electricsheepafrica/africa-ilo-emp-temp-sex-age-nb-employment-by-sex-and-age-thousands

该数据集名为按性别和年龄划分的就业人数（千）| 非洲（ILOSTAT），是一个表格型数据集，专注于就业数据的分类和回归任务。它包含31,194个观测值，覆盖53个非洲国家，时间跨度为1970年至2025年。数据集的核心指标是EMP_TEMP_SEX_AGE_NB，即按性别和年龄划分的就业人数（以千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，该数据库是全球劳动力统计的主要来源，通过国家劳动力调查、家庭收入调查、机构调查和行政记录等渠道收集数据。数据集经过重新打包，由Electric Sheep Africa提供，旨在为非洲地区提供统一的、机器学习就绪的数据层。数据集中包含多个列，如国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、年龄分类、观测年份、观测值等，支持按性别（总计、男性、女性）和年龄等维度进行细分。数据质量方面，数据为年度频率，ILO会选择最佳来源，且细分列仅在指标发布细分数据时非空。使用示例包括加载数据集、按国家筛选、时间序列分析和数据透视。数据集遵循CC-BY-4.0许可证，使用时需引用原始来源和重新打包方。The dataset is named Employment by sex and age (thousands) | Africa (ILOSTAT) and is a tabular dataset focused on classification and regression tasks related to employment data. It contains 31,194 observations covering 53 African countries from 1970 to 2025. The core indicator is EMP_TEMP_SEX_AGE_NB, which represents employment by sex and age in thousands. The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), a leading global source for labour statistics that compiles data from national labour force surveys, household income surveys, establishment surveys, and administrative records. The dataset has been repackaged by Electric Sheep Africa as part of a mission to provide a unified, ML-ready data layer for Africa on HuggingFace. It includes columns such as country code, country name, data source, indicator code, sex classification, age classification, observation year, observed value, and more, allowing disaggregation by sex (total, male, female) and age dimensions. Data quality notes: the data is annual frequency, the ILO selects the best source when multiple sources exist, and disaggregation columns are non-null only when the indicator publishes breakdowns. Usage examples include loading the dataset, filtering by country, time-series analysis, and pivoting to a country × year matrix. The dataset is released under the CC-BY-4.0 license, and users are encouraged to cite both the original source and the repackaging.

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中央统计数据库（ILOSTAT），由Electric Sheep Africa团队以metadata-backed方式重新封装并发布至HuggingFace平台。构建过程中，原始数据经标准化元数据索引处理，保留性别与年龄分组的就业人数记录，以千人为计量单位，覆盖非洲53个国家自1970年至2025年的观测值，最终以parquet格式存储，形成逾三万条结构化观测记录，供非洲数据发现与分析使用。

特点

数据集聚焦非洲区域劳动力市场，涵盖性别与年龄双重维度的就业统计，时间跨度逾半个世纪，空间覆盖53个非洲国家。其数据模态兼具表格与文本，体量处于一万至十万条之间，采用parquet列式存储以优化读取效率。数据集附带标准化元数据、来源注释与分析导向的上下文说明，并遵循CC BY 4.0开放许可，便于跨数据集联结与可复现研究。

使用方法

研究者可通过HuggingFace datasets库调用load_dataset函数加载该数据集，获取各分片后检视特征结构并预览样本。对于表格型分片，可借助to_pandas方法转换为数据框以开展统计建模与可视化分析。使用前应核对变量定义、单位与缺失值情况，保留缺失值直至确立合理的插补规则，并在涉及地理推断时明确声明假设，确保分析过程的透明性与可复现性。

背景与挑战

背景概述

国际劳工组织（ILO）长期致力于全球劳动力市场统计监测，其ILOSTAT数据库为劳动经济学研究提供了权威基准。在此脉络下，Electric Sheep Africa于2026年将非洲区域按性别与年龄分列的就业数据重新封装发布，覆盖1970至2025年间53个非洲国家的31194条观测，以标准化元数据降低非洲数据发现门槛。该数据集回应了非洲劳动力市场证据碎片化、跨期可比性不足的核心问题，为性别与年龄维度的就业结构分析提供了可复现的表格资源，对区域发展政策评估与计量研究具有基础性支撑意义。

当前挑战

非洲劳动力统计长期面临非正规经济占比高、调查覆盖不均与跨国口径不一致等结构性难题，就业数据的跨期与跨国可比性因而受限。该数据集在构建过程中需应对来源元数据缺环、地理标识依赖推断、缺失值保留与单位界定模糊等操作挑战；下游建模时，性别与年龄分组可能掩盖行业与城乡异质性，且1970至2025年间的观测密度与统计方法变迁亦可能引入偏差，需在明确假设的前提下审慎使用。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与非洲发展研究的交叉领域中，该数据集以其覆盖53个非洲国家、横跨1970至2025年的31194条就业观测记录，构成了剖析性别与年龄维度下就业规模变迁的经典面板数据资源。研究者通常将其用于按国家、年份、性别与年龄组进行交叉分层描述，构建就业结构的时空图谱，并借助回归或面板模型检验性别就业差距、青年与老龄劳动参与率等指标随经济周期与政策干预的演变趋势。

衍生相关工作

该数据集作为Electric Sheep Africa非洲公共数据目录的组成部分，催生了一系列以标准化元数据为纽带的衍生工作，包括跨指标联表的非洲劳动力市场分析笔记本、结合人口与教育数据的多源融合研究，以及面向非洲数据发现的可复现工作流与元数据质量评估工具。这些工作共同拓展了ILOSTAT原始统计在机器学习与开放数据社区中的可及性与再利用价值。

数据集最近研究

最新研究方向

在非洲劳动力市场深度转型与ILO体面劳动议程持续推进的宏观背景下，该数据集凭借覆盖53个非洲国家、1970至2025年逾三万条按性别与年龄分列的就业观测，成为探究性别就业鸿沟、青年失业与人口红利兑现路径的关键实证基础。当前前沿研究聚焦于以性别—年龄交叉分层刻画非洲非正规就业的结构性差异，并结合面板计量与机器学习方法识别女性劳动参与率长期低迷的驱动机制。该数据集亦为追踪ILO就业指标与非洲联盟2063年议程、可持续发展目标第八项进展的衔接提供可复现的量化依据，对区域劳动力政策评估与包容性增长研究具有重要的参照意义。