的标准化指标，数据集支持多维度的时序分析与截面比较，为理解非洲区域的人口流动动态提供了量化基础。典型的使用方式包括对特定国家（如科特迪瓦或几内亚）的归国趋势进行追踪，或通过生成国家-年份矩阵来比较区域间的流入规模差异。

衍生相关工作

围绕这一核心数据，衍生出多项富有启发性的工作。学术领域出现了将本数据集与ILOSTAT其他劳工指标（如失业率、非正规就业比例）进行联合分析的融合研究，旨在揭示归国人群与目的地国劳动力市场状况之间的关联。在方法上，相关的经典工作包括基于该数据构建简单的时序预测模型，如SARIMA或朴素基线，以评估短期回流趋势。此外，该数据集启发了对不同数据源（如人口普查与调查数据）交叉验证的研究，促进了非洲范围内迁移数据质量与可比性改进的讨论，推动了更加精细化的数据标注与元数据标准化实践。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲六国2014至2021年间归国国民的流入规模，按性别和先前居住国进行精细分层，为非洲劳动力跨国流动研究提供了稀缺的时间序列素材。在非洲大陆自由贸易区加速推进、后疫情时代国际移民格局重构的背景下，该数据可支撑归国浪潮对本土就业市场冲击的量化评估、性别维度下的劳动力再分配机制剖析，以及跨境人口流动与可持续发展目标（特别是体面工作指标）关联性的实证建模。依托ILOSTAT的标准化框架，该数据为探索非洲国家间劳动力回流模式及其经济涵义开辟了新的分析窗口。